تعرّف على كيفية استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية لإعادة ابتكار الصناعات. استكشف تطبيقاتها في مجالات مثل الأمن والسيارات ذاتية القيادة وغيرها.
تواجه كل صناعة، من التصنيع إلى البيع بالتجزئة، تحديات العمليات الخاصة بها، ولطالما كان إيجاد طرق مبتكرة لحل هذه المشكلات هو المفتاح لإدارة الأعمال الناجحة. في الآونة الأخيرة، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي حلاً شائعاً في العديد من المجالات. تتجاوز هذه الأنظمة تحليل البيانات. بل يمكنها أيضًا اتخاذ إجراءات.
على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في التصنيع اكتشاف العيوب في الوقت الفعلي وبدء إجراءات مراقبة الجودة تلقائيًا للحفاظ على سير الإنتاج بسلاسة. وبالمثل، في مجال الخدمات اللوجستية وتجارة التجزئة، يمكنهم مراقبة مواقع متعددة باستخدام المراقبة الذكية وتنبيه الفرق على الفور إلى أي نشاط غير عادي.
ومع تنامي هذا الاتجاه، يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحويل الصناعات في جميع أنحاء العالم. بلغ حجم سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي العالمي 5.1 مليار دولار في عام 2024، ومن المتوقع أن ينمو إلى 47.1 مليار دولار بحلول عام 2030.
إحدى التقنيات الرئيسية التي تقود هذه التطورات هي الرؤية الحاسوبية. من خلال تمكين الآلات من معالجة البيانات المرئية وتفسيرها، يتيح الذكاء الاصطناعي البصري لوكلاء الذكاء الاصطناعي أداء مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام في الوقت الحقيقي، وتجزئة المثيلات، وتتبع الأجسام بدقة مذهلة. تعمل هذه التقنية على سد الفجوة بين ما تراه الآلات وكيفية اتخاذها للقرارات، مما يجعلها جزءًا مهمًا من العديد من الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
سنستكشف في هذه المقالة عوامل الذكاء الاصطناعي وعلاقتها بالرؤية الحاسوبية. سنناقش أيضًا الأنواع المختلفة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وكيفية استخدامها في التطبيقات القائمة على الرؤية. لنبدأ!
قبل الغوص في وكلاء الذكاء الاصطناعي القائم على الرؤية، دعونا نتوقف لحظة لفهم وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل عام لنرى مدى تنوع هذه الأنظمة.
وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام ذكي يمكنه فهم المهام أو الأسئلة والاستجابة لها دون الحاجة إلى مساعدة من الإنسان. يستخدم العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتعامل مع مجموعة واسعة من المهام، بدءاً من الإجابة عن الأسئلة الأساسية إلى إدارة العمليات المعقدة.
حتى أن بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي لديهم القدرة على التعلم والتحسين بمرور الوقت، على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على المدخلات البشرية في كل تحديث. لهذا السبب أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة جزءاً أساسياً من الذكاء الاصطناعي. يمكنهم أتمتة المهام واتخاذ القرارات والتفاعل مع بيئتهم دون الحاجة إلى إشراف مستمر. وهي مفيدة بشكل خاص لإدارة المهام المتكررة والمستهلكة للوقت.
على سبيل المثال، يمكنك العثور على وكلاء الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل خدمة العملاء والضيافة. حيث يتم استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لمعالجة المبالغ المستردة وتقديم توصيات مخصصة للمنتجات في خدمة العملاء. أما في قطاع الضيافة، فيمكنهم مساعدة موظفي الفنادق في إدارة طلبات النزلاء وتبسيط خدمة الغرف واقتراح أماكن الجذب القريبة للنزلاء. توضح هذه الأمثلة كيف يجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي العمليات اليومية أسرع وأكثر كفاءة.
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة سريعة على كيفية عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي. في حين أن كل وكيل من وكلاء الذكاء الاصطناعي فريد من نوعه ومصمم لمهام محددة، إلا أنها تشترك جميعها في نفس الخطوات الثلاث الرئيسية: الإدراك واتخاذ القرار والعمل.
أولاً، في خطوة الإدراك، يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بجمع المعلومات من مصادر مختلفة لفهم ما يحدث. الخطوة التالية هي اتخاذ القرار. استناداً إلى المعلومات التي يجمعونها، يستخدمون خوارزمياتهم لتحليل الموقف وتحديد أفضل مسار للعمل. وأخيراً، هناك العمل. بمجرد اتخاذهم للقرار، يقومون بتنفيذه - سواء كان ذلك للإجابة على سؤال أو إكمال مهمة أو الإبلاغ عن مشكلة ما ليتعامل معها الإنسان.
قد يبدو الأمر واضحًا ومباشرًا، ولكن اعتمادًا على نوع وكيل الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما يحدث الكثير من الأمور خلف الكواليس لإنجاح هذه الخطوات. من تحليل البيانات المعقدة إلى استخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة، يتم تصميم كل وكيل ذكاء اصطناعي للتعامل مع مهام محددة بطريقته الخاصة.
على سبيل المثال، في حين أن العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي يركزون على معالجة اللغة من خلال البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، فإن وكلاء آخرين - المعروفين باسم وكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية - يدمجون الرؤية الحاسوبية للتعامل مع البيانات المرئية. باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية المتقدمة مثل Ultralytics YOLO11يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية إجراء تحليل أكثر دقة للصور.
دعونا نستخدم السيارات ذاتية القيادة كمثال لنرى كيف يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية من خلال الخطوات الرئيسية الثلاث الموضحة أعلاه:
تُعد سيارات Waymo ذاتية القيادة مثالاً رائعاً على هذه التكنولوجيا. فهي تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية لفهم محيطها، واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، والتنقل في الطرقات بأمان وكفاءة دون تدخل بشري.
والآن بعد أن رأينا كيفية عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وكيفية استخدامهم للرؤية الحاسوبية، دعونا نلقي نظرة على الأنواع المختلفة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تم تصميم كل نوع لمهام محددة، من الإجراءات البسيطة إلى اتخاذ القرارات والتعلم الأكثر تعقيداً.
العوامل الانعكاسية البسيطة هي أبسط أنواع عوامل الذكاء الاصطناعي. فهي تستجيب لمدخلات محددة بإجراءات محددة مسبقًا، استنادًا إلى الموقف الحالي فقط دون النظر إلى أي تاريخ أو نتائج مستقبلية. تستخدم هذه العوامل عادةً قواعد "إذا ثم" البسيطة لتوجيه سلوكها.
فيما يتعلق بتحليل الصور، قد تتم برمجة وكيل انعكاسي بسيط لاكتشاف لون معين (مثل اللون الأحمر) وإطلاق إجراء فوري (مثل تمييز أو عدّ الأشياء الحمراء). في حين أن هذا يمكن أن ينجح في المهام المباشرة، إلا أنه لا ينجح في البيئات الأكثر تعقيدًا، حيث لا يتعلم الوكيل أو يتكيف من التجارب السابقة.
تعتبر العوامل الانعكاسية القائمة على النماذج أكثر تقدماً من العوامل الانعكاسية البسيطة لأنها تستخدم نموذجاً داخلياً لبيئتها لفهم الموقف بشكل أفضل. يتيح لهم هذا النموذج التعامل مع المعلومات الناقصة أو غير المكتملة واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
خذ على سبيل المثال أنظمة كاميرات المراقبة الأمنية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يمكن لعوامل الذكاء الاصطناعي المدمجة فيها استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل ما يحدث في الوقت الفعلي. ويمكنها مقارنة الحركات والتصرفات بنموذج للسلوك الطبيعي، مما يساعدها على اكتشاف الأنشطة غير العادية، مثل سرقة المتاجر، والإشارة إلى التهديدات الأمنية المحتملة بدقة أكبر.
فكّر في طائرة بدون طيار تستخدم لمراقبة المحاصيل. فهي تقوم بتعديل مسار رحلتها لتغطية مساحة أكبر من الأرض مع تجنب العوائق واختيار أفضل مسار للمهمة. هذا يعني أن الطائرة بدون طيار تقوم بتقييم العديد من الإجراءات المحتملة، مثل المنطقة التي يجب تحديد أولوياتها أو كيفية التنقل بكفاءة، وتختار الإجراء الذي يزيد من فعاليتها.
وبالمثل، تم تصميم العوامل القائمة على المنفعة لاختيار أفضل إجراء من بين عدة خيارات لتحقيق أكبر فائدة أو نتيجة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي البصري المصممة لهذا الغرض معالجة وتحليل المدخلات المرئية المختلفة، مثل الصور أو بيانات الاستشعار، واختيار النتيجة الأكثر فائدة بناءً على معايير محددة مسبقًا.
تتشابه العوامل القائمة على الأهداف مع العوامل القائمة على المنفعة لأن كلاهما يهدف إلى تحقيق أهداف محددة. ومع ذلك، تركز العوامل القائمة على الهدف فقط على الإجراءات التي تقربها من هدفها المحدد. فهي تقيّم كل إجراء بناءً على كيفية مساعدتها في تحقيق هدفها، دون تقييم عوامل أخرى مثل القيمة الإجمالية أو المفاضلة.
على سبيل المثال، تعمل السيارة ذاتية القيادة كوكيل قائم على الهدف عندما يكون هدفها هو الوصول إلى وجهة ما. فهي تعالج البيانات من كاميرات الذكاء الاصطناعي وأجهزة الاستشعار لاتخاذ قرارات مثل تجنب العوائق والامتثال لإشارات المرور واختيار المنعطفات الصحيحة للبقاء على المسار الصحيح. تسترشد هذه القرارات بالكامل بمدى توافقها مع هدف الوصول إلى الوجهة بأمان وكفاءة. على عكس الوكلاء المستند إلى المنفعة، يركز الوكلاء المستند إلى الهدف فقط على تحقيق الهدف دون النظر في معايير إضافية مثل الكفاءة أو التحسين.
إذا كنت على دراية بالرؤية الحاسوبية، فربما تكون قد سمعت عن الضبط الدقيق - وهي عملية تتحسن فيها النماذج من خلال التعلم من البيانات الجديدة. يعمل وكلاء التعلم بطريقة مماثلة، حيث يتكيفون ويتحسنون بمرور الوقت مع اكتسابهم الخبرة. في تطبيقات مثل مراقبة الجودة القائمة على الرؤية، تتحسن هذه الوكلاء في اكتشاف العيوب مع كل عملية فحص. هذه القدرة على تحسين أدائها أمر حيوي بشكل خاص في مجالات مثل الطيران، حيث السلامة والدقة أمران حيويان.
يقوم الوكلاء الهرميون بتبسيط المهام المعقدة من خلال تقسيمها إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة. يشرف وكيل ذو مستوى أعلى على العملية ككل، ويتخذ قرارات استراتيجية، بينما يتولى وكلاء المستوى الأدنى مهام محددة. وهي أكثر كفاءة عندما يتعلق الأمر بالعمليات التي تنطوي على خطوات متعددة وتنفيذ مفصل.
على سبيل المثال، في مستودع آلي، قد يقوم روبوت من المستوى الأعلى بتخطيط عملية الفرز، وتحديد العناصر التي يجب أن تذهب إلى أي المناطق. في الوقت نفسه، تركز الروبوتات ذات المستوى الأدنى على تحديد العناصر باستخدام رؤية الكمبيوتر، وتحليل الميزات مثل الحجم أو الشكل أو الملصقات، وتنظيمها في الصناديق الصحيحة. يساعد التقسيم الواضح للمسؤوليات على تشغيل النظام بسلاسة.
إن جوهر وكيل الذكاء الاصطناعي المزود بقدرات الرؤية هو نموذج الرؤية الحاسوبية. أحد أحدث نماذج الرؤية الحاسوبية المتوفرة اليوم وأكثرها موثوقية هو Ultralytics YOLO11 . YOLO11 معروف بكفاءته ودقته في الوقت الحقيقي، مما يجعله مثاليًا لمهام الرؤية الحاسوبية.
فيما يلي العمليات المختلفة التي ينطوي عليها إنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام إمكانيات YOLO11:
تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المدمجة مع الرؤية الحاسوبية - وكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية - على تغيير الصناعات من خلال أتمتة المهام، وجعل العمليات أسرع، وتحسين عملية اتخاذ القرار. بدءاً من المدن الذكية التي تتحكم في حركة المرور إلى أنظمة الأمن باستخدام تقنية التعرف على الوجه، تقدم هذه الوكلاء حلولاً جديدة للمشاكل الشائعة.
كما يمكنها الاستمرار في التعلم والتحسن بمرور الوقت، مما يجعلها مفيدة في البيئات المتغيرة. وبفضل أدوات مثل YOLO11 ، أصبح إنشاء عوامل الذكاء الاصطناعي هذه واستخدامها أسهل، مما يؤدي إلى حلول أكثر ذكاءً وفعالية.
انضم إلى مجتمعنا واطلع على مستودع GitHub للتعرف على الذكاء الاصطناعي. استكشف التطبيقات المختلفة للرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي في الزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. ألقِ نظرة على خيارات الترخيص المتاحة للبدء!
