المراحل الثلاث لتطوير الذكاء الاصطناعي للأشياء

المراحل الثلاث لتطوير الذكاء الاصطناعي للأشياء

على الرغم من أن AIoT أصبحت الصناعة'كمنفذ لتطوير التكنولوجيا، سيمر تطوير الذكاء الاصطناعي للأشياء بثلاث مراحل تطوير: الذكاء المستقل، والذكاء المترابط، والذكاء النشط.

في المرحلة الأولى، المرحلة الذكية المستقلة، يحتاج النظام المستقل إلى استشعار التعليمات المختلفة للمستخدم والتعرف عليها وفهمها بدقة، مثل الصوت والإيماءات وما إلى ذلك، واتخاذ القرارات الصحيحة وعمليات التنفيذ والتعليقات. في هذه العملية، لا يوجد اتصال متبادل بين المعدات والمعدات.

تستخدم المرحلة الثانية من مرحلة الذكاء المترابط الحوسبة السحابية أو الحافة المركزية للتحكم في المحطات الطرفية المتعددة (الإدراك الحسي) لتشكيل مصفوفة منتج مترابطة، وكسر تأثير الجزيرة للذكاء المستقل، والترقية المستمرة لسيناريوهات التجربة الذكية وتحسينها. عندما يتحدث المستخدم"وضع السكون"إلى مكيف الهواء في غرفة النوم ليلاً، يتم إيقاف تشغيل التلفزيون ومكبرات الصوت والستائر والأضواء في غرفة المعيشة تلقائيًا.

في المرحلة الثالثة، مرحلة الذكاء النشط، يتعلم النظام الذكي نفسه ويقدم بشكل استباقي خدمات مناسبة للمستخدمين بناءً على معلومات متنوعة مثل تفضيلات سلوك المستخدم وصور المستخدم والبيئة.على سبيل المثال، مع تغير الضوء في الصباح، يتم فتح الستائر تلقائيًا ببطء، ويأتي صندوق الصوت مع موسيقى إيقاظ ممتعة، ويتم ضبط مكيف الهواء ليتكيف مع درجة الحرارة أثناء النهار.

لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي للأشياء يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك أربعة جوانب: قوة الحوسبة، والخوارزميات، وتوافق النظام الأساسي، والأمن.

الأول هو قوة الحوسبة. إن القدرة الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر العادية محدودة، وغالبًا ما يستغرق الأمر من أسابيع إلى أشهر لتدريب نموذج يستخدمها. يواجه الاستخدام المكثف والمتكرر لموارد الحوسبة عالية السرعة ضغوطًا من حيث التكلفة؛

والثاني هو الخوارزمية. يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي وقتًا طويلاً جدًا. في الوقت الحاضر، يستغرق الأمر عدة أسابيع لتدريب بعض التعرف البسيط فقط. وفي مواجهة ثراء سيناريوهات التطبيق المستقبلية، من الضروري تعزيزها على مستوى الخوارزمية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخوارزمية الأساسية معقدة للغاية، ولا يتمتع مطورو المؤسسات التطبيقيون بقدرات كافية.

والثالث هو توافق النظام الأساسي. منتجات إنترنت الأشياء مجزأة، وهناك نقص في التنسيق بين النظم البيئية لشركات الذكاء الاصطناعي المختلفة. تتطلب قوة الحوسبة المحلية وقدرات الاتصال بالشبكة وعدم التوافق بين الأنظمة الأساسية نشر الخوارزميات في إطار العمل لعدد كبير من الأشياء. هناك العديد من المشكلات المتعلقة بالنشر على نطاق واسع على الأجهزة المتصلة بالشبكة؛

والرابع هو الأمن. تتأثر صحة اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي بدقة بيانات IoT. لا يزال هيكل تحليل الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى القدرة على التفسير. لا يزال الذكاء الاصطناعي للأشياء يواجه خطر التعرض للهجوم والتحول إلى زومبي IoT.