الذكاء الاصطناعي المدمج: صعود الجهاز الذكي
يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي (AI) عمومًا على أنه حل حوسبي كبير لأنه يقفز من المختبر إلى بيئات الإنتاج.
في الوعي العام، الذكاء الاصطناعي عبارة عن خوارزميات معقدة تعمل على معالجة كميات هائلة من البيانات المستمدة من موارد السحابة الفائقة النطاق، وكل هذا سيخلق تغييرات تحويلية عميقة في عمليات ونماذج الأعمال.
ومع ذلك، ظهر مؤخرًا شكل مختلف من الذكاء الاصطناعي: أضيق في التركيز بشكل فردي وأقل نطاقًا في الوصول.
يطلق عليه اسم AI المضمن ولأنه موجود على الجهاز أو SoC أو حتى المعالج نفسه، فهو بطبيعته موزع على نطاق واسع، لا سيما على الحافة.
هذا يمنحها القدرة على أن تكون تقدمًا أكثر أهمية من الذكاء الاصطناعي المؤسسي، حيث تدعم التطبيقات المتغيرة للحياة بدءًا من المركبات المستقلة إلى metaverse.
رؤية ايجابية
من المتوقع أن ينمو السوق العالمي لمنصات الذكاء الاصطناعي المدمجة 5.4٪ سنويًا لتصل إلى قيمة سوقية تبلغ 38.8 مليار دولار بحلول عام 2026، وفقًا لأبحاث السوق Maximize Market Research.
من المتوقع أن يكون قطاع الرعاية الصحية المستهلك الرائد، حيث له تطبيقات في المبادرات الرئيسية مثل الاستشارات الرقمية والجراحة الروبوتية.
سيكون البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية أيضًا من العوامل الرئيسية، مما يساعد العملاء على تبسيط البحث على الويب وتنفيذ الطلبات.
ومع ذلك، قد تكون هذه مجرد قيم متطرفة. كاب أتويل فيرس للإلكترونيات يلاحظ أن الذكاء الاصطناعي المضمن له تطبيقات عبر الطيف الاقتصادي الكامل، من الزراعة إلى التصنيع إلى التمويل.
من خلال دفع الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء السحابة وعلى الأجهزة، يصبح أكثر ديمقراطية وأكثر قدرة على التعامل مع الوظائف المحددة التي صمم الجهاز من أجلها.
بالإضافة إلى ذلك، فهو يبسط البنى ويعزز الأداء العام من خلال تسريع أوقات الحساب وخفض استهلاك الطاقة، مع توفير البيانات اللازمة في الوقت نفسه لمنصات أكثر مركزية للإشراف على الصيانة التنبؤية وزيادة الكفاءة التشغيلية.
من المهم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي المضمن لن يحل محل الأنظمة الأساسية السحابية.
من نواحٍ عديدة، ستضيف فقط إلى قدرة السحابة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في طبقتها، حيث سيحتاج الذكاء الاصطناعي المضمن على الحافة إلى دعم قوي من موارد السحابة الذكية من أجل دفع خدمات جديدة وخلق قيمة.
في الواقع، يجب أن نرى الحلول المضمنة تشق طريقها إلى البيئات السحابية والفائقة الحجم أيضًا.
أضافت شركة IBM مؤخرًا AI على الرقاقة إلى حاسوبها الرئيسي z16، وتم تدريبه خصيصًا لتسريع المدفوعات إلى الحد الذي يمكن فيه تشغيل جميع المعاملات من خلال تحليل الاحتيال.
في ظل التكنولوجيا الحالية، سمحت مشاكل الكمون والإنتاجية بفحص حوالي 10 ٪ فقط من المعاملات. والهدف ليس فقط الإبلاغ عن نشاط مشبوه، ولكن للموافقة على الطلبات المشروعة بشكل أسرع وأكثر دقة.
تعلم الجهاز والذكاء الاصطناعي المدمج
ربما كان أهم تقدم في الذكاء الاصطناعي المدمج في السنوات الأخيرة هو القدرة على تبسيط نماذج التعلم الآلي إلى درجة لم تعد تستهلك موارد معالجة وبيانات كبيرة.
تلاحظ شركة هندسة النظم DAC أن التعلم الآلي المضمن (E-ML) يضع الأساس لميزة جديدة تمامًا يمكنها توظيف التعلم العميق والشبكات العصبية لتصبح أكثر ذكاءً واستجابة بمرور الوقت.
سيؤدي ذلك إلى جعل الخدمات المتطورة أقل تكلفة وفي نفس الوقت تحسين الأداء وتعزيز الوظائف الهامة مثل الأمان والخصوصية.
بالفعل، يتطلع مصنعو الأجهزة إلى الاستفادة من E-ML والتقنيات الأخرى لجلب التعلم غير الخاضع للإشراف إلى الحافة.
أطلق المصمم الفرنسي Cartesiam مؤخرًا منصة برمجية قادرة على بناء خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمعالجات ARM مع ذاكرة وصول عشوائي لا تزيد عن 4 كيلوبايت.
الآن، بدلاً من الاضطرار إلى نقل البيانات مرة أخرى إلى محرك AI ضخم مركزي، يمكن للجهاز التعلم من تلقاء نفسه باستخدام البيانات من جهاز الاستشعار المدمج الخاص به.
كما هو الحال مع التطبيقات الأخرى، فإن هذا يقلل من تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي على البنى الموزعة ويسرع عملية التعلم من خلال احتوائه بالكامل داخل الجهاز.
بالنسبة للجزء الأكبر، سيعمل الذكاء الاصطناعي المدمج خلف الكواليس، حيث يعمل بهدوء على حل مشاكل النظام التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد.
قد يقدم بعض الدعم للتطبيقات الأكثر براقة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتحليلات الذكية، ولكن في الغالب، سيركز على المسؤوليات المحدودة لجهازه المضيف.
ومع ذلك، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي المضمن، إذا نظرنا إليه معًا، مصدر قوة – تغيير العالم بطرق لم تكن موجودة حتى على لوحة الرسم بعد.
المصدر: venturebeat
شاهد ايضا:
