ما هو الذكاء الاصطناعي المتطور؟

أحدث ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في الصناعات من خلال تمكين الآلات من تحليل البيانات واتخاذ القرارات وتحسين العمليات. ومن بين الفروع العديدة للذكاء الاصطناعي، يبرز الذكاء الاصطناعي المتطور كتقنية تحويلية. ولكن ما هو الذكاء الاصطناعي المتطور؟ تستكشف هذه المدونة تعريفه وطريقة عمله وتقنياته الرئيسية وفوائده وتحدياته وكيفية اختلافه عن أشكال الذكاء الاصطناعي الأخرى.

ما هو الذكاء الاصطناعي المتطور وكيف يعمل؟

إيدج إيه آي يشير إلى نشر خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي (AI) مباشرةً على الأجهزة الموجودة على حافة الشبكة، مثل أجهزة إنترنت الأشياء أو الهواتف الذكية أو الآلات الصناعية. فبدلاً من إرسال البيانات إلى خوادم مركزية للمعالجة، فإنه يقوم بحساب البيانات محلياً على الجهاز أو على خادم قريب.

يعمل هذا النهج من خلال الاستفادة من البنية التحتية للحوسبة المتطورة. يقوم الجهاز بمعالجة البيانات التي يتم إنشاؤها بنفسه في الوقت الفعلي باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي على الجهاز، مما يقلل من الحاجة إلى نقل كميات كبيرة من البيانات إلى السحابة:

1. جمع البيانات: تلتقط المستشعرات البيانات الأولية (مثل الصور أو الصوت أو المقاييس البيئية).
2. معالجة البيانات: يتم تغذية البيانات في نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا والمخزنة محليًا أو على خادم حافة قريب.
3. الإجراء: بناءً على تحليل الذكاء الاصطناعي، يتخذ الجهاز إجراءات أو يرسل رؤى قابلة للتنفيذ إلى الأنظمة المتصلة.

تعمل التطورات في الأجهزة، مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة العصبية ووحدات المعالجة العصبية و ASICs، على تعزيز هذه القدرة، مما يجعل من الممكن إجراء عمليات حسابية معقدة على الحافة.

التقنيات الرئيسية

تدمج Edge AI العديد من التقنيات المتطورة لتقديم وظائفها بفعالية:

1. أجهزة الحافة: الأجهزة مثل الكاميرات الذكية، وأجهزة الاستشعار الصناعية، والمركبات ذاتية القيادة المزودة بقدرة معالجة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً.
2. الأجهزة المتخصصة: تم تحسين رقائق مثل NVIDIA Jetson وIntel Movidius وGoogle Coral TPU لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية واستهلاك منخفض للطاقة.
3. الذكاء الاصطناعي أطر العمل: تتيح أدوات مثل TensorFlow Lite و PyTorch Mobile و ONNX للمطورين إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي وتحسينها لنشرها على الحافة.
4. منصات الحوسبة الطرفية: وتشمل هذه المنصات مثل AWS IoT Greengrass، وAzure IoT Edge، وGoogle Edge TPU، والتي توفر الدعم لإدارة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
5. 5G الاتصال: يتيح الاتصال عالي السرعة ومنخفض الكمون التكامل السلس للأجهزة الطرفية مع الأنظمة الأوسع نطاقاً.
6. التعلّم الآلي (ML) الخوارزميات: الخوارزميات المصممة للبيئات المحدودة الموارد تضمن المعالجة الفعالة حتى على الأجهزة الأقل قوة.

تعمل هذه التقنيات معًا لتعزيز سرعة الذكاء الاصطناعي من Edge وكفاءته وقابليته للتطوير.

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي المتطور عن الذكاء الاصطناعي الآخر؟

يختلف الذكاء الاصطناعي المتطور عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى بعدة طرق رئيسية:

1. موقع المعالجة:
   1. الذكاء الاصطناعي الحافي: تحدث المعالجة على الأجهزة أو الخوادم المحلية القريبة من مصدر البيانات.
   2. الذكاء الاصطناعي السحابي: تتم المعالجة على خوادم بعيدة، عادةً في مراكز البيانات.
   3. الذكاء الاصطناعي المدمج: تحدث المعالجة داخل أجهزة متخصصة مدمجة داخل جهاز، مثل متحكم دقيق أو نظام على رقاقة (نظام على رقاقة). في حين يمكن للمرء أن يجادل بأن الذكاء الاصطناعي المدمج يحدث أيضًا "على الجهاز"، فمن المهم ملاحظة أن المصممين ينشئون الذكاء الاصطناعي المدمج خصيصًا لتكامل الأجهزة، وعادةً ما يكون له قيود من حيث استهلاك الطاقة وقوة المعالجة والذاكرة.
2. الكمون:
   1. الذكاء الاصطناعي الحافي: وقت استجابة منخفض لأن معالجة البيانات تحدث محلياً، مما يقلل من الحاجة إلى نقل البيانات عبر الشبكة.
   2. الذكاء الاصطناعي السحابي: وقت استجابة أعلى بسبب الوقت اللازم لنقل البيانات من الخوادم البعيدة وإليها.
   3. ذكاء اصطناعي مدمج: زمن انتقال منخفض لأن المعالجة تحدث داخل الجهاز نفسه، مما يلغي الحاجة إلى نقل الشبكة.
3. قابلية التوسع:
   1. الذكاء الاصطناعي المتطور: قابلية توسع معتدلة. على الرغم من أن الأجهزة الطرفية يمكنها التعامل مع قدر معين من المعالجة، إلا أنها قد لا تكون قادرة على التوسع بنفس القدر الذي يمكن أن تصل إليه الخوادم السحابية. ومع ذلك، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي المتطور أكثر قابلية للتوسع من حيث التوزيع الجغرافي وتقليل الاعتماد على نقطة فشل واحدة.
   2. الذكاء الاصطناعي السحابي: قابلية عالية للتوسع. يمكن للخوادم السحابية التعامل مع أحجام كبيرة من البيانات والعمليات الحسابية المعقدة، ويمكن زيادتها أو تخفيضها بسهولة بناءً على الطلب.
   3. الذكاء الاصطناعي المدمج: قابلية منخفضة للتوسع من حيث قوة المعالجة والذاكرة. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي المدمج أن يكون قابلاً للتطوير بشكل كبير من حيث النشر، حيث يمكن دمج الأجهزة المتخصصة في مجموعة واسعة من الأجهزة.
4. الاعتماد على الاتصال:
   1. الذكاء الاصطناعي الطرفي: الحد الأدنى من الاعتماد على الاتصال، حيث تتم المعالجة محليًا. ومع ذلك، قد تظل بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي الحافة بحاجة إلى الاتصال للتحديثات أو لنقل البيانات المعالجة إلى أنظمة أخرى.
   2. الذكاء الاصطناعي السحابي: الاعتماد الكبير على الاتصال، حيث يجب نقل البيانات من الخوادم البعيدة وإليها.
   3. الذكاء الاصطناعي المدمج: الحد الأدنى من الاعتماد على الاتصال، حيث تتم المعالجة داخل الجهاز نفسه. ومع ذلك، قد تتطلب بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي المدمجة الاتصال لأغراض التكوين أو المراقبة.
5. حالات الاستخدام:
   1. الذكاء الاصطناعي المتطور: مثالي للتطبيقات التي تتطلب وقت استجابة منخفض ومعالجة في الوقت الفعلي، مثل المركبات ذاتية القيادة والواقع المعزز/الواقع الافتراضي والأتمتة الصناعية.
   2. الذكاء الاصطناعي السحابي: مثالي للتطبيقات التي تتضمن كميات كبيرة من البيانات والعمليات الحسابية المعقدة، مثل تحليل البيانات الضخمة والنمذجة التنبؤية ومعالجة اللغات الطبيعية.
   3. الذكاء الاصطناعي المدمج: مثالي للمهام المتخصصة داخل الأجهزة، مثل التحكم في المحركات، والتعرف على الصور، والتعرف على الصوت في الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية وأجهزة إنترنت الأشياء.

بشكل عام، يقدم الجدول لمحة عامة جيدة عن الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي المتطور والذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المدمج. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن هذه التقنيات لا يستبعد بعضها بعضًا، ويمكن استخدامها غالبًا معًا لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة ومرونة.

ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي المتطور؟

يوفر الذكاء الاصطناعي المتطور العديد من المزايا:

1. الوقت الحقيقي المعالجة: تضمن الحوسبة المحلية سرعة اتخاذ القرارات، وهو أمر ضروري لتطبيقات مثل المركبات ذاتية القيادة أو الأتمتة الصناعية.
2. الخصوصية المحسّنة: تبقى البيانات الحساسة على الجهاز، مما يقلل من المخاطر المرتبطة بانتهاكات التخزين السحابي.
3. مخفضة عرض النطاق الترددي الاستخدام: تقلل المعالجة المحلية من الحاجة إلى نقل أحجام كبيرة من البيانات إلى السحابة، مما يوفر عرض النطاق الترددي ويقلل التكاليف.
4. كفاءة الطاقة: مُحسّن للاستخدام المنخفض للطاقة، وهو مثالي للأجهزة التي تعمل بالبطارية.
5. قابلية التوسع: من خلال المعالجة اللامركزية، يمكن للشركات توسيع نطاق عملياتها دون تحميل الخوادم المركزية فوق طاقتها.

ما هي أمثلة الذكاء الاصطناعي المتطور؟

يعمل الذكاء الاصطناعي المتطور على تحويل مختلف القطاعات:

• المدن الذكية: تلعب إشارات المرور وأنظمة المراقبة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي المتطورة دورًا محوريًا. فمن خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي، يمكن لهذه الأنظمة تحسين تدفق حركة المرور وتقليل الازدحام وتحسين البنية التحتية الحضرية بشكل عام. على سبيل المثال، يمكن لإشارات المرور المزودة بها تعديل توقيتها بناءً على ظروف حركة المرور في الوقت الفعلي، مما يضمن تنقلات أكثر سلاسة لسكان المدينة. وبالمثل، يمكن لأنظمة المراقبة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المتطور لاكتشاف التهديدات أو المخاطر المحتملة والاستجابة لها في الوقت الفعلي، مما يعزز السلامة العامة.
• الرعاية الصحية: يعمل الذكاء الاصطناعي المتطور على تحويل الأجهزة القابلة للارتداء مثل الساعات الذكية. يمكن لهذه الأجهزة الآن تحليل البيانات البيومترية محليًا، مما يوفر رؤى صحية فورية للمستخدمين. على سبيل المثال، يمكن للساعة الذكية المزودة به مراقبة معدل ضربات قلب المستخدم وضغط الدم والعلامات الحيوية الأخرى في الوقت الفعلي. إذا اكتشف الجهاز أي تشوهات، فيمكنه تنبيه المستخدم أو حتى بدء الاستجابة لحالات الطوارئ، مما قد ينقذ الأرواح.
• التصنيع: يمكّن الذكاء الاصطناعي المتطور أجهزة الاستشعار من اكتشاف حالات الشذوذ في المعدات في الوقت الفعلي. هذه القدرة ضرورية لمنع التوقف عن العمل والحفاظ على الكفاءة التشغيلية. ومن خلال المراقبة المستمرة لأداء المعدات والكشف عن العلامات المبكرة للأعطال، يمكن أن يساعد المصنعين على معالجة المشاكل المحتملة بشكل استباقي، مما يقلل من تكاليف الصيانة ويطيل عمر المعدات.
• البيع بالتجزئة: أنظمة الدفع الذكية، على سبيل المثال، تستخدم أنظمة الدفع الذكية Edge AI للتعرف على المنتجات والمعاملات السلسة. يمكن لهذه الأنظمة مسح العناصر، ومعالجة المدفوعات في الوقت الفعلي، وتوفير تجربة تسوق أسرع وأكثر ملاءمة للعملاء. وهذا لا يعزز رضا العملاء فحسب، بل يُحسِّن أيضًا من الكفاءة التشغيلية لتجار التجزئة.
• المركبات ذاتية القيادة: يعد اكتشاف الأجسام واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي أمراً بالغ الأهمية لضمان الملاحة الآمنة وتجنب الحوادث. ومن خلال معالجة البيانات محلياً واتخاذ قرارات فورية، فإنها تمكّن المركبات ذاتية القيادة من التنقل في البيئات المعقدة بدقة وموثوقية عالية. ستحدث هذه التقنية ثورة في مجال النقل وتجعل طرقنا أكثر أماناً للجميع.

التحديات

على الرغم من فوائده، يواجه الذكاء الاصطناعي المتطور العديد من التحديات:

1. قيود الأجهزة: يجب أن توازن الأجهزة بين الأداء وكفاءة الطاقة، مما قد يحد من القدرات الحسابية.
2. الطراز التحسين: إن تكييف نماذج الذكاء الاصطناعي للبيئات محدودة الموارد أمر معقد ويتطلب خبرة متخصصة.
3. مشكلات قابلية التشغيل البيني: لا يزال ضمان التكامل السلس عبر مختلف الأجهزة والمنصات يمثل عقبة.
4. التكاليف الأولية المرتفعة: يتطلب نشر حلول الذكاء الاصطناعي الحافة الاستثمار في الأجهزة والبنية التحتية المتخصصة.
5. إدارة البيانات: تعد معالجة البيانات ومزامنتها بين الأجهزة الطرفية والأنظمة السحابية مهمة معقدة.

تُعد معالجة هذه التحديات أمرًا حيويًا لتعظيم تأثير الذكاء الاصطناعي المتطور.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي المتطور (FAQs):