آخرین مطالب

هر آنچه که باید درباره هوش مصنوعی لبه‌ای بدانید!

در سال‌های اخیر اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در سرتاسر جهان پیشرفت چشمگیری داشته‌اند. با افزایش کسب‌وکار فعالیت‌های کسب‌وکار در محیط‌های کاری، رایانش ابری تبدیل به یکی از جنبه‌های مهم پیشرفت هوش مصنوعی شده است. بعلاوه، از آنجایی که مشتریان بیشتر از همیشه از دستگاه‌های خودشان استفاده می‌کنند، سازمان‌ها متوجه نیاز به ادغام فناوری در این دستگاه‌ها جهت نزدیک‌تر شدن به مشتریان و برآورده ساختن نیازهای آنها شده‌اند. در نتیجه، در سال‌های پیش رو صنعت رایانش لبه‌ای توسعه بیشتری پیدا خواهد کرد.

هوش مصنوعی لبه‌ای چیست؟

هوش مصنوعی لبه‌ای ترکیبی از هوش مصنوعی و رایانش لبه‌ای است. هدف این است که الگوریتم‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های محلی اجرا شود که قابلیت‌های رایانش لبه‌ای را دارند. هوش مصنوعی لبه‌ای به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را به صورت بلادرنگ تفسیر کنند چون نیازی به اتصال سیستم‌ها به سیستم‌های دیگر وجود ندارد.

در حال حاضر رویه‌های هوش مصنوعی در مراکز مبتنی بر کلود اجرا می‌شوند که نیاز به قدرت رایانشی زیادی دارند و احتمال از دسترس خارج شدن آن وجود دارد. هوش مصنوعی لبه‌ای این فرایندها را در عملکرد دستگاه‌های رایانشی لبه‌ای ادغام می‌کند تا کاربران بتوانند داده‌ها را پیش از انتقال به یک مقصد خاص فیلتر کرده و با این کار در زمان صرفه‌جویی کنند.

مزایای هوش مصنوعی لبه‌ای

هوش مصنوعی لبه‌ای چند مزیت مهم دارد، از جمله:

  • زمان تأخیر و مخارج را کاهش داده و منجر به تجربیات کاربری بهتری می‌شود. به این ترتیب می‌توان انواع فناوری‌های پوشیدنی را با محوریت قرار دادن تجربیات کاربری ادغام کرد مثل فناوری‌هایی که از آنها برای اجرای تراکنش‌های لحظه‌ای استفاده می‌کنید یا مچ‌بندهایی که وضعیت تناسب اندام و خواب شما را پیگیری می‌کنند.
  • کاهش پهنای باند مورد نیاز منجر به کاهش هزینه‌های سرویس اینترنت می‌شود.
  • تکنولوژی لبه‌ای نیازی به تخصص مهندسان هوش مصنوعی یا دانشمندان علم داده ندارد. از آنجایی که جریان داده بصری به صورت خودکار برای نظارت ارسال می‌شود، این سیستم می‌تواند به صورت مستقل و خودکفا عمل کند.

هوش مصنوعی لبه‌ای چه اهمیتی دارد؟

فهرست کاربردهای هوش مصنوعی لبه‌ای بسیار وسیع است. تشخیص چهره، گزارش بلادرنگ ترافیک روی گوشی‌های هوشمند، خودروهای نیمه‌مستقل یا گجت‌های هوشمند از جمله کاربردهای کنونی این فناوری هستند. بازی‌های کامپیوتری، اسپیکرهای هوشمند، رباتیک، پهپادها، دوربین‌های نظارتی و دستگاه‌های پوشیدنی نظارت بر سلامت از جمله آیتم‌هایی هستند که مجهز به هوش مصنوعی لبه‌ای شده‌اند. از جمله حوزه‌هایی که پیش‌بینی می‌شود در آیندهٔ هوش مصنوعی لبه‌ای در آنها استفاده شود، می‌توان به این موارد اشاره کرد:

  • استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود فرایند تشخیص از طریق دوربین‌های امنیتی. دوربین‌های امنیتی سنتی ساعت‌ها تصویر را جمع آوری کرده و بعد آنها را ذخیره کرده و در هنگام نیاز استفاده می‌کنند اما با هوش مصنوعی لبه‌ای می‌توان فرایندهای الگوریتمی را به صورت لحظه‌ای در خود شبکه انجام داد تا دوربین‌ها بتوانند اقدامات مشکوک را به صورت لحظه‌ای تشخیص داده و تحلیل کنند. به این ترتیب هزینه خدمات کاهش یافته و بهره‌وری آن بیشتر می‌شود.
  • قابلیت تفسیر لحظه‌ای داده‌ها و تصاویر توسط خودروهای مستقل برای تشخیص تابلوهای راهنمای، جاده‌ها، افراد و سایر خودروها افزایش می‌یابد و به این ترتیب ایمنی حمل و نقل بیشتر می‌شود.
  • امکان استفاده از تحلیل‌های ویدیویی و تصویری برای واکنش به محرک‌های صوتی – تصویری یا تشخیص صحنه‌ها و زمینه (مثلاً در عکس) فراهم می‌شود.
  • در رابطه با اینترنت اشیای صنعتی، هزینه‌ها کاهش یافته و امنیت افزایش پیدا می‌کند. هوش مصنوعی ماشین‌ها را تحت نظر می‌گیرد تا اشتباهات یا نقایص موجود در زنجیره تولید را شناسایی کند و یادگیری ماشینی هم داده‌های کل این فرایند را به صورت بلادرنگ بازترکیب می‌کند.

آینده هوش مصنوعی لبه‌ای

هوش مصنوعی لبه‌ای سیستمی است که داده‌های فراهم شده توسط یک دستگاه سخت‌افزاری را به صورت محلی و با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی پردازش می‌کند. برای تحلیل چنین داده‌هایی و قضاوت کردن به صورت بلادرنگ ظرف چند میلی ثانیه، نیازی به اتصال گجت‌ها به اینترنت وجود ندارد. همین مسئله هزینه‌های اتصال مربوط به روش کلود را به صورت چشمگیری کاهش می‌دهد. به عبارت دیگر هوش مصنوعی لبه‌ای داده‌ها و کار انتقال آنها را به نقطه تعامل انسان منتقل می‌کند که می‌تواند یک کامپیوتر، دستگاه اینترنت اشیا و یا یک سرور لبه باشد.

هوش مصنوعی لبه‌ای نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی در زمینه انتقال و ذخیره داده‌های حجیم بر روی بستر ابر را رفع می‌کند و باعث حذف محدودیت‌های پهنای باند و تأخیری می‌شود که ظرفیت انتقال داده را محدود می‌کنند.

تکنولوژی لبه برای بسیاری از بخش‌ها از جمله خودروهای بدون راننده حیاتی است و با افزایش ماندگاری شارژ باتری به کاهش مصرف برق کمک می‌کند. همچنین این مسئله در حوزه رباتیک، سیستم‌های نظارتی و سایر دستگاه‌ها نیز صدق می‌کند. در نتیجه، پیش بینی می‌شود که ارزش بازار نرم‌افزارهای هوش مصنوعی لبه‌ای از 355 میلیون دلار در سال ۲۰۱۸ به ۱.۱۲ تریلیون دلار تا سال ۲۰۲۳ افزایش پیدا کند.

نتیجه‌گیری

از آنجایی که روزبه‌روز کاربران موبایل وقت بیشتری را با تلفن‌های همراهشان سپری می‌کنند، حالا کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان بیشتری ارزش پیاده‌سازی تکنولوژی لبه‌ای برای ارایه خدماتی پرسرعت و کارآمد همزمان با ارتقای حاشیه سودشان را درک می‌کنند. به این ترتیب دنیایی کاملاً جدید از قابلیت‌ها و امکانات نامحدود برای خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی و همچنین راحتی و لذت هر چه بیشتر مصرف‌کنندگان ایجاد می‌شود.

مطالب مشابه