استكشاف أطر عمل الذكاء الاصطناعي للرؤية: TensorFlow وPyTorch وOpenCV

يعيد الذكاء الاصطناعي (AI) والرؤية الحاسوبية تشكيل حياتنا اليومية بسرعة وبطرق لافتة. فمن التوصيات المخصصة إلى السيارات ذاتية القيادة، أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية جزءًا أساسيًا من كل قطاع. وفي صميم هذه الابتكارات أطر عمل الذكاء الاصطناعي، وهي أدوات أساسية تتيح إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها ونشرها.

يُعد TensorFlow وPyTorch وOpenCV أطر عمل شائعة للذكاء الاصطناعي لتطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية، وقد صُمم كل منها لمعالجة تحديات وحالات استخدام محددة.

فعلى سبيل المثال، يُعرف TensorFlow بقابليته للتوسع وميزاته الجاهزة للإنتاج، ما يجعله خيارًا رائعًا لمشروعات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. وبالمثل، يحظى PyTorch، بفضل تصميمه المرن والبديهي، بشعبية بين الباحثين والمطورين العاملين على تقنيات جديدة. أما OpenCV، فيناسب المهام الخفيفة والآنية مثل المعالجة المسبقة للصور واكتشاف السمات وتتبع الأجسام، ما يجعله خيارًا جيدًا للنماذج الأولية والتطبيقات الأصغر نطاقًا.

سنستكشف في هذه المقالة أطر العمل الثلاثة للذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية، وميزاتها الرئيسية واختلافاتها وحالات استخدامها الشائعة.

ما أطر عمل الذكاء الاصطناعي؟#

تشكل أطر عمل الذكاء الاصطناعي أساس تطوير الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية الحديثة. وتأتي هذه البيئات المنظّمة مزودة بأدوات ومكتبات شاملة، كما تسهّل إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها. ومن خلال توفير وظائف جاهزة وخوارزميات محسّنة، تقلل أطر عمل الذكاء الاصطناعي وقت التطوير والجهد المبذول فيه بدرجة كبيرة.

الشكل 1. أسباب استخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي (الصورة من إعداد المؤلف).

فيما يلي بعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا:

• TensorFlow: طوّرته Google، وهو منصة لبناء نماذج التعلم العميق وتدريبها. ويدعم بنى متنوعة، منها الشبكات العصبية والشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs).
• PyTorch: أنشأتها Meta، وتُستخدم PyTorch عادةً في الأبحاث والنماذج الأولية. وهي مرنة وسهلة الاستخدام، ما يجعلها مثالية لتجربة الأفكار الجديدة.
• OpenCV: مكتبة لمهام الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور. تشتهر OpenCV بقدراتها الآنية وخوارزمياتها الشاملة، وتُستخدم في الأبحاث والتطبيقات العملية على حد سواء.

استخدام TensorFlow في مشروعات الذكاء الاصطناعي#

TensorFlow مكتبة مفتوحة المصدر لبناء نماذج التعلم العميق ونشرها. وتوفر أدوات قوية لإجراء العمليات الحسابية العددية على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs). ويمكن استخدامها لمهام مثل تطوير الشبكات العصبية ومعالجة البيانات وحل تحديات متنوعة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

صدر TensorFlow للمرة الأولى عام 2015، وسرعان ما أصبح لاعبًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. وقد تطور انطلاقًا من إطار العمل السابق المغلق المصدر من Google، DistBelief. ومنذ ذلك الحين، استُخدم في مشروعات رئيسية لدى Google، مثل خوارزمية البحث RankBrain، التي تساعد على جعل نتائج البحث أكثر دقة وملاءمة، وخدمة الخرائط Street View، التي تعالج الصور وتحللها لتحسين خدمات الملاحة ورسم الخرائط.

في عام 2019، قدّم TensorFlow 2.0 تحديثات رئيسية، منها التنفيذ الفوري، وتحسين أداء GPU، والتوافق بين المنصات.

كيف يعمل TensorFlow؟#

يأتي اسم "TensorFlow" من مفهومه الأساسي: إذ تشير "Tensor" إلى مصفوفات البيانات متعددة الأبعاد، وتصف "Flow" كيفية انتقال البيانات عبر رسم بياني حسابي.

يستخدم TensorFlow الرسوم البيانية لتدفق البيانات، حيث تمثل العقد العمليات الرياضية، وتمثل الوصلات بينها الموترات أو مصفوفات البيانات متعددة الأبعاد. ويتولى C++ معالجة العمليات الحسابية المعقدة بكفاءة في الخلفية، بينما يوفر Python واجهة سهلة الاستخدام للمطورين.

يوفر TensorFlow واجهات API عالية المستوى لتبسيط التطوير، وواجهات API منخفضة المستوى لتصحيح الأخطاء والتجارب المتقدمة. ويمكن تشغيله على أجهزة متنوعة، من الهواتف الذكية إلى الأنظمة السحابية، ما يجعله خيارًا موثوقًا لمشروعات التعلم الآلي والتعلم العميق.

الشكل 2. خيارات نشر TensorFlow (الصورة من إعداد المؤلف).

الميزات الأساسية في TensorFlow#

فيما يلي لمحة سريعة عن بعض الميزات الرئيسية التي يوفرها TensorFlow:

• عمليات الموترات: يدعم TensorFlow نطاقًا واسعًا من العمليات الرياضية، بما فيها الجبر الخطي وعمليات المصفوفات والالتفافات. وقد حُسّنت هذه العمليات لضمان تنفيذ فعال على مختلف أنواع الأجهزة.
• الاشتقاق التلقائي: يحسب TensorFlow التدرجات تلقائيًا، وهي ضرورية لتحسين معلمات النموذج أثناء التدريب. وتتيح هذه العملية، المعروفة باسم الانتشار العكسي، للنموذج التعلم من أخطائه وتحسين أدائه.
• التدريب والتحسين: يوفر TensorFlow خوارزميات للتحسين، مثل الانحدار المتدرج وAdam وRMSprop، لمساعدة النماذج على تقليل الأخطاء وتحسين التنبؤات عبر ضبط إعداداتها أثناء التدريب.
• النشر: بعد تدريب النموذج، يمكن نشره على منصات متنوعة، منها خوادم الويب والأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية. ويوفر TensorFlow أدوات لنشر النماذج بتنسيقات مختلفة، مثل TensorFlow Lite للأجهزة المحمولة والمدمجة، وTensorFlow Serving لخدمات الويب، وTensorFlow.js للمتصفحات.

تمكّن ميزات TensorFlow المستخدمين من بناء تطبيقات في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم المعزز والذكاء الاصطناعي المؤسسي.

ما PyTorch؟#

PyTorch مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، طوّرها في الأصل مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لـ Facebook، والمعروف الآن باسم Meta AI. وبُنيت PyTorch على Python ومكتبة Torch، وتُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات التعلم العميق، إذ تبسّط إنشاء نماذج الشبكات العصبية.

طُرحت PyTorch للجمهور في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية عام 2016. وفي عام 2018، صدر PyTorch 1.0. ومنذ ذلك الحين، شهدت PyTorch تحديثات عديدة واكتسبت شعبية بين الباحثين والمطورين بفضل رسمها البياني الحسابي الديناميكي وسهولة استخدامها.

كيف تعمل PyTorch؟#

يشبه الهدف من PyTorch هدف TensorFlow: تسهيل بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها. لذلك، يشترك الإطاران في ميزات كثيرة. لكن ما يميز PyTorch هو رسمه البياني الحسابي الديناميكي.

على عكس النهج الأصلي لـTensorFlow، الذي كان يتطلب تعريف رسم الحساب البياني بأكمله قبل تشغيل النموذج، تنشئ PyTorch الرسم البياني أثناء تنفيذ التعليمات البرمجية. وهذا يعني إمكانية استخدام الحلقات والشروط وغيرها من تراكيب Python بسهولة، ما يجعل التجريب وتصحيح الأخطاء والتعامل مع المهام ذات أحجام الإدخال المتغيرة أبسط بكثير. ورغم أن TensorFlow أضاف لاحقًا أوضاعًا ديناميكية، فإن مرونة PyTorch ميّزتها عن غيرها.

الشكل 3. مقارنة بين TensorFlow وPyTorch. المصدر: kruschecompany.com

الميزات الأساسية في PyTorch#

فيما يلي بعض الميزات الأخرى المثيرة للاهتمام التي يوفرها PyTorch:

• TorchScript للإنتاج: تدعم PyTorch TorchScript، التي تحوّل النماذج إلى صيغة ثابتة يمكن نشرها من دون الاعتماد على Python. ويجمع ذلك بين مزايا التطوير الديناميكي والنشر الفعال في بيئة الإنتاج، ما يسد الفجوة بين المرونة والأداء.
• تبسيط تدريب النماذج: يوفر PyTorch واجهة API سهلة الاستخدام لتدريب النماذج، ولا سيما من خلال الصنفين DataLoader وDataset، اللذين يسهّلان التعامل مع البيانات ومعالجتها مسبقًا.
• قابلية التشغيل البيني مع المكتبات الأخرى: تتمتع PyTorch بتوافق كبير مع المكتبات الشائعة مثل NumPy وSciPy وغيرها، ما يتيح دمجها بسلاسة في سير عمل أوسع لتعلّم الآلة والحوسبة العلمية.

بفضل مرونته وميزاته سهلة الاستخدام، يُستخدم PyTorch على نطاق واسع في مهام مثل الأبحاث الأكاديمية والرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل السلاسل الزمنية. ويجعل رسمه البياني الحسابي الديناميكي منه خيارًا مناسبًا للباحثين لتجربة الشبكات العصبية المعقدة وتحسينها.

فعلى سبيل المثال، تجعل مكتبات مثل TorchVision من PyTorch خيارًا شائعًا لمهام الرؤية الحاسوبية، مثل تصنيف الصور واكتشاف الأجسام وتقسيمها. وبالمثل، تساعد أدوات مثل TorchText ونماذج Transformer في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على إنجاز مهام مثل تحليل المشاعر والنمذجة اللغوية. وفي تحليل السلاسل الزمنية، يدعم PyTorch نماذج مثل LSTMs وGRUs، ما يجعله مفيدًا لاكتشاف الأنماط في البيانات المتسلسلة بمجالات مثل التمويل والرعاية الصحية.

كيف تعمل OpenCV في مشروعات الرؤية الحاسوبية؟#

OpenCV (مكتبة الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر) مكتبة برمجية مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية. طوّرتها Intel في البداية، وتضم أكثر من 2,500 خوارزمية ووثائق شاملة وشفرة مصدرية متاحة.

على الرغم من وصف OpenCV أحيانًا بأنه إطار عمل، فإنه في الواقع أقرب إلى مكتبة. فعلى خلاف TensorFlow أو PyTorch، لا يوفر بيئة منظّمة لبناء النماذج وتدريبها، بل يركز على تقديم مجموعة من الوظائف والخوارزميات لمهام معالجة الصور والرؤية الحاسوبية. كما أنه لا يفرض سير عمل أو بنية تطوير محددة.

الميزات الرئيسية لـ OpenCV#

صُممت OpenCV كمكتبة معيارية تضم مكونات مترابطة، ما يجعلها متعددة الاستخدامات في نطاق واسع من مهام الرؤية الحاسوبية. وتشمل ميزاتها:

• تمثيل الصور: تخزّن OpenCV بيانات الصور باستخدام بنى قائمة على المصفوفات، بحيث يمثّل كل عنصر شدة بكسل، ما يضمن معالجة البيانات المرئية بكفاءة.
• الخوارزميات: يوفر OpenCV مجموعة متنوعة من الخوارزميات لمهام مثل الترشيح والتحويلات الهندسية واكتشاف الحواف واستخراج السمات.
• الأداء الآني: يحقق OpenCV أداءً عالي السرعة بفضل تحسينات مثل المعالجة المتوازية ودعم GPU، ما يجعله مثاليًا للتطبيقات الآنية.

تجعل هذه الميزات من OpenCV أداة ممتازة للعمل إلى جانب أطر عمل التعلم العميق مثل TensorFlow وPyTorch. وبالجمع بين نقاط قوة هذه الأدوات، يستطيع المطورون بناء نماذج موثوقة للرؤية الحاسوبية.

فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام TensorFlow أو PyTorch لتدريب نماذج التعلم العميق لمهام مثل اكتشاف الأجسام، بينما يتولى OpenCV المعالجة المسبقة للصور واستخراج السمات وعرض التنبؤات. ويدعم هذا التكامل مجموعة واسعة من التطبيقات، منها التعرّف على الوجوه وتتبع الأجسام آنيًا والواقع المعزز والتحكم بالإيماءات والأتمتة الصناعية.

الشكل 4. مثال على المعالجة المسبقة لصورة باستخدام OpenCV.

رسم ملامح مستقبل الذكاء الاصطناعي#

تُعد أطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow وPyTorch وOpenCV أساسية لإنشاء نماذج ذكية. ويمكنها الجمع بين التعلّم العميق والرؤية الحاسوبية لإنشاء أدوات قوية لمجموعة واسعة من التطبيقات. يُعد TensorFlow وPyTorch خيارين رائعين لتطوير نماذج متقدمة ومرنة، بينما تتفوق OpenCV في المهام الآنية بفضل سرعتها وكفاءتها.

يتيح لنا الاستفادة من نقاط قوة أطر العمل المختلفة معالجة التحديات المعقدة وتحقيق أقصى استفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي. ويساعدنا فهم ما يقدمه كل إطار عمل على اختيار الأداة المناسبة للمهمة، بما يضمن نتائج أفضل وحلولًا أكثر فعالية.

استكشف المزيد عن الذكاء الاصطناعي في مستودعنا على GitHub وانضم إلى مجتمعنا النشط. واقرأ المزيد عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة والرعاية الصحية.