الأبحاث في مجال التعلم الآلي و AI ، وهي الآن تقنية رئيسية في كل صناعة وشركة ، أمر ضخم للغاية بحيث لا يمكن لأي شخص أن يقرأ كل شيء. يهدف هذا العمود ، Perceptron (Nevesdeep Science) ، إلى جمع بعض الاكتشافات والأوراق الحديثة ذات الصلة - خاصة في الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال لا الحصر - وشرح سبب أهمية.
هذا الشهر في الذكاء الاصطناعي ، أعلن المهندسون في ولاية بنسلفانيا أنهم قاموا بإنشاء شريحة يمكنها معالجة وتصنيف ما يقرب من ملياري صورة في الثانية. في هذه الأثناء ، وقعت كارنيجي ميلون عقدًا بقيمة 10.5 مليون دولار للجيش الأمريكي لتوسيع نطاق استخدامه لمنظمة العفو الدولية في الصيانة التنبؤية. وفي جامعة كاليفورنيا في بيركلي ، يقوم فريق من العلماء بتطبيق أبحاث منظمة العفو الدولية لحل مشاكل المناخ ، مثل فهم الثلج كمورد مائي. على وجه التحديد التعرف على الصور أو تصنيفها أو الكائنات فيها. قبل أن يتمكن نظام التعلم الآلي من معالجة صورة ما ، يجب التقاطها بواسطة مستشعر صور الكاميرا (على افتراض أنها صورة حقيقية) ، وتحويلها بواسطة المستشعر من الضوء إلى الإشارات الكهربائية ، ثم تحويلها مرة أخرى إلى بيانات ثنائية. عندها فقط ، يمكن للنظام فهم الصورة بما فيه الكفاية لمعالجة وتحليلها وتصنيفها. صمم حل بديل يزعمون أنه يزيل الجوانب الأكثر استهلاكًا للوقت لمعالجة صور الذكاء الاصطناعى التقليدية القائمة على الرقاقة. يعالج معالج مخصص 9.3 ملموس مربع مباشرة الضوء المستلم من كائن ذي أهمية باستخدام ما يسمونه شبكة عصبية عميقة بصرية.
عرض ثلاثي الأبعاد ولوحة كمبيوتر مع دوائر ورقاقة. اعتمادات الصورة: يستخدم Xia Yuan / Getty Images
بشكل أساسي معالج الباحثين الخلايا العصبية البصرية المترابطة باستخدام الأسلاك البصرية ، والمعروفة باسم أدلة الموجات ، لتشكيل شبكة عميقة من العديد من الطبقات. تمر المعلومات عبر الطبقات ، مع كل خطوة تساعد على تصنيف صورة الإدخال في إحدى فئاتها المستفادة. بفضل قدرة الشريحة على الحساب مع انتشار الضوء من خلاله لقراءة الإشارات البصرية ومعالجتها مباشرة ، يزعم الباحثون أن الشريحة لا تحتاج إلى تخزين المعلومات ويمكنها تنفيذ تصنيف صورة كامل في نصف نانو ثانية تقريبًا.
< وقال جورز في بيان ، لكننا لسنا أول من توصل إلى تقنية تقرأ الإشارات البصرية مباشرة. بيانات أكثر تعقيدًا. ويتوقع أن يكون للعمل تطبيقات في اكتشاف النص تلقائيًا في الصور ، مما يساعد السيارات ذاتية القيادة على التعرف على العقبات وغيرها من المهام المتعلقة برؤية الكمبيوتر. حالات الاستخدام: تطبيق تقنيات الصيانة التنبؤية على كل شيء من المركبات الأرضية إلى مولدات الطاقة. بدعم من العقد المذكور أعلاه ، سيقود مدير مختبر Auton Lab Artur Dubrawski محاولة لإجراء البحوث الأساسية لتوسيع قابلية تطبيق نماذج الكمبيوتر للأنظمة المادية المعقدة ، والمعروفة باسم التوائم الرقمية ، للعديد من المجالات. جديد. تقدم GE ، AWSand شركات أخرى منتجات تتيح للعملاء تصميم آلات توأم. مقرها في لندن ، نماذج توأم رقمية من مواقع البناء والتعدين والطاقة. وفي الوقت نفسه ، فإن الشركات الناشئة Likelacunaandnexarare بناء توائم رقمية للمدن بأكملها.
ولكن تقنيات التوأم الرقمية تشترك في نفس القيود ، ومن بينها أهمها النمذجة غير الدقيقة التي تنطلق من بيانات غير دقيقة. كما هو الحال في أي مكان آخر ، يتم القمامة في ، Garbage Out.
لمعالجة هذا الحاصرات وغيرها من الحاصرات لجلب التوائم الرقمية في استخدام أوسع ، يتعاون فريق Dubrawski مع مجموعة من المصلحة
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
