اكتشف كيف يُمكِّن الذكاء الاصطناعي المتطور من معالجة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة في الوقت الفعلي وبشكل آمن وفعال، مما يُحدث تحولاً في صناعات مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة.
الذكاء الاصطناعي المتطور هو نموذج حوسبة لا مركزي حيث تتم معالجة خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) محلياً على جهاز، بالقرب من مصدر توليد البيانات. فبدلاً من إرسال البيانات إلى خادم سحابي مركزي للمعالجة، يقوم الذكاء الاصطناعي الحديدي بإجراء الاستدلال مباشرةً على الجهاز نفسه. يقلل هذا النهج بشكل كبير من وقت الاستجابة ويعزز خصوصية البيانات ويقلل من متطلبات النطاق الترددي، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات التي تحتاج إلى نتائج فورية ويجب أن تعمل مع اتصال متقطع أو بدون اتصال بالإنترنت. يعكس سوق الذكاء الاصطناعي المتطور المتنامي تزايد اعتماده في مختلف الصناعات.
في سير العمل النموذجي للذكاء الاصطناعي المتطور (Edge AI)، يتم جمع البيانات بواسطة مستشعر، مثل الكاميرا أو الميكروفون، على جهاز مادي. ثم يتم تغذية هذه البيانات مباشرةً في نموذج تعلّم الآلة المحسّن والمدرّب مسبقاً والذي يعمل على المعالج المحلي للجهاز. يقوم المعالج، الذي غالبًا ما يكون مسرع ذكاء اصطناعي متخصص أو نظام على رقاقة (SoC)، بتنفيذ النموذج لتوليد مخرجات، مثل تحديد كائن أو التعرف على أمر ما. تحدث هذه العملية بأكملها في أجزاء من الثانية دون الاعتماد على شبكات خارجية.
يتطلب تحقيق ذلك نماذج عالية الكفاءة وأجهزة متخصصة. يجب تحسين النماذج من خلال تقنيات مثل تكميم النماذج وتشذيب النماذج لتتناسب مع القيود الحاسوبية والذاكرة المحدودة للأجهزة المتطورة. تتراوح حلول الأجهزة من الوحدات القوية مثل NVIDIA Jetson إلى المتحكمات الدقيقة منخفضة الطاقة والمسرعات المتخصصة مثل Google Edge TPU ومحركات Qualcomm للذكاء الاصطناعي.
على الرغم من ارتباطهما الوثيق، إلا أن الذكاء الاصطناعي المتطور والحوسبة المتطورة مفهومان مختلفان.
يعمل الذكاء الاصطناعي المتطور على تحويل الصناعات من خلال تمكين اتخاذ القرارات الذكية في الوقت الفعلي حيثما كانت الحاجة إليها أكبر، خاصةً في مجال الرؤية الحاسوبية.
على الرغم من فوائده، إلا أن تطبيق الذكاء الاصطناعي المتطور يمثل العديد من التحديات. تتطلب طاقة الحوسبة والذاكرة المحدودة للأجهزة المتطورة من المطورين استخدام نماذج عالية الكفاءة، مثل تلك النماذج من عائلة YOLO، وأطر عمل التحسين مثل NVIDIA TensorRT وOpenVINO من Intel. يمكن أن تكون إدارة نشر النماذج وتحديثاتها عبر آلاف الأجهزة الموزعة أمراً معقداً، وغالباً ما يتطلب منصات MLOps قوية وأدوات حاويات مثل Docker. وعلاوة على ذلك، يظل ضمان دقة النموذج المتناسقة في ظل ظروف العالم الحقيقي المتنوعة وغير المتوقعة عقبة رئيسية أمام المطورين.
