اكتشف كيف يُمكِّن الذكاء الاصطناعي المتطور من معالجة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة في الوقت الفعلي وبشكل آمن وفعال، مما يُحدث تحولاً في صناعات مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة.
يشير الذكاء الاصطناعي المتطور إلى نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) على الأجهزة المتطورة، مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وكاميرات المراقبة وغيرها من أدوات إنترنت الأشياء (IoT). وخلافاً لأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على الحوسبة السحابية لمعالجة البيانات، يعالج الذكاء الاصطناعي الحافي البيانات محلياً على الجهاز أو على خادم قريب. يتيح هذا النهج المعالجة واتخاذ القرار في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى الاتصال المستمر بخادم مركزي أو السحابة. من خلال تقريب الحوسبة وتخزين البيانات من مصدر البيانات، يقلل الذكاء الاصطناعي الحديدي بشكل كبير من زمن الاستجابة ويعزز أمن البيانات ويحسن كفاءة عرض النطاق الترددي. وهذا يجعلها ذات قيمة خاصة للتطبيقات التي تتطلب استجابات فورية، مثل المركبات ذاتية القيادة، وتحليلات الفيديو في الوقت الحقيقي، والأتمتة الصناعية.
يتميز الذكاء الاصطناعي المتطور بالعديد من الميزات الرئيسية التي تميزه عن الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة. أولاً، يتيح المعالجة في وقت استجابة منخفض، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب استجابات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تعتمد المركبات ذاتية القيادة على المعالجة الفورية للبيانات لاتخاذ قرارات القيادة الفورية. ثانياً، يعزز الذكاء الاصطناعي المتطور خصوصية البيانات وأمانها من خلال معالجة المعلومات الحساسة محلياً، مما يقلل من مخاطر اختراق البيانات أثناء الإرسال. ثالثاً، يوفر كفاءة عرض النطاق الترددي من خلال تقليل كمية البيانات التي يجب إرسالها إلى السحابة، مما يجعله مثالياً للاستخدام في المناطق ذات الاتصال المحدود أو غير الموثوق بالإنترنت.
على الرغم من أن كلاً من الذكاء الاصطناعي الحديدي والذكاء الاصطناعي السحابي يلعبان أدواراً مهمة في مشهد الذكاء الاصطناعي الأوسع، إلا أنهما يلبيان احتياجات وسيناريوهات مختلفة. يتضمن الذكاء الاصطناعي السحابي معالجة البيانات على خوادم بعيدة، والاستفادة من الموارد الحاسوبية الهائلة وسعة التخزين. وهذا مناسب للتطبيقات التي تتطلب تحليلاً مكثفاً للبيانات ويمكنها تحمل بعض التأخير. على سبيل المثال، غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق المعقدة قدرات معالجة قوية في السحابة.
على النقيض من ذلك، تم تصميم الذكاء الاصطناعي المتطور Edge للسرعة والكفاءة في البيئات المحلية. فهو يتفوق في السيناريوهات التي تكون فيها المعالجة الفورية أمرًا بالغ الأهمية، وتكون خصوصية البيانات أمرًا بالغ الأهمية. على سبيل المثال، يمكن للكاميرا الأمنية الذكية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي المتطور اكتشاف التهديدات المحتملة والاستجابة لها في الوقت الفعلي دون إرسال بيانات الفيديو إلى السحابة، وبالتالي ضمان أوقات استجابة أسرع وخصوصية أفضل.
للذكاء الاصطناعي المتطور مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات. فيما يلي بعض الأمثلة البارزة:
في مجال صناعة السيارات، يعمل الذكاء الاصطناعي المتطور على تشغيل تقنية Edge AI على اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي، مما يمكّن السيارات من تحديد المشاة والمركبات الأخرى والعوائق بشكل فوري. هذه القدرة ضرورية لضمان سلامة وموثوقية السيارات ذاتية القيادة. Ultralytics YOLO يمكن نشر نماذج (أنت تنظر مرة واحدة فقط)، على سبيل المثال، على أجهزة الحافة داخل المركبات لأداء هذه المهام بكفاءة. تعرف على المزيد حول الرؤية الحاسوبية في السيارات ذاتية القيادة.
في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المتطور لمراقبة المرضى في الوقت الفعلي، مما يوفر تنبيهات فورية للحالات الحرجة دون الحاجة إلى نقل البيانات إلى خادم بعيد. وهذا مفيد بشكل خاص في سيناريوهات المراقبة عن بُعد حيث قد لا يتوفر الاتصال المستمر. يمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة تحليل الصور الطبية محلياً، مما يساعد في سرعة التشخيص والعلاج. تعرّف على المزيد حول كيفية قيام الرؤية الحاسوبية بتحويل الرعاية الصحية.
تعمل العديد من الأدوات والتقنيات على تسهيل تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة. TensorRT خيار شائع لتحسين نماذج التعلُّم العميق للاستدلال على الأجهزة المتطورة، مما يوفر تحسينات كبيرة في الأداء. بالإضافة إلى ذلك، توفر منصات مثل OpenVINO توفر أدوات لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها على مختلف الأجهزة Intel ، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الرسومات ووحدات VPU، مما يجعلها مناسبة لعمليات النشر على الحافة.
على الرغم من مزاياها العديدة، إلا أن الذكاء الاصطناعي الحافي يواجه أيضًا العديد من التحديات. وتشمل هذه التحديات الموارد الحاسوبية المحدودة للأجهزة الطرفية، والحاجة إلى معالجة موفرة للطاقة، وتعقيد نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها عبر شبكة موزعة من الأجهزة. ومع ذلك، فإن التطورات المستمرة في الأجهزة، مثل رقائق الذكاء الاصطناعي المتخصصة، وتقنيات تحسين البرمجيات تتصدى باستمرار لهذه التحديات.
يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي المتطور واعداً، مع زيادة التكامل في الأجهزة والتطبيقات اليومية. ومع ازدياد قوة الأجهزة المتطورة وزيادة كفاءة خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المتطورة، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الاستخدامات المبتكرة للذكاء الاصطناعي المتطور، مما يؤدي إلى تحقيق تقدم في مجالات مثل المدن الذكية والأتمتة الصناعية والرعاية الصحية الشخصية. على سبيل المثال، يمهد تكامل نماذج Ultralytics YOLOv8 مع الأجهزة المتطورة الطريق لتطبيقات رؤية حاسوبية أكثر كفاءة وقوة. استكشف المزيد حول الذكاء الاصطناعي المتطور والذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء.
