تتعاون Ultralytics YOLO مع DEEPX: استدلال الذكاء الاصطناعي الطرفي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي

في Ultralytics، نلاحظ تحولًا متزايدًا نحو تشغيل نماذج الرؤية الحاسوبية مباشرةً على الأجهزة الطرفية، مع ازدياد اندماج الذكاء الاصطناعي في العالم المادي. فمن الروبوتات والآلات الصناعية إلى الكاميرات الذكية والمركبات ذاتية القيادة، يُطلب من مزيد من الأنظمة الذكية أن ترى وتفهم وتتصرف في الوقت الفعلي، دون الاعتماد على السحابة.

يُطلق على هذه الموجة الجديدة من الأنظمة الذكية اسم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وهي تتطلب حوسبة عالية الأداء وموفرة للطاقة بدرجة فائقة، وقادرة على العمل باستقلالية في العالم الحقيقي. وتحتاج الأنظمة الواقعية إلى ذكاء اصطناعي للرؤية يعمل محليًا وموثوقًا وفعّالًا على أجهزة مصممة خصيصًا للعمل على الحافة.

صُممت نماذج Ultralytics YOLO، مثل Ultralytics YOLO26، للرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي، لكن الاستفادة القصوى من إمكاناتها على الأجهزة الطرفية تتطلب المزيج المناسب من البرامج والأجهزة. ولهذا يسرّنا الإعلان عن شراكتنا الجديدة مع DEEPX.

عقدنا شراكة مع DEEPX لتقديم تكامل تصدير جديد يتيح نشر نماذج Ultralytics YOLO بكفاءة وأداء عالٍ على أجهزة NPU من DEEPX. ونعمل معًا على وضع معيار عالمي موحد لكيفية بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ونشره وتوسيع نطاقه.

الشكل 1. منظومة أجهزة DEEPX للاستدلال بالذكاء الاصطناعي على الجهاز، وتتضمن وحدة DX-M1 M.2 وصندوق DX-AIPlayer N97 AI.

رؤية مشتركة لمستقبل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي#

بصفتها إطار عمل الرؤية الحاسوبية الأكثر اعتمادًا على مستوى العالم، توفر Ultralytics «العيون» لهذه الأنظمة. أما DEEPX، بصفتها إحدى أكثر الشركات المصنعة لوحدات NPU كفاءة، فتوفّر «العقل» اللازم لتشغيلها على نطاق واسع.

نسترشد في Ultralytics وDEEPX بمبادئ سهولة الوصول والأداء والتصميم الذي يضع المطورين أولًا. ومن خلال جمع منظومتي Ultralytics وDEEPX، نوفر مسارًا موثوقًا واحدًا لنشر الذكاء الاصطناعي للرؤية تجاريًا، سواء أكنت شركة روبوتات ناشئة تشحن منتجها الأول أم شركة تصنيع ضمن قائمة Fortune 500 تنشر الذكاء الاصطناعي للرؤية في آلاف المنشآت.

وهذا يعني:

• تسريع الوصول إلى السوق: من التوسيم إلى النشر في أيام، لا أشهر.
• خفض تكاليف النشر: أداء بمستوى GPU بجزء يسير من استهلاك الطاقة وتكلفة السيليكون، مع تحقيق أكثر من 250 إطارًا في الثانية واستهلاك طاقة يتراوح بين 2 و4 واط.
• فرص جديدة للإيرادات: بناء منتجات ذكاء اصطناعي طرفي وإطلاقها، بعد أن كان تحقيق الجدوى الاقتصادية منها متعذرًا.
• توسّع يواكب المستقبل: يضمن مسار CI/CD مخصص التوافق الفوري لكل إصدار جديد من Ultralytics مع أجهزة DEEPX، بدعم من التزامات DEEPX بتوفير الإمدادات لسنوات متعددة.

استكشاف تقنية NPU من DEEPX#

تُعد DEEPX شركة مبتكرة في مجال أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي، وتقدم أجهزة فعّالة للذكاء الاصطناعي الطرفي، مصممة خصيصًا لنماذج الرؤية مثل Ultralytics YOLO، مع أداء رائد في عدد الإطارات في الثانية لكل واط (FPS/W). وبدلًا من تحسين المقاييس النظرية، تركز DEEPX على الكفاءة في العالم الحقيقي، ما يتيح للمطورين تحقيق نتائج بمستوى GPU بجزء يسير من ميزانية الطاقة.

ويتحقق ذلك بفضل تصميم متكامل من المكدس البرمجي إلى الأجهزة. فقد صُممت وحدة NPU DX-M1 خصيصًا لتسريع أنماط العمليات الحسابية في نماذج الرؤية الحاسوبية، كما أن التبريد السلبي واستهلاك الطاقة المنخفض يجعلانها مناسبة للنشر على نطاق الإنتاج، حيث تكتسب الكفاءة لكل واط والموثوقية على المدى الطويل أهمية كبيرة.

مع انتقال الذكاء الاصطناعي الطرفي إلى الاستخدام السائد، يصبح الأداء المستدام هو الأهم: تشغيل النماذج المتقدمة بموثوقية ضمن قيود صارمة للطاقة والحرارة، مع الحفاظ على قابلية التوسع للنشر في الواقع. ولهذا أصبح عدد الإطارات في الثانية لكل واط أحد أهم المقاييس لتقييم منصات الذكاء الاصطناعي الطرفي.

الشكل 2. مخطط جبهة باريتو المعياري لـYOLO26 وYOLO11 وYOLOv8 على NPU DX-M1. قيس الأداء على DX-M1 مع مضيف i5-14600K (ذاكرة RAM بسعة 32GB)، وSDK dx-com v2.3.0، وشريحة NPU وحدها.

مع انتقال السوق من إثباتات المفهوم إلى النشر واسع النطاق، تزداد حاجة العملاء إلى تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي متعددة في الوقت نفسه ضمن ميزانية الطاقة والحرارة نفسها. يوضح المخطط أعلاه أن YOLO26 يحقق باستمرار توازنًا أفضل بين الدقة والكفاءة: إذ يحقق YOLO26n نحو 405 إطارًا في الثانية لكل واط على DX-M1، ما يتيح للمطورين تشغيل أحمال عمل أكثر تقدمًا للذكاء الاصطناعي دون الانتقال إلى أجهزة أكبر وأكثر استهلاكًا للطاقة.

البدء بتصدير نماذج Ultralytics YOLO إلى DEEPX#

توفر حزمة Ultralytics Python ومنصة Ultralytics بيئة موحّدة متكاملة لتدريب نماذج YOLO وتقييمها ونشرها عبر جميع مهام الرؤية الحاسوبية المدعومة. سواء أكنت تفضل العمل على الشيفرة أم عبر سير عمل مرئي سلس، يمنحك كلا المسارين طريقة متسقة وقابلة للتوسع لنقل النموذج من البيانات إلى النشر.

قدّمت Ultralytics من خلال هذه الشراكة تكامل تصدير جديدًا مع DEEPX، يتيح تصدير نماذج YOLO لنشرها على أجهزة DEEPX NPU بأمر واحد: format=deepx. ويحظى التكامل بدعم كامل عبر منظومة Ultralytics، ما يعني أن المطورين يستطيعون التصدير إلى DEEPX من حزمة Python أو مباشرةً من منصة Ultralytics بعد توسيم النموذج وتدريبه. وأثناء التصدير، يُجمّع النموذج ويُكمّم إلى INT8 في ملف ثنائي .dxnn محسّن، مع معايرة قائمة على EMA لضمان أقصى أداء لـNPU دون التضحية بجودة النموذج.

عمليًا، يعني ذلك أن الفرق التجارية تستطيع الانتقال من البيانات الموسومة إلى نموذج جاهز للإنتاج ويعمل على وحدات NPU من DEEPX، باستخدام ثلاثة أوامر فقط:

# Step 1: Install Ultralytics
pip install ultralytics

# Step 2: Export your YOLO model to DEEPX format
yolo export model=yolo26n.pt format=deepx

# Step 3: Run inference on DEEPX hardware
yolo detect predict model=yolo26n_deepx_model

للاطلاع على تفاصيل الإعداد كاملةً، بما في ذلك تثبيت بيئة التشغيل والتصور باستخدام عارض الرسوم البيانية dxtron من DEEPX، راجع وثائق التكامل مع DEEPX.

المزايا الرئيسية لتشغيل نماذج Ultralytics YOLO على وحدات NPU من DEEPX#

فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لنشر نماذج Ultralytics YOLO على أجهزة DEEPX باستخدام التكامل الجديد:

• تكامل سلس مع سير عمل Ultralytics: يندمج تصدير نماذج YOLO لنشرها على DEEPX بشكل طبيعي في حزمة Ultralytics Python، حيث يوحّد الأمر format=deepx عملية النشر الطرفي.
• دعم مهام متعددة للرؤية الحاسوبية: يمكنك نشر نماذج اكتشاف الأجسام، وتجزئة المثيلات، والتصنيف، وتقدير الوضعية، واكتشاف مربعات الإحاطة الموجّهة (OBB) عبر YOLOv8 وYOLO11 وYOLO26، إضافةً إلى التجزئة الدلالية وتقدير العمق باستخدام YOLO26.
• استدلال فائق الكفاءة على الأجهزة الطرفية: توفر وحدات NPU من DEEPX أداءً بمستوى GPU بجزء يسير من استهلاك الطاقة، مع تبريد سلبي واستهلاك منخفض للغاية للطاقة، ما يجعلها مثالية للنشر على نطاق الإنتاج.
• أساس يواكب المستقبل: يضمن مسار CI/CD مخصص التوافق الفوري مع كل إصدار جديد من Ultralytics، فيما تنقل خارطة طريق DX-M1 إلى DX-M2 حزمة البرامج نفسها إلى عصر الذكاء الاصطناعي الوكِيل.
• قابلية التوسع عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: من المراقبة الذكية وفحص العمليات الصناعية إلى الروبوتات والأنظمة المستقلة، يدعم التكامل مجموعة واسعة من حالات الاستخدام في العالم الحقيقي.

مجالات تأثير Ultralytics YOLO وأجهزة DEEPX#

ما بعض التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي التي يمكن فيها نشر نماذج Ultralytics YOLO على أجهزة DEEPX في سيناريوهات العالم الحقيقي؟

المراقبة الذكية على الأجهزة الطرفية#

تتطلب أنظمة المراقبة الحديثة اكتشافًا آنيًا دون المساس بالخصوصية أو الاتصال. وتتيح نماذج Ultralytics YOLO التي تعمل على وحدات NPU من DEEPX لكاميرات الأمن وأنظمة المراقبة تحليل تدفقات الفيديو محليًا، والتعرف آنيًا على الأشخاص والمركبات والأنشطة غير المعتادة، مع استهلاك منخفض للطاقة ودون الاعتماد على السحابة. ومع تشديد تطبيق اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في أوروبا، واشتراط الجهات البلدية بشكل متزايد توطين البيانات في عقود الشراء، يصبح الاستدلال على الجهاز ميزة تنظيمية بقدر ما هو ميزة تقنية.

الأتمتة الصناعية ومراقبة الجودة#

يُستخدم الذكاء الاصطناعي للرؤية بشكل متزايد في المصانع والمنشآت الصناعية لأتمتة مراقبة الجودة واكتشاف العيوب ومراقبة العمليات. ويتيح الجمع بين نماذج Ultralytics YOLO وأجهزة DEEPX إجراء الفحص على الجهاز بموثوقية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع في البيئات الصناعية القاسية، ما يساعد على تقليل الهدر وتحسين جودة المنتجات وحماية سلامة العاملين.

الروبوتات والأنظمة المستقلة#

تُعد السرعة وسرعة الاستجابة عاملين حاسمين في مجال الروبوتات. وسواء أكانت الروبوتات تتنقل في مستودع، أم تعمل في بيئات صناعية متغيرة، أم تعمل جنبًا إلى جنب مع البشر، فإنها تحتاج إلى تفسير محيطها فورًا. وتتيح نماذج Ultralytics YOLO التي تعمل على وحدات NPU من DEEPX للروبوتات اكتشاف العوائق وتتبع الأشخاص والتعرف على الأجسام آنياً، ما يدعم التنقل الأكثر أمانًا والاستقلالية الأكبر دون الاعتماد على اتصال دائم بالسحابة.

أبرز النقاط#

تسهّل نماذج Ultralytics YOLO ووحدات DEEPX NPU أكثر من أي وقت مضى توفير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي عالي الأداء على الأجهزة الطرفية. ومن خلال تبسيط النشر باستخدام المعيار الجديد format=deepx وتحسين النماذج لتناسب أجهزة DEEPX الموفرة للطاقة، تساعد هذه الشراكة على ردم الفجوة بين التطوير والتطبيقات التجارية الواقعية. ومع استمرار نمو الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، يمثل هذا التعاون خطوة نحو جعل الذكاء الاصطناعي للرؤية بمستوى الإنتاج متاحًا وميسور التكلفة وقابلًا للتوسع للشركات من جميع الأحجام.

هل أنت مستعد لتسريع طرح منتجات الذكاء الاصطناعي الطرفي في السوق؟

• اطلب ترخيصًا للاستفادة من الدعم التجاري ونماذج YOLO للمؤسسات.
• جرّب Ultralytics Platform لتوسيم أول نموذج جاهز لـ DEEPX وتدريبه ونشره.
• كن شريكًا لـ Ultralytics لاستكشاف فرص النشر المشترك.
• اقرأ الوثائق للاطلاع على الدليل التقني الكامل.

اكتشف كيف تسهم الابتكارات، مثل الذكاء الاصطناعي في الروبوتات والذكاء الاصطناعي في التصنيع، في تشكيل المستقبل.