فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة في العالم الحقيقي

تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة، التي تعالج وتحلل البيانات مباشرة على الأجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية أو أجهزة إنترنت الأشياء أو خوادم الحافة المتخصصة، على جعل تخزين البيانات ومعالجتها أسرع وأكثر سهولة من خلال التعامل مع العمليات محليًا. فهو يساعد على تجنب المشكلات الشائعة في الأنظمة السحابية، مثل زمن الوصول وحدود النطاق الترددي، مما يؤدي إلى أداء أسرع وأكثر موثوقية. على سبيل المثال، في المركبات ذاتية القيادة، تعد المعالجة المحلية ضرورية لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، مثل اكتشاف العوائق أو الاستجابة لإشارات المرور على الفور. من خلال معالجة البيانات مباشرة على السيارة، يتيح الذكاء الاصطناعي المتطور استجابات في جزء من الثانية تكون بطيئة جدًا إذا كانت تعتمد على خادم سحابي بعيد.

يصبح الذكاء الاصطناعي الطرفي شائعًا على نحو متزايد، ومن المتوقع أن تصل قيمة السوق العالمية إلى 143.06 مليار دولار بحلول عام 2034. تستخدم الصناعات المختلفة الذكاء الاصطناعي الطرفي لتحسين سير العمل وأتمتة المهام وإطلاق الابتكار مع معالجة تحديات مثل زمن الوصول والأمان والتكلفة.

في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيفية إحداث الذكاء الاصطناعي الطرفي فرقًا في مجالات مثل الرعاية الصحية والتصنيع، بالإضافة إلى بعض الأمور التي يجب وضعها في الاعتبار عند وضعه موضع التنفيذ. هيا بنا نبدأ!

‍

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الطرفي

يجمع الذكاء الاصطناعي الطرفي بين الحوسبة الطرفية والذكاء الاصطناعي (AI). الحوسبة الطرفية هي إطار عمل تكنولوجي يعالج البيانات بالقرب من مكان إنشائها، مما يتيح تحليلات في الوقت الفعلي، وتحسين الموثوقية، وتوفير التكاليف. يجلب مكون الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي مباشرة إلى الطرف، مما يجعل من الممكن للأجهزة اتخاذ قرارات ذكية محليًا. يقلل هذا النهج من الحاجة إلى حوسبة سحابية مركزية أو مركز بيانات، مما قد يؤدي إلى تأخيرات في المعالجة. لا يزال من الممكن استخدام الحوسبة السحابية لتخزين البيانات الأكثر تعقيدًا، والتحليل على نطاق أوسع، وتحديثات نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يكمل المعالجة الأسرع والمحلية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي الطرفي.

‍

إليك نظرة على كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الطرفي:

• جمع البيانات: تجمع المستشعرات الموجودة على الجهاز معلومات أولية من البيئة، مثل قراءات درجة الحرارة أو حالة المعدات في البيئات الصناعية.
  ‍
• تنظيف البيانات: تتم معالجة البيانات التي تم جمعها بسرعة على الجهاز لتصفية التشويش والتركيز على التفاصيل ذات الصلة.
  ‍
• إجراء التنبؤات: يتم تحليل البيانات التي تم تنظيفها بواسطة نموذج ذكاء اصطناعي مضمن مباشرة داخل الجهاز الطرفي.
  ‍
• اتخاذ القرارات: بناءً على التحليل، يتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارات ويبدأ أي إجراءات أو استجابات ضرورية.

الذكاء الاصطناعي الطرفي مقابل الذكاء الاصطناعي السحابي

الذكاء الاصطناعي الطرفي والذكاء الاصطناعي السحابي هما نهجان متميزان لتطبيق الذكاء الاصطناعي، ولكل منهما فوائد ومقايضات فريدة. كما ناقشنا بالفعل مع الذكاء الاصطناعي الطرفي، تتم معالجة البيانات مباشرة على الأجهزة المحلية، مما يضمن زمن وصول منخفضًا، وخصوصية محسّنة، واعتمادًا ضئيلاً على الاتصال بالإنترنت. 

على عكس الذكاء الاصطناعي الطرفي، يستخدم الذكاء الاصطناعي السحابي خوادم بعيدة لمعالجة البيانات، مما يوفر قابلية توسع ومرونة أكبر. ومع ذلك، غالبًا ما يكون ذلك على حساب زمن الوصول الأعلى وزيادة استخدام النطاق الترددي بسبب الحاجة إلى نقل البيانات عبر الإنترنت. يمكن أن يثير الذكاء الاصطناعي السحابي أيضًا مخاوف تتعلق بالخصوصية لأنه يجب نقل البيانات الحساسة وتخزينها على خوادم خارجية.

‍

هناك اختلاف رئيسي آخر يكمن في التكلفة والضغط على الشبكة المرتبطين بالذكاء الاصطناعي السحابي. يمكن أن تكون المعالجة على خوادم بعيدة قوية مكلفة، خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات مثل الفيديو أو الصوت، ويضيف بث هذه البيانات عبر الشبكة مزيدًا من الضغط.

يعالج الذكاء الاصطناعي الطرفي هذه التحديات من خلال معالجة البيانات مباشرة على الجهاز، مما يقلل من التكاليف المتعلقة بالحوسبة السحابية، ويخفف من حمل الشبكة، ويحافظ على أمان المعلومات الحساسة في الموقع. بدلاً من إرسال البيانات الأولية، يتم عادةً إرسال النتائج النهائية فقط (أو الاستدلالات)، مما يوفر حلاً أكثر كفاءة وتركيزًا على الخصوصية.

الذكاء الاصطناعي الطرفي للتعرف على الصور

غالبًا ما تتضمن تطبيقات رؤية الكمبيوتر تحليل كميات هائلة من البيانات غير المنظمة (البيانات التي تفتقر إلى تنسيق محدد مسبقًا)، وخاصة الصور ومقاطع الفيديو. قد يكون إرسال كل هذه البيانات إلى خادم سحابي بعيد للمعالجة غير فعال في المواقف التي تتطلب مراقبة في الوقت الفعلي. يتمثل الحل الرائع لهذه المشكلة في تشغيل نماذج رؤية الكمبيوتر على الأجهزة الطرفية. 

غالبًا ما يتم تدريب نماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLO11 في السحابة ولكن يمكن نشرها على الطرف لدعم التطبيقات في الوقت الفعلي مباشرة في الموقع. تم تصميم YOLO11 خصيصًا للمهام التي تتطلب استجابات فورية، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص للتطبيقات مثل أنظمة الأمان وأنظمة مراقبة الجودة والأجهزة المنزلية الذكية. تعمل هذه التطبيقات بكفاءة أكبر عندما تعالج البيانات محليًا، في المكان الذي يتم فيه جمع المعلومات المرئية (من الكاميرات وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك).

‍

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي

الآن بعد أن استكشفنا ماهية الذكاء الاصطناعي الطرفي، دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض التطبيقات الواقعية. 

الذكاء الاصطناعي الطرفي في تطبيقات الرعاية الصحية

يعد التشخيص السريع ورعاية المرضى الممتازة من أهم الأولويات لكل مرفق رعاية صحية، ويلعب الذكاء الاصطناعي الطرفي دورًا رئيسيًا في تحقيق هذه الأهداف. يشهد مقدمو الرعاية الصحية تغييرات تحويلية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي الطرفي والأجهزة الذكية. تخلق هذه التقنيات معًا أنظمة رعاية صحية أسرع وأكثر أمانًا واستجابة.

على سبيل المثال، يمكن للأجهزة القابلة للارتداء التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي مراقبة العلامات الحيوية باستمرار مثل معدل ضربات القلب وضغط الدم ومستويات الجلوكوز والتنفس. ويمكنها حتى اكتشاف السقوط المفاجئ وإخطار مقدمي الرعاية على الفور. وفي سيارات الإسعاف، يمكن للذكاء الاصطناعي الطرفي تحليل البيانات من أجهزة مراقبة المرضى في الموقع. ويمكن مشاركة الرؤى التي يتم جمعها من التحليل مع الأطباء، مما يساعدهم على إعداد العلاجات قبل وصول المريض إلى المستشفى.

يمكن للذكاء الاصطناعي الطرفي أيضًا المساعدة في نشر نماذج رؤية الكمبيوتر، مثل YOLO11، لتطبيقات مثل اكتشاف الأجسام للطاقم الطبي. يركز هذا التطبيق تحديدًا على تحديد مواقع وحركات متخصصي الرعاية الصحية داخل الغرفة في الوقت الفعلي، مما يساعد على مراقبة الالتزام ببروتوكولات السلامة وتعزيز الوعي الظرفي.

يمكن أن يساعد اكتشاف الأجسام في التحقق مما إذا كان الموظفون في وضع صحيح أثناء الإجراءات ويلتزمون بإرشادات النظافة والسلامة، مثل الحفاظ على وضع آمن حول المعدات. يتيح الذكاء الاصطناعي الطرفي توفير رؤى قيمة دون الحاجة إلى اتصال سحابي مستمر في غرفة العمليات، مما يضمن الخصوصية وتقديم ملاحظات فورية لفرق الرعاية الصحية.

‍

الذكاء الاصطناعي الطرفي للأتمتة الصناعية

يستخدم المصنعون في جميع أنحاء العالم تقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي لجعل عملياتهم أسرع وأكثر كفاءة وإنتاجية. باستخدام البيانات في الوقت الفعلي من المستشعرات وأجهزة إنترنت الأشياء، يتيح الذكاء الاصطناعي الطرفي الصيانة التنبؤية، مما يسمح للمصانع باكتشاف العلامات المبكرة لفشل المعدات والتنبؤ بالأعطال قبل حدوث مشكلات كبيرة. يساعد هذا النهج الاستباقي على تقليل وقت التوقف عن العمل وإطالة عمر المعدات والحفاظ على سلاسة العمليات. 

يعمل الذكاء الاصطناعي الطرفي أيضًا على تحسين مراقبة الجودة باستخدام الرؤية الاصطناعية لاكتشاف عيوب المنتج قبل تعبئتها للشحن. من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو مباشرة في الموقع، يمكن للذكاء الاصطناعي الطرفي تحديد العيوب بسرعة، مما يضمن وصول المنتجات عالية الجودة فقط إلى العملاء. تتيح الملاحظات الفورية للمصنعين معالجة المشكلات على الفور، مما يقلل من النفايات ويحسن معايير المنتج ويعزز رضا العملاء.

الذكاء الاصطناعي الطرفي لأجهزة إنترنت الأشياء في المنزل

من أجراس الأبواب الذكية التي تدق تلقائيًا عندما يقترب شخص ما إلى المصابيح التي تنطفئ عندما تكون الغرفة فارغة، تمتلئ المنازل الذكية بالأجهزة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي الطرفي لتحسين نوعية حياة السكان. سواء كان المقيم يريد أن يرى من على الباب أو ضبط درجة حرارة المنزل من خلال هاتفه الذكي، فإن تقنية الحافة تجعل ذلك ممكنًا عن طريق معالجة البيانات مباشرة في الموقع بدلاً من الاعتماد على خادم بعيد. يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي الطرفي على حماية خصوصية المقيم ويقلل من خطر الوصول غير المصرح به إلى البيانات الشخصية.

فيما يتعلق بأتمتة المنزل، تعد المعالجة المحلية بواسطة الذكاء الاصطناعي الطرفي أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تحتاج إلى ملاحظات فورية. تشمل هذه التطبيقات أنظمة الأمان وأنظمة الإضاءة وعناصر التحكم البيئية. من خلال معالجة البيانات على الحافة، يمكن للمنازل الذكية أن تعمل بشكل مستقل دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت. أيضًا، يمكن للذكاء الاصطناعي الطرفي المدمج مع رؤية الكمبيوتر تحسين إمكانية الوصول داخل المنازل. باستخدام تقنيات مثل تقدير وضعية الإنسان، يمكن إنشاء أنظمة الكشف عن إيماءات اليد للتحكم في الأنظمة الأخرى داخل المنزل، مثل الأضواء أو أجهزة التلفزيون.

‍

التحديات والقيود

على الرغم من المزايا التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي الطرفي، إلا أنها لا تزال قيد التطوير وتواجه بعض التحديات والقيود. فيما يلي بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار قبل اتخاذ قرار بدمج حلول الذكاء الاصطناعي الطرفي في عملك أو منزلك.

• المخاطر الأمنية: في حين أن الذكاء الاصطناعي الطرفي يحسن الأمان عن طريق الاحتفاظ بالبيانات محليًا، إلا أنه يواجه أيضًا بعض المخاطر على المستوى المحلي، ويرجع ذلك أساسًا إلى الخطأ البشري وكلمات المرور غير الآمنة. 

• قدرة حوسبةمحدودة: عادةً ما يكون لدى أنظمة الذكاء الاصطناعي الطرفي قدرة حوسبة أقل من الذكاء الاصطناعي المستند إلى السحابة، مما يحدها من مهام محددة. في حين أن السحابة يمكنها التعامل مع النماذج الكبيرة، إلا أن الذكاء الاصطناعي الطرفي هو الأنسب للمهام الأصغر والأبسط.

• مشكلات توافق الأجهزة: خاصة في بيئات الأعمال، يواجه الذكاء الاصطناعي الطرفي تحديات مع أنواع مختلفة من الأجهزة، ويمكن أن تؤدي مشكلات التوافق إلى أعطال وإخفاقات عند استخدام أجهزة غير متوافقة معًا.

تسخير قوة الحافة

يمكّن الذكاء الاصطناعي الطرفي الصناعات من العمل بشكل أسرع واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً من خلال معالجة البيانات مباشرة في مكان إنشائها. هذا النهج يسرع العمليات ويعزز أمن البيانات ويقلل من تكاليف الإنترنت. 

في مختلف القطاعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والمنازل الذكية، يعزز الذكاء الاصطناعي الطرفي الكفاءة ويسمح باتخاذ قرارات سريعة دون الاعتماد على الوصول المستمر إلى السحابة. على الرغم من وجود بعض القيود، مثل المخاطر الأمنية المحتملة والقدرة المحدودة على المهام المعقدة، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي الطرفي على إدارة المهام في الوقت الفعلي تجعله أداة قيمة للمستقبل.

لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة و الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀