ألقِ نظرة على كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي المتطور من معالجة البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة من المصدر، مما يؤدي إلى تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والمنازل الذكية.
تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي المتطور، التي تعالج البيانات وتحللها مباشرةً على الأجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية أو أجهزة إنترنت الأشياء أو الخوادم المتطورة المتخصصة، على جعل تخزين البيانات ومعالجتها أسرع وأكثر سهولة من خلال التعامل مع العمليات محلياً. وهي تساعد على تجنب المشكلات الشائعة في الأنظمة السحابية، مثل زمن الاستجابة وحدود النطاق الترددي، مما يؤدي إلى أداء أسرع وأكثر موثوقية. على سبيل المثال، في المركبات ذاتية القيادة، تُعد المعالجة المحلية ضرورية لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، مثل اكتشاف العوائق أو الاستجابة لإشارات المرور على الفور. من خلال معالجة البيانات مباشرةً على السيارة، يتيح الذكاء الاصطناعي المتطور إمكانية الاستجابة في جزء من الثانية التي قد تكون بطيئة للغاية إذا تم الاعتماد على خادم سحابي بعيد.
تتزايد شعبية الذكاء الاصطناعي المتطور، حيث من المتوقع أن تصل قيمة السوق العالمية إلى 143.06 مليار دولار بحلول عام 2034. تستخدم الصناعات المختلفة الذكاء الاصطناعي المتطور لتحسين سير العمل، وأتمتة المهام، وتحفيز الابتكار مع مواجهة تحديات مثل زمن الاستجابة والأمان والتكلفة.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي المتطور في مجالات مثل الرعاية الصحية والتصنيع، إلى جانب بعض الأمور التي يجب وضعها في الاعتبار عند تطبيقه. لنبدأ!
يجمع الذكاء الاصطناعي المتطور بين حوسبة الحافة والذكاء الاصطناعي (AI). حوسبة الحافة هي إطار عمل تكنولوجي يعالج البيانات بالقرب من مكان توليدها، مما يتيح إجراء التحليلات في الوقت الفعلي وتحسين الموثوقية وتوفير التكاليف. يجلب مكون الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي مباشرةً إلى الحافة، مما يتيح للأجهزة اتخاذ قرارات ذكية محلياً. يقلل هذا النهج من الحاجة إلى سحابة مركزية أو مركز بيانات مركزي، مما قد يؤدي إلى تأخير المعالجة. لا يزال من الممكن استخدام السحابة لتخزين البيانات الأكثر تعقيداً، والتحليل على نطاق أوسع، وتحديثات نماذج الذكاء الاصطناعي، لتكمل المعالجة المحلية الأسرع التي يوفرها الذكاء الاصطناعي الحديدي.
إليك نظرة على كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي Edge:
إن الذكاء الاصطناعي الحافي والذكاء الاصطناعي السحابي هما طريقتان متميزتان لتطبيق الذكاء الاصطناعي، ولكل منهما مزايا ومفاضلات فريدة. كما سبق أن ناقشنا مع الذكاء الاصطناعي الحافي، تتم معالجة البيانات مباشرةً على الأجهزة المحلية، مما يضمن زمن استجابة منخفض، وخصوصية محسنة، واعتماداً أقل على الاتصال بالإنترنت.
على عكس الذكاء الاصطناعي الحافي، يستخدم الذكاء الاصطناعي السحابي الخوادم البعيدة لمعالجة البيانات، مما يوفر قابلية أكبر للتوسع والمرونة. ومع ذلك، غالبًا ما يكون ذلك على حساب وقت استجابة أعلى وزيادة استخدام النطاق الترددي بسبب الحاجة إلى نقل البيانات عبر الإنترنت. يمكن أن يثير الذكاء الاصطناعي السحابي أيضًا مخاوف تتعلق بالخصوصية لأنه يجب نقل البيانات الحساسة وتخزينها على خوادم خارجية.
يكمن الاختلاف الرئيسي الآخر في التكلفة والضغط على الشبكة المرتبط بالذكاء الاصطناعي السحابي. يمكن أن تكون المعالجة على خوادم قوية عن بُعد مكلفة، خاصةً عند التعامل مع أحجام بيانات كبيرة مثل الفيديو أو الصوت، كما أن بث هذه البيانات عبر الشبكة يضيف مزيداً من الضغط.
يتعامل الذكاء الاصطناعي المتطور مع هذه التحديات من خلال معالجة البيانات مباشرةً على الجهاز، مما يقلل من التكاليف المتعلقة بالسحابة، ويخفف من عبء الشبكة، ويحافظ على أمان المعلومات الحساسة في الموقع. وبدلاً من إرسال البيانات الخام، يتم عادةً إرسال النتائج النهائية فقط (أو الاستنتاجات)، مما يوفر حلاً أكثر كفاءة وتركيزاً على الخصوصية.
غالبًا ما تتضمن تطبيقات الرؤية الحاسوبية تحليل كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة (البيانات التي تفتقر إلى تنسيق محدد مسبقًا)، وخاصة الصور ومقاطع الفيديو. يمكن أن يكون إرسال كل هذه البيانات إلى خادم سحابي بعيد للمعالجة غير فعال في المواقف التي تتطلب مراقبة في الوقت الفعلي. أحد الحلول الرائعة لهذه المشكلة هو تشغيل نماذج الرؤية الحاسوبية على الأجهزة المتطورة.
نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 غالبًا ما يتم تدريبها في السحابة ولكن يمكن نشرها على الحافة لدعم التطبيقات في الوقت الفعلي مباشرةً في الموقع. YOLO11 مصممة خصيصًا للمهام التي تتطلب استجابات فورية، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص لتطبيقات مثل أنظمة الأمان وأنظمة مراقبة الجودة والأجهزة المنزلية الذكية. تعمل هذه التطبيقات بكفاءة أكبر عندما تعالج البيانات محلياً، حيث يتم تجميع المعلومات المرئية (من الكاميرات وأجهزة الاستشعار وغيرها).
والآن بعد أن استكشفنا ماهية الذكاء الاصطناعي المتطور، دعونا نلقي نظرة فاحصة على بعض التطبيقات الواقعية.
يعد التشخيص السريع والرعاية الممتازة للمرضى من أهم أولويات كل منشأة رعاية صحية، ويلعب الذكاء الاصطناعي المتطور دورًا رئيسيًا في تحقيق هذه الأهداف. يشهد مقدمو الرعاية الصحية تغييرات تحويلية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي المتطور والأجهزة الذكية. تعمل هذه التقنيات معاً على إنشاء أنظمة رعاية صحية أسرع وأكثر أماناً واستجابة.
على سبيل المثال، يمكن للأجهزة القابلة للارتداء التي تعمل بالذكاء الاصطناعي المتطور مراقبة العلامات الحيوية باستمرار مثل معدل ضربات القلب وضغط الدم ومستويات الجلوكوز والتنفس. ويمكنها حتى اكتشاف السقوط المفاجئ وإخطار مقدمي الرعاية على الفور. في سيارات الإسعاف، يمكن للذكاء الاصطناعي المتطور تحليل البيانات من أجهزة مراقبة المرضى في الموقع. يمكن مشاركة الرؤى التي تم جمعها من التحليل مع الأطباء، مما يساعدهم على إعداد العلاجات قبل وصول المريض إلى المستشفى.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المتطور أيضًا في نشر نماذج الرؤية الحاسوبية، مثل YOLO11لتطبيقات مثل اكتشاف الأجسام الخاصة بالطاقم الطبي. يركز هذا التطبيق تحديداً على تحديد مواقع وتحركات أخصائيي الرعاية الصحية داخل الغرفة في الوقت الفعلي، مما يساعد على مراقبة الالتزام ببروتوكولات السلامة وتعزيز الوعي الظرفي.
يمكن أن يساعد الكشف عن الأجسام في التحقق مما إذا كان الموظفون يتمركزون بشكل صحيح أثناء الإجراءات ويلتزمون بإرشادات النظافة والسلامة، مثل الحفاظ على التمركز الآمن حول المعدات. يتيح الذكاء الاصطناعي المتطور توفير رؤى قيّمة دون الحاجة إلى الاتصال السحابي المستمر في غرفة العمليات، مما يضمن الخصوصية وتقديم ملاحظات فورية لفرق الرعاية الصحية.
تستخدم الشركات المصنعة حول العالم تقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة لجعل عملياتها أسرع وأكثر كفاءة وإنتاجية. وباستخدام البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار وأجهزة إنترنت الأشياء، تتيح تقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة الصيانة التنبؤية، مما يسمح للمصانع باكتشاف العلامات المبكرة لفشل المعدات والتنبؤ بالأعطال قبل حدوث مشكلات كبيرة. يساعد هذا النهج الاستباقي على تقليل وقت التعطل وإطالة عمر المعدات والحفاظ على سلاسة العمليات.
يعمل الذكاء الاصطناعي المتطور أيضًا على تحسين مراقبة الجودة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي المرئي لاكتشاف عيوب المنتجات قبل تعبئتها للشحن. من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو مباشرةً في الموقع، يمكن للذكاء الاصطناعي Edge AI تحديد العيوب بسرعة، مما يضمن وصول المنتجات عالية الجودة فقط إلى العملاء. تتيح التغذية الراجعة الفورية للمصنعين معالجة المشكلات على الفور، مما يقلل من الهدر ويحسن معايير المنتج ويعزز رضا العملاء.
من أجراس الأبواب الذكية التي ترن تلقائياً عندما يقترب شخص ما إلى الأضواء التي تنطفئ عندما تكون الغرفة فارغة، تمتلئ المنازل الذكية بالأجهزة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي المتطورة لتحسين جودة حياة السكان. سواء كان المقيم يريد أن يرى من على الباب أو ضبط درجة حرارة المنزل من خلال هاتفه الذكي، فإن تقنية الحافة تجعل ذلك ممكناً من خلال معالجة البيانات في الموقع مباشرةً بدلاً من الاعتماد على خادم بعيد. يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي المتطور على حماية خصوصية المقيم ويقلل من مخاطر الوصول غير المصرح به إلى البيانات الشخصية.
فيما يتعلق بالتشغيل الآلي للمنزل، تُعد المعالجة المحلية بواسطة الذكاء الاصطناعي المتطور أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تحتاج إلى تغذية راجعة فورية. تشمل هذه التطبيقات أنظمة الأمان وأنظمة الإضاءة وأجهزة التحكم البيئية. من خلال معالجة البيانات على الحافة، يمكن أن تعمل المنازل الذكية بشكل مستقل دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت. كما يمكن للذكاء الاصطناعي المتطور المدمج مع الرؤية الحاسوبية تحسين إمكانية الوصول داخل المنازل. باستخدام تقنيات مثل تقدير الوضعية البشرية، يمكن إنشاء أنظمة الكشف عن إيماءات اليد للتحكم في الأنظمة الأخرى داخل المنزل، مثل الأضواء أو أجهزة التلفاز.
على الرغم من المزايا التي تقدمها، لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة تتطور وتواجه بعض التحديات والقيود. فيما يلي بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار قبل اتخاذ قرار بدمج حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة في عملك أو منزلك.
يُمكِّن الذكاء الاصطناعي المتطور الصناعات من العمل بشكل أسرع واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً من خلال معالجة البيانات مباشرةً في مكان إنشائها. يعمل هذا النهج على تسريع العمليات وتعزيز أمن البيانات وتقليل تكاليف الإنترنت.
في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والمنازل الذكية، يعزز الذكاء الاصطناعي المتطور من الكفاءة ويسمح باتخاذ قرارات سريعة دون الاعتماد على الوصول المستمر إلى السحابة. على الرغم من وجود بعض القيود، مثل المخاطر الأمنية المحتملة والقدرة المحدودة على أداء المهام المعقدة، إلا أن قدرة الذكاء الاصطناعي الحديدي على إدارة المهام في الوقت الفعلي تجعله أداة قيّمة للمستقبل.
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
