اكتشف كيف يعمل نظام البحث عن البنية العصبية (NAS) على أتمتة تصميم الشبكة العصبية لتحسين الأداء في اكتشاف الأجسام والذكاء الاصطناعي وغير ذلك.
البحث عن البنية العصبية (NAS) هي طريقة آلية تستخدم في التعلم الآلي لتصميم بنية الشبكات العصبية. وبدلاً من الاعتماد على التصميم اليدوي، الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب معرفة خبيرة، يستخدم NAS خوارزميات لاستكشاف وتحديد أفضل بنية للشبكة العصبية لمهمة معينة. يساعد هذا النهج الآلي على تحسين الأداء والسرعة والكفاءة، خاصةً في مجالات مثل اكتشاف الأشياء والتعرف على الصور.
الفكرة الأساسية وراء NAS هي أتمتة عملية هندسة بنية الشبكة العصبية. وعادةً ما تتضمن تحديد مساحة بحث من البنى الممكنة للشبكات، وإعداد استراتيجية لاستكشاف هذه المساحة، وتقييم أداء كل بنية. وتسمح هذه العملية التكرارية ل NAS باكتشاف البنى ذات الفعالية العالية لمهام محددة، وغالبًا ما تتفوق على الشبكات المصممة يدويًا. على سبيل المثال، YOLO-NAS، المدمج في Ultralytics YOLO ، يجسد كيف يمكن أن يؤدي نظام NAS إلى أحدث نماذج اكتشاف الأجسام مع تحسين السرعة والدقة.
تقدم NAS العديد من المزايا في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. أولاً، يقلل بشكل كبير من الجهد اليدوي والخبرة المطلوبة لتصميم شبكات عصبية فعالة. من خلال أتمتة عملية البحث عن البنى، يمكن ل NAS تسريع عملية التطوير والسماح للباحثين والممارسين بالتركيز على الجوانب الهامة الأخرى لمشاريع التعلم الآلي، مثل جمع البيانات والمعالجة المسبقة. ثانيًا، يمكن ل NAS اكتشاف بنيات جديدة وفعالة قد لا يتم تصميمها بشكل بديهي من قبل البشر، مما يؤدي إلى تحسينات في الأداء. هذه البنى المحسّنة مفيدة بشكل خاص للمهام التي تتطلب معالجة في الوقت الحقيقي أو النشر على أجهزة محدودة الموارد، كما هو الحال في تطبيقات الحوسبة المتطورة.
لعبت NAS دورًا أساسيًا في إنشاء نماذج متقدمة للكشف عن الكائنات مثل YOLO-NAS بواسطة Deci AI. YOLO-NAS يستخدم البحث المعماري العصبي للتغلب على القيود الموجودة في نماذج YOLO السابقة. من خلال دمج الكتل الملائمة للتقدير الكمي وتقنيات التدريب المحسنة، فإنه يحقق دقة عالية بينما يتطلب موارد حسابية أقل. وهذا يجعلها مناسبة للغاية للكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي في تطبيقات مثل تكنولوجيا القيادة الذاتية والذكاء الاصطناعي في حلول الزراعة.
في تحليل الصور الطبية، تساعد تقنية NAS في تصميم بنى شبكات عصبية متخصصة لمهام مثل اكتشاف الأورام وتجزئة الأعضاء. يمكن أن تؤدي أتمتة تصميم الشبكات من خلال NAS إلى أدوات تشخيصية أسرع وأكثر دقة، مما يساعد أخصائيي الرعاية الصحية في تحسين نتائج المرضى.
في حين أن NAS تركز بشكل خاص على أتمتة تصميم الشبكات العصبية، إلا أنها ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالتعلم الآلي للآلة (AutoML)، وهو مجال أوسع يهدف إلى أتمتة المراحل المختلفة من خط أنابيب التعلم الآلي. يتضمن التعلم الآلي الآلي الآلي (AutoML) NAS ولكنه يشمل أيضًا تقنيات أخرى مثل هندسة الميزات الآلية وضبط المعلمة الفائقة. وخلافًا لضبط المعلمة الفائقة، التي تعمل على تحسين معلمات بنية محددة مسبقًا، تعمل NAS على تحسين البنية نفسها.
على الرغم من فوائدها، تواجه NAS أيضًا تحديات. يمكن أن تكون عملية البحث مكثفة من الناحية الحسابية، مما يتطلب موارد ووقتاً كبيراً. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون البنى التي تم العثور عليها بواسطة NAS في بعض الأحيان أقل قابلية للتفسير مقارنةً بالشبكات المصممة يدويًا، مما يجعل من الصعب فهم الأسباب الكامنة وراء أدائها. ومع ذلك، فإن الأبحاث الجارية والتطورات في الخوارزميات وقوة الحوسبة تتصدى باستمرار لهذه التحديات، مما يجعل من NAS أداة ذات قيمة متزايدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
