جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
يسعى كل قطاع إلى تعزيز عملياته وإنتاجيته وسلامته من خلال تطبيق المزيد من الأتمتة. يجب أن تكون برامج الكمبيوتر قادرة على تمييز الأنماط وأداء الوظائف بشكل موثوق وآمن من أجل مساعدتهم.
ومع ذلك ، فإن العالم غير منظم ، ويشمل نطاق الوظائف التي ينفذها البشر عددًا لا حصر له من السيناريوهات التي يصعب التعبير عنها بشكل مناسب في البرامج والقواعد.
أتاحت التطورات في Edge AI لأجهزة الكمبيوتر والأدوات الذكية العمل مع "ذكاء" الإدراك البشري ، بغض النظر عن مكان وجودهم. تتعلم التطبيقات الذكية التي تدعم الذكاء الاصطناعي القيام بمهام مماثلة في مجموعة متنوعة من المواقف ، تمامًا كما يفعل البشر في الحياة الواقعية.
سنلقي نظرة عميقة على Edge AI وفوائده وحالات الاستخدام وغير ذلك الكثير في هذا المنشور.
ما هو Edge AI؟
الحوسبة الحافة يتيح للمستخدمين سهولة الوصول إلى تخزين البيانات ومعالجتها. يتم تحقيق ذلك عن طريق تنفيذ العمليات على الأجهزة المحلية مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو أجهزة إنترنت الأشياء أو خوادم الحافة المتخصصة.
مخاوف وقت الاستجابة والنطاق الترددي التي تعيق العمليات المستندة إلى السحابة في بعض الأحيان ليست مشكلة لوظائف الحافة.
يمزج Edge AI الذكاء الاصطناعي وحوسبة الحافة (AI). يستلزم ذلك تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحلية بقوة معالجة على الحافة.
يلغي Edge AI الحاجة إلى اتصال النظام وتكامله ، مما يسمح للمستخدمين بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي على أجهزتهم. على الرغم من أن عمليات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى قدر كبير من القوة الحسابية ، إلا أن معظمها يتم تنفيذه الآن في مراكز قائمة على السحابة.
العيب هو أن انقطاع الخدمة أو البطء الكبير قد يحدث بسبب صعوبات الاتصال أو الشبكة.
من خلال دمج عمليات الذكاء الاصطناعي في أجهزة الحوسبة المتطورة ، يتغلب الذكاء الاصطناعي المتطور على هذه المخاوف. من خلال جمع البيانات وخدمة المستخدمين دون الحاجة إلى الاتصال بالمواقع المادية الأخرى ، يمكن للمستخدمين توفير الوقت.
كيف تعمل تقنية Edge AI؟
يجب أن تكون الآلات قادرة على رؤية الأشياء والتعرف عليها وتشغيل السيارات وفهم الكلام والتحدث والتحرك وتنفيذ مهام أخرى شبيهة بالبشر. من أجل تكرار الإدراك البشري ، يستخدم الذكاء الاصطناعي بنية بيانات تُعرف بالعمق الشبكة العصبية.
يتم تعليم DNNs هذه للرد على أنواع معينة من الاستفسارات من خلال عرض عدة عينات من هذا السؤال جنبًا إلى جنب مع الردود الدقيقة.
نظرًا للكمية الكبيرة من البيانات اللازمة لتدريب نموذج دقيق ومتطلبات علماء البيانات للتعاون في بناء النموذج ، فإن عملية التدريب هذه ، المعروفة باسم "التعلم العميق" ، يتم إجراؤها عمومًا في مركز البيانات أو السحابة. يتطور النموذج إلى "محرك استدلال" يمكنه الإجابة على مشاكل العالم الحقيقي بعد التدريب.
يعمل محرك الاستدلال في عمليات نشر Edge AI على جهاز كمبيوتر أو جهاز في مكان بعيد ، مثل مصنع أو مستشفى أو سيارة أو قمر صناعي أو منزل شخص.
عندما يواجه الذكاء الاصطناعي مشكلة ما ، يتم نقل البيانات التي بها مشكلات بشكل متكرر إلى السحابة للحصول على تدريب إضافي لنموذج الذكاء الاصطناعي الأصلي ، والذي يحل في النهاية محل محرك استدلال الحافة. بمجرد تنفيذ نماذج Edge AI ، فإنها تصبح أكثر حكمة فقط بفضل حلقة التغذية الراجعة هذه.
المميزات
تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل خاص في المواقع التي يتردد عليها المستخدمون النهائيون الذين يعانون من مشكلات في العالم الحقيقي لأنها تستطيع تفسير اللغة والمشاهد والأصوات والروائح ودرجة الحرارة والوجوه وأنواع أخرى من المعلومات غير المنظمة.
نظرًا للمخاوف المتعلقة بزمن الاستجابة وعرض النطاق الترددي والخصوصية ، قد تكون بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير عملية أو حتى من المستحيل تنفيذها في سحابة مركزية أو مركز بيانات أعمال.
فيما يلي بعض مزايا Edge AI:
- رؤى في الوقت الفعلي: نظرًا لأن تقنية الحافة تحلل البيانات محليًا بدلاً من السحابة البعيدة التي تتأخر بسبب الاتصال لمسافات طويلة ، فإنها تستجيب لطلبات المستخدم في الوقت الفعلي.
- رؤيتنا: تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر قوة وقدرة على التكيف من البرامج التقليدية ، والتي لا يمكنها الاستجابة إلا للمدخلات التي تنبأ بها المبرمج. ذكاء اصطناعي الشبكة العصبيةمن ناحية أخرى ، يتم تدريبه على عدم الإجابة على سؤال محدد ، بل الإجابة على نوع معين من الأسئلة ، حتى لو كان السؤال نفسه جديدًا. لن تتمكن التطبيقات من معالجة المدخلات المختلفة إلى ما لا نهاية مثل النص أو الكلمات المنطوقة أو الفيديو بدون الذكاء الاصطناعي.
- زيادة الخصوصية: يمكن للذكاء الاصطناعي دراسة بيانات العالم الحقيقي دون تعريضها للإنسان على الإطلاق ، مما يعزز بشكل كبير الخصوصية لأي شخص يجب دراسة مظهره أو صوته أو صورته الطبية أو أي معلومات شخصية أخرى. تعمل Edge AI على تحسين الخصوصية بشكل أكبر عن طريق تخزين البيانات محليًا ونقل التحليل والرؤى فقط إلى السحابة.
- انخفاض التكلفة: من خلال نقل قوة الحوسبة بالقرب من الحافة ، تتطلب التطبيقات نطاقًا تردديًا أقل للإنترنت ، مما يؤدي إلى توفير كبير في نفقات الشبكات.
- التحسين المستمر: نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها على المزيد من البيانات ، فإنها تصبح أكثر دقة. عندما يواجه تطبيق Edge AI بيانات لا يمكنه التعامل معها بدقة أو بثقة ، فإنه غالبًا ما يقوم بتحميلها حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من إعادة التدريب والتعلم منها. نتيجة لذلك ، كلما طالت مدة إنتاج النموذج عند الحافة ، كلما كان ذلك أكثر دقة.
حالات استخدام Edge AI
الآلات الصناعية والأدوات الاستهلاكية هما القطاعان الرئيسيان لسوق الذكاء الاصطناعي المتطور. تظهر الاختبارات التوضيحية تحسنًا في مجالات مثل تنظيم المعدات وتحسينها وأتمتة مهارات العمالة الماهرة.
كما أن أدوات المستهلك المزودة بكاميرات تدعم الذكاء الاصطناعي والتي تكتشف تلقائيًا أهداف الصورة تحرز تقدمًا أيضًا. من المتوقع أن ينمو سوق الأجهزة الاستهلاكية بشكل كبير اعتبارًا من عام 2021 فصاعدًا ، نظرًا لحقيقة أن عدد الأجهزة أكبر من عدد المعدات الصناعية. لقد قمنا بإدراج بعض حالات استخدام Edge الشائعة للذكاء الاصطناعي أدناه:
- طائرات بدون طيار ذاتية القيادة - طائرات بدون طيار تفقد السيطرة وتختفي أثناء إجراء اختبارات الطيران عن بعد ، وفقًا للأخبار. لا يشارك طيار الطائرة بدون طيار في تحليق الطائرة بدون طيار. إنهم يراقبون الأشياء من بعيد ولا يستخدمون الطائرة بدون طيار إلا عندما يكون ذلك ضروريًا للغاية. أما Amazon Prime Air ، وهي شركة توصيل تعمل بطائرات بدون طيار تعمل على تطوير طائرات بدون طيار ذاتية القيادة لتوصيل الأغراض ، فهي أشهر مثال على ذلك.
- سيارات ذاتية القيادة - الاستخدام الأكثر إثارة للحوسبة المتطورة هو السيارات ذاتية القيادة. يجب أن تقوم السيارات ذاتية القيادة بإجراء تقييمات فورية للمواقف في العديد من الظروف ، مما يستلزم معالجة البيانات في الوقت الفعلي. تمت مراجعة قانون المرور على الطرق وقانون مركبات النقل على الطرق في اليابان في ديسمبر 2019 ، مما يجعل من الأسهل الحصول على مركبات ذاتية القيادة من المستوى 3 على الطريق. من بينها متطلبات السلامة التي يجب أن تفي بها السيارات ذاتية القيادة ، بالإضافة إلى المواقع التي يمكنها القيادة فيها. نتيجة لذلك ، يقوم صانعو السيارات بتطوير مركبات ذاتية القيادة تلبي هذه المتطلبات. تويوتا ، على سبيل المثال ، تضع TRI-P4 في خطواتها بأتمتة كاملة (المستوى 4).
- الهواتف الذكية - هذا هي أداة الذكاء الاصطناعي المتطورة التي نعرفها جميعًا. Siri و Google Assistant ، اللذان يستخدمان ذكاء اصطناعي متطور لتشغيل صوتهما واجهات المستخدم، هي أمثلة مثالية لـ edge AI على الهواتف الذكية. يلغي الذكاء الاصطناعي على الجهاز الحاجة إلى إرسال بيانات الجهاز إلى السحابة لأن المعالجة تتم على الجهاز (الحافة). يساعد هذا في حماية الخصوصية مع تقليل حركة المرور أيضًا.
- ترفيه - افتراضي تتضمن تطبيقات الواقع والواقع المعزز والواقع المختلط للترفيه دفق مواد الفيديو إلى نظارات الواقع الافتراضي. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية للمعالجة من النظارات إلى خوادم الحافة بالقرب من الجهاز النهائي ، يمكن تصغير حجم هذه النظارات. مايكروسوفت ، على سبيل المثال ، كشفت للتو عن HoloLens ، وهو كمبيوتر ثلاثي الأبعاد مثبت في غطاء رأس يسمح للمستخدمين بتجربة الواقع المعزز. تخطط Microsoft لاستخدام HoloLens لتوفير تطبيقات الحوسبة التقليدية وتحليل البيانات والتصوير الطبي والألعاب المتطورة.
- التعرف على الوجه - تجميل الوجه أنظمة التعرف هي تقدم في كاميرات المراقبة التي يمكنها تعلم التعرف على الأفراد بناءً على وجوههم. وحدة الكاميرا AI التي تستخدم تقنيات الكمبيوتر المتطورة AI لتقييم خصائص الوجه في الوقت الفعلي. يمكنه اكتشاف الوجوه بسرعة وبدقة ، مما يجعله مثاليًا لأدوات التسويق التي تستهدف سمات معينة مثل العمر ، بالإضافة إلى التعرف على الوجه لفتح الأجهزة.
5G و Edge AI
إن المطلب الحيوي لشبكة الجيل الخامس في المجالات ذات النمو المرتفع مثل السيارات ذاتية القيادة بالكامل وتجارب الواقع الافتراضي في الوقت الفعلي والتطبيقات ذات المهام الحرجة تدفع إلى مزيد من الابتكار في الحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي.
5G هي شبكة الهاتف الخلوي من الجيل التالي التي تسعى إلى تحسين جودة الخدمة بشكل كبير ، مثل تحسين الإنتاجية وتقليل زمن الوصول - مما يمنح معدلات بيانات أسرع 10 مرات من شبكات 5G الحالية.
ضع في اعتبارك تسليم الحزم في الوقت الفعلي في السيارات ذاتية القيادة ، الأمر الذي يتطلب تأخيرًا من طرف إلى طرف أقل من 10 مللي ثانية لتقدير متطلبات النقل السريع للبيانات والحساب المحلي على الجهاز.
الحد الأدنى من التأخير من طرف إلى طرف للوصول إلى السحابة أكبر من 80 مللي ثانية ، وهو أمر غير مقبول للعديد من تطبيقات العالم الحقيقي. الحوسبة الحافة يفي بمتطلبات أقل من مللي ثانية لتطبيقات 5G مع تقليل استخدام الطاقة بنسبة 30-40٪ ، مما ينتج عنه استهلاك أقل للطاقة بما يصل إلى 5 أضعاف مقارنة بالوصول إلى السحابة.
تعمل الحوسبة المتطورة وشبكة الجيل الخامس على تعزيز سرعة الشبكة ، مما يسمح بتنفيذ ونشر العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي ، مثل تحليلات الفيديو في الوقت الفعلي المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، والتي تعتمد على نقل البيانات بزمن انتقال منخفض.
Future
أصبحت Edge AI أكثر شيوعًا ، وتم إجراء استثمارات كبيرة في هذا المجال. على سبيل المثال ، في يناير 2020 ، أُعلن أن شركة آبل دفعت 200 مليون دولار لشراء شركة Xnor.ai للذكاء الاصطناعي ومقرها سياتل.
يتم استخدام معالجة الحواف بواسطة تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Xnor.ai لمعالجة البيانات الموجودة على الهاتف الذكي للمستخدم. مع الذكاء الاصطناعي المدمج في الهواتف الذكية ، يجب أن نتوقع تحسينات في معالجة الصوت وتقنية التعرف على الوجه والخصوصية.
مع تقديم 5G ، يمكننا أن نتوقع أسعارًا أقل ومزيدًا من الطلب على خدمات الذكاء الاصطناعي المتطورة في جميع أنحاء العالم.
وفي الختام
نظرًا لأن الأشخاص يقضون وقتًا أطول على أجهزتهم المحمولة ، فإن المزيد من الشركات والمطورين يرون قيمة تنفيذ تقنية Edge لتقديم خدمة أسرع وأكثر كفاءة مع زيادة هوامش الربح.
فيما يتعلق بالخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة ، فضلاً عن راحة المستهلك وسعادته ، فإن هذا سيفتح عالماً جديداً من الاحتمالات.
استثمرت الشركات الكبيرة مثل Amazon و Google الملايين في تطوير أنظمة Edge AI الخاصة بها ، وبالتالي فإن أخذ زمام المبادرة والاستثمار في هذه التقنيات هو الطريقة الوحيدة للبقاء في المنافسة.
من ناحية أخرى ، ستؤدي زيادة الطلب على أجهزة إنترنت الأشياء إلى زيادة استخدام شبكات الجيل الخامس والحوسبة المتطورة.
اترك تعليق