حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تحول مستقبلك

كيف تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تغيير العالم الذي نعيش فيه؟ إذا لم تلاحظ ذلك بالفعل، فستتفاجأ. من نقل الصور الرمزية بين المساحات الافتراضية إلى تخفيف الازدحام في معمارية البيانات وصولًا إلى إنشاء مدربي لياقة بدنية ثلاثيي الأبعاد في منازلنا، فقد دفعتنا بالفعل تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى الأمام نحو حقبة جديدة ومثيرة من العيش.

قد لا نعيش في خيال علمي من Star Trek حتى الآن، لكننا نقترب. أدناه، سنناقش حالات استخدام جديدة للذكاء الاصطناعي تتضمن تقنية الكشف عن الكائنات في اللياقة البدنية، والكشف عن الكائنات في الحوسبة الطرفية، وفحص كيف تعمل الحوسبة الطرفية مع الكشف عن الكائنات على تحسين نقل البيانات بين الأجهزة الرقمية.

دعونا نتعمق في بعض حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي نتوقع أن تحقق إنجازات جديدة في عام 2022.

رؤية الذكاء الاصطناعي في اللياقة البدنية

يعد اكتشاف الكائنات في عام 2022 احتمالًا مثيرًا وهو بالفعل يحدث طفرة في صناعة اللياقة البدنية. Mirror و Tonal كلاهما مثالان على الشركات الناجحة التي تروج للذكاء الاصطناعي في مجال اللياقة البدنية - وكلاهما يقدم جهازًا منزليًا تفاعليًا يمكنه بث أكثر من 10000 تمرين وعرضها على المرآة الخاصة بك كل ذلك لغرض تحسين صحتك وممارسة الرياضة.

يرى الكثير منا أن اللياقة البدنية عمل روتيني أكثر من كونها هواية، بل إننا نتردد في دخول صالة الألعاب الرياضية. ولكن من منزلك المريح، يتيح لك Mirror تتبع تقدمك وشكلك ومقاييس أخرى من خلال اكتشاف الموقف.

ينتقد هذا التطبيق المتقدم للغاية وضعية وحركة الأشخاص في الفيديو باستخدام تقدير وضعية الإنسان - وهي عملية تتنبأ بأوضاع أجزاء الجسم البشري والمفاصل في الصور أو مقاطع الفيديو.

يختلف عن اكتشاف الأجسام من خلال التمييز بين الأشخاص من صندوق بشري وتطوير فهم للغة جسد الإنسان من خلال خوارزميات التعلم الآلي. ولكن من خلال دمج تقدير وضعية الجسم البشري (Human Pose Estimation) مع التعلم العميق، سيكون لدى Mirror نماذج مفاهيمية لكيفية تنفيذ كل تمرين من خلال تحليل ملايين التمارين المختلفة.

أثناء التمرين، يستخدم التطبيق خوارزمية لمقارنة موضع مفاصلك. سيتم اكتشاف أي انحرافات وتسليط الضوء عليها، مما يقلل من خطر الإصابة ويعزز طريقة أكثر أمانًا ومثالية للتمرين دون مدرب شخصي.

لقد حققت رؤية الذكاء الاصطناعي في اللياقة البدنية بالفعل قفزة نوعية في الآونة الأخيرة من خلال تطبيقات مبتكرة مثل Mirror، مما يجعلك تتساءل فقط... كيف ستبدو صناعة اللياقة البدنية في عام 2023؟

الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي في الميتافيرس

منذ أن أعاد مارك زوكربيرج تسمية فيسبوك إلى ميتا، وهي اختصار لـ Metaverse، أصبح المصطلح شائعًا على شفاه الجميع. ولكن ما هو بالضبط؟ باختصار، Metaverse هو مصطلح شامل يشير إلى العوالم الرقمية التي تهدف إلى توسيع العالم الحقيقي.

تخيل حضور فعاليات وحفلات موسيقية وتجمعات افتراضية وستحصل على الفكرة الصحيحة. لكن metaverse يشمل أيضًا تفاعلات 'افتراضية' أبسط مثل تسجيل الدخول إلى وسائل التواصل الاجتماعي والتمرير عبر موجز الأخبار الخاص بك.

على الرغم من عدم وجود هدف نهائي محدد، إلا أن العلماء يبذلون جهودًا جبارة لمحاولة جعل الميتافيرس غامرًا قدر الإمكان باستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية - وهو مجال من الذكاء الاصطناعي يدرب أجهزة الكمبيوتر على فهم معلومات قيمة من المدخلات المرئية وتقديم توصيات بناءً على البيانات التي تم جمعها. أحد العناصر الحاسمة للذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية في الميتافيرس هو قابلية التشغيل البيني. هذا المصطلح الفاخر والمخيف بعض الشيء هو في الأساس عملية نقل الصور الرمزية والعناصر الرقمية بسلاسة من عالم افتراضي إلى آخر.

لقد مكّنت خوارزميات تعلم الآلة (ML) في التشغيل البيني بالفعل صناعة الرعاية الصحية. على سبيل المثال، عندما تحصل على فحص بالأشعة المقطعية، سيتم معالجة وتجميع وتخزين كميات كبيرة من البيانات في قاعدة بيانات طبية.

سيتبع الأطباء نهجًا مختلفًا عن طريق إدخال معلومات الرعاية الصحية الخاصة بك يدويًا في قاعدة بيانات. ثم يتم استخدام قابلية التشغيل البيني لدمج تحليلي البيانات هذين لتوفير تشخيص سريع للمرض.

اكتشاف الكائنات في الحوسبة الطرفية

العالم يغرق في البيانات. على الرغم من أن البيانات وُصفت بأنها "النفط الجديد"، إلا أن الواقع هو أن الكثير منها يسبب مشكلة. ليست كل البيانات متساوية. إن جمع وتنظيم وتصفية ما تم جمعه يستنزف الوقت.

لقد أعفانا الحوسبة الطرفية مع اكتشاف الكائنات من هذا العبء الثقيل المتمثل في استخراج البيانات بعيدًا عن مركز البيانات الرئيسي ونقلها إلى حواف بنيتها. ولكن ما هي الحوسبة الطرفية وكيف تعمل؟

تخيل مدارًا من الأجهزة التقنية التي تنقل البيانات من وإلى قاعدة البيانات الرئيسية. هذه كمية كبيرة من المعلومات لمعالجتها. ستتعرقل قدرات معالجة السرعة لقاعدة البيانات، مما يتسبب في تأخيرات واضطرابات تقلل من الأداء.

ولكن مع الحوسبة الطرفية، سيتم توزيع الكثير من هذه البيانات على المحيط. تضع خوارزميات تعلم الآلة كل جهاز طرفي مسؤولاً عن تدريب نموذج تحليلي بالبيانات المخزنة محليًا.

سيقوم كل جهاز بواجبه الشاق عن طريق تصفية أهم أجزاء البيانات، والتي سيتم إرسالها بعد ذلك إلى قاعدة البيانات الرئيسية لتحليل شامل. فكر في عالم يتولى مشروعًا مليئًا بالأبحاث. بدلاً من تحليل جميع بيانات كل تجربة، فإنه يفوض هذه المسؤولية إلى باحثين آخرين سيقدمون تقريرًا ملخصًا.

تعمل رؤية الذكاء الاصطناعي على تغيير العالم بينما نتحدث، وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي غطيناها هنا ليست سوى قمة جبل الجليد. ولكن، الأمر الأكثر إثارة هو أنه يمكنك أيضًا الاستفادة من عجائب رؤية الذكاء الاصطناعي من خلال منصة نشر تعلم الآلة الخاصة بنا، Ultralytics HUB.

هل تريد الاستمتاع بالرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي ولكن بدون تعليمات برمجية؟

كل ما تحتاجه هو فكرة. مع Ultralytics HUB، من السهل إنشاء نماذج باستخدام YOLOv5 وتحويل أفكارك إلى واقع. نحن نبسط الأمور ونتولى جميع عمليات تعلم الآلة المعقدة (MLOps) بأنفسنا، لذلك لا تحتاج إلى معرفة أي تعليمات برمجية للاستمتاع بالذكاء الاصطناعي. من السهل البدء، والأسهل من ذلك هو بناء نموذج تعلم الآلة الأول الخاص بك.

حل مشكلتك باستخدام Vision AI

من السهل البدء بمنصة نشر تعلم الآلة الخاصة بنا. ليس من الضروري أن تكون لديك أي خبرة سابقة في مجال الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.