في Ultralytics نلاحظ تحولاً متزايداً نحو تشغيل نماذج الرؤية الحاسوبية مباشرةً على الأجهزة الطرفية، مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في العالم المادي. فمن الروبوتات والآلات الصناعية إلى الكاميرات الذكية والمركبات ذاتية القيادة، يُطلب من المزيد والمزيد 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 المادي»، وهي تتطلب حوسبة عالية الأداء وفائقة الكفاءة في استهلاك الطاقة، قادرة على العمل بشكل مستقل في العالم الواقعي. وتحتاج الأنظمة في العالم الواقعي إلى أنظمة رؤية قائمة على الذكاء الاصطناعي تعمل محليًّا وبشكل موثوق وفعال على أجهزة مصممة خصيصًا للاستخدام في الحافة.
صُممتYOLO Ultralytics YOLO مثل Ultralytics من أجل الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي، لكن تحقيق كامل إمكاناتها على مستوى الحافة يتطلب المزيج المناسب من البرمجيات والأجهزة. وفي هذا الصدد، يسعدنا أن نعلن عن شراكتنا الجديدة مع DEEPX.
لقد عقدنا شراكة مع DEEPX لتقديم تكامل جديد للتصدير، مما يتيح نشرYOLO Ultralytics YOLO بكفاءة وأداء عالٍ على أجهزة DEEPX NPU. ونحن نعمل معًا على وضع معيار عالمي موحد لكيفية بناء الذكاء الاصطناعي المادي ونشره وتوسيع نطاقه.
رؤية مشتركة لمستقبل الذكاء الاصطناعي المادي
باعتبارها أكثر أطر عمل الرؤية الحاسوبية انتشارًا في العالم، Ultralytics «عيون» هذه الأنظمة. وباعتبارها واحدة من أكثر الشركات كفاءة في تصنيع وحدات المعالجة العصبية (NPU)، توفر DEEPX «العقل» اللازم لتشغيلها على نطاق واسع.
في Ultralytics نؤمن بأهمية سهولة الوصول والأداء والتصميم الذي يضع المطورين في المقام الأول، ونسترشد بهذه المبادئ في عملنا. ومن خلال دمج منظومتَي Ultralytics نوفر مسارًا واحدًا وموثوقًا لنشر تقنيات الذكاء الاصطناعي البصري على نطاق تجاري، سواء كانت الشركة شركة روبوتات ناشئة تطرح منتجها الأول، أو شركة تصنيع مدرجة في قائمة Fortune 500 تعمل على نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي البصري عبر آلاف المنشآت.
وهذا يعني:
- تسريع وقت طرح المنتج في السوق: من مرحلة وضع العلامات إلى مرحلة النشر في غضون أيام، وليس أشهر.
- تكاليف نشر أقل: أداء GPU بتكلفة طاقة وتكلفة تصنيع أقل بكثير، مما يوفر لك أكثر من 250 إطارًا في الثانية مع استهلاك طاقة يتراوح بين 2 و4 واط.
- فرص جديدة لتحقيق الإيرادات: تطوير وتسويق منتجات الذكاء الاصطناعي الطرفية التي لم تكن مجدية اقتصاديًا في السابق.
- التوسع المستقبلي: يضمن مسار CI/CD المخصص أن كل Ultralytics جديد Ultralytics يعمل فورًا مع أجهزة DEEPX، مدعومًا بالتزامات التوريد طويلة الأمد من DEEPX.
استكشاف تقنية NPU من DEEPX
قبل الخوض في تفاصيل التكامل الجديد مع وظيفة التصدير، دعونا نتعرف أكثر على DEEPX والدور الذي تلعبه وحدات المعالجة العصبية (NPUs) التابعة لها في تمكين الذكاء الاصطناعي المادي الفعال.
DEEPX هي شركة رائدة في مجال أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وتقدم أجهزة ذكاء اصطناعي فعالة تعمل على الحافة، مصممة خصيصًا لنماذج الرؤية مثل Ultralytics YOLO إطارات في الثانية لكل واط (FPS/W) لا مثيل له.
تعيد رقائق DEEPX تعريف الأداء من خلال التركيز على الكفاءة في الاستخدام الفعلي بدلاً من المقاييس النظرية، مما يتيح للمطورين تحقيق نتائج GPU باستهلاك طاقة أقل بكثير.
ما يجعل نهج DEEPX مبتكراً بشكل خاص هو تصميمه الشامل. فقد صُممت وحدة المعالجة العصبية (NPU) DX-M1 خصيصاً لتسريع أنماط الحساب في نماذج الرؤية الحاسوبية، مع تبريد سلبي واستهلاك منخفض للطاقة، مما يجعلها مثالية لعمليات النشر على نطاق الإنتاج حيث يُعد الأداء لكل واط والموثوقية على المدى الطويل من العوامل المهمة. يتم إنتاج DX-M1 بكميات كبيرة على Samsung Foundry 5nm، مع وجود DX-M2 بالفعل في خطة العمل على Samsung 2nm GAA لتوسيع نطاق هذه الكفاءة إلى عصر الذكاء الاصطناعي Agentic.
البدء في تصديرYOLO Ultralytics إلى DEEPX
توفرPython Ultralytics Python Ultralytics بيئة متكاملة وموحدة لتدريب YOLO وتقييمها ونشرها عبر جميع مهام الرؤية الحاسوبية الخمس. وسواء كنت تفضل العمل عبر البرمجة أو من خلال سير عمل مرئي سلس، فإن كلا المسارين يوفران لك طريقة متسقة وقابلة للتطوير لنقل النموذج من مرحلة البيانات إلى مرحلة النشر.
من خلال هذه الشراكة، Ultralytics تكاملاً جديداً للتصدير مع DEEPX، مما يتيح تصدير YOLO لنشرها على أجهزة DEEPX NPU بأمر واحد: format=deepx. ويحظى هذا التكامل بدعم كامل عبر Ultralytics مما يعني أنه يمكن للمطورين التصدير إلى DEEPX من Python أو مباشرةً من Ultralytics بعد تعليق النماذج وتدريبها. أثناء التصدير، يتم تجميع النموذج وتكميله إلى INT8 في ملف ثنائي .dxnn مُحسّن، مع معايرة EMA تضمن أقصى أداء لـ NPU دون التضحية بجودة النموذج.
في الواقع، يعني هذا أن الفرق التجارية يمكنها الانتقال من البيانات المصنفة إلى نموذج جاهز للإنتاج يعمل على وحدات معالجة الشبكات العصبية (NPUs) من DEEPX بثلاثة 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 الكاملة، بما في ذلك التثبيت أثناء التشغيل وعرض البيانات باستخدام عارض الرسوم البيانية dxtron من DEEPX، يرجى مراجعة وثائق تكامل DEEPX.
المزايا الرئيسية لتشغيلYOLO Ultralytics YOLO على وحدات معالجة الشبكات العصبية (NPU) من DEEPX
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لنشرYOLO Ultralytics YOLO على أجهزة DEEPX باستخدام التكامل الجديد:
- تكامل سلس مع Ultralytics : يتناسب تصدير YOLO لنشرها عبر DEEPX بشكل طبيعي معPython Ultralytics حيث يعمل الأمر format=deepx وحده على توحيد عملية النشر على الأجهزة الطرفية.
- دعم مهام الرؤية الحاسوبية المتعددة: يمكنك نشر النماذج لاستخدامها في اكتشاف الكائنات، والتجزئة، وتقدير الوضع، واكتشاف الصناديق المحيطة الموجهة (OBB)، والتصنيف عبر YOLOv8 YOLO11 وYOLO26.
- استدلال فائق الكفاءة على الحافة: توفر وحدات معالجة DEEPX NPU أداءً GPU مع استهلاك طاقة أقل بكثير، إلى جانب التبريد السلبي واستهلاك الطاقة المنخفض للغاية، مما يجعلها مثالية لعمليات النشر على نطاق الإنتاج.
- أساس مستقبلي: يضمن مسار CI/CD المخصص التوافق الفوري مع كل Ultralytics جديد Ultralytics بينما تعمل خارطة الطريق من DX-M1 إلى DX-M2 على توسيع نطاق حزمة البرامج نفسها لتشمل عصر الذكاء الاصطناعي Agentic.
- قابل للتطوير عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المادية: بدءًا من المراقبة الذكية والتفتيش الصناعي وصولاً إلى الروبوتات والأنظمة ذاتية التشغيل، يدعم هذا التكامل مجموعة واسعة من حالات الاستخدام العملية.
المجالات التي يمكن أن تُحدث فيها أجهزة Ultralytics YOLO DEEPX فرقًا
إذن، ما هي بعض التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي في مجال الفيزياء التي يمكن فيها استخدامYOLO Ultralytics على أجهزة DEEPX في سيناريوهات واقعية؟
المراقبة الذكية على مستوى الحافة
تتطلب أنظمة المراقبة الحديثة إمكانية الكشف في الوقت الفعلي دون المساس بالخصوصية أو الاتصال. تتيحYOLO Ultralytics التي تعمل على وحدات معالجة الشبكات العصبية (DEEPX NPUs) لكاميرات المراقبة وأنظمة الرصد تحليل مقاطع الفيديو محليًّا، والتعرف على الأشخاص والمركبات والأنشطة غير العادية في الوقت الفعلي، مع استهلاك منخفض للطاقة ودون الاعتماد على السحابة. ومع تشديد تطبيق اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في أوروبا، وزيادة اشتراط المشتريات البلدية لـ«تخزين البيانات محليًّا»، أصبح الاستدلال على الجهاز ميزة تنظيمية بقدر ما هو ميزة تقنية.
الأتمتة الصناعية ومراقبة الجودة
في المصانع ومنشآت التصنيع، يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي القائم على الرؤية لأتمتة عمليات مراقبة الجودة وكشف العيوب ومراقبة العمليات. ويتيح الجمع بينYOLO Ultralytics وأجهزة DEEPX إجراء عمليات الفحص على الأجهزة نفسها، والتي تعمل بشكل موثوق على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع في البيئات الصناعية الصعبة، مما يساعد على تقليل الفاقد وتحسين جودة المنتجات وحماية سلامة العمال.
الروبوتات والأنظمة ذاتية التشغيل
في مجال الروبوتات، تعد السرعة وسرعة الاستجابة عاملين حاسمين. وسواء كان ذلك أثناء التنقل داخل المستودعات، أو العمل في بيئات صناعية متغيرة، أو العمل جنبًا إلى جنب مع البشر، فإن الروبوتات تحتاج إلى تفسير محيطها على الفور. وتُمكّنYOLO Ultralytics التي تعمل على وحدات معالجة الشبكات العصبية (NPU) من DEEPX، الروبوتات من detect ، track والتعرف على الأشياء في الوقت الفعلي، مما يدعم حركة أكثر أمانًا واستقلالية أكبر دون الاعتماد على الاتصال المستمر بالسحابة.
النقاط الرئيسية
تُيسرYOLO Ultralytics ووحدات معالجة النواة العميقة (NPU) من DEEPX أكثر من أي وقت مضى توفير تقنية الذكاء الاصطناعي المادي عالية الأداء في الأجهزة الطرفية. ومن خلال تبسيط عملية النشر باستخدام المعيار الجديد format=deepx وتحسين النماذج لتتوافق مع أجهزة DEEPX الموفرة للطاقة، تساعد هذه الشراكة في سد الفجوة بين مرحلة التطوير والتطبيقات التجارية الفعلية. ومع استمرار نمو مجال الذكاء الاصطناعي المادي، يمثل هذا التعاون خطوة نحو جعل تقنية الذكاء الاصطناعي البصري المخصصة للإنتاج متاحة وبأسعار معقولة وقابلة للتوسع للشركات من جميع الأحجام.
هل أنت مستعد لتسريع طرح منتجاتك القائمة على الذكاء الاصطناعي المتطور في السوق؟
اكتشف كيف تساهم الابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي في مجال التصنيع في تشكيل المستقبل.