ما هو Edge AI الذي يتم تضمينه في الهواتف الجديدة وكيف يحدث ثورة في سوق الهاتف المحمول

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة على عدة مستويات لدرجة أنه غيّر الصناعات وجميع أنواع القطاعات بالكامل، مما أدى إلى تعديل الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا بشكل كامل.

ومع ذلك، فإن تطور الذكاء الاصطناعي يجلب معه مشاكل وتحديات جديدة يجب حلها ، مثل الحاجة إلى معالجة أسرع وأكثر كفاءة للبيانات، ومزيد من الأمان والخصوصية.

الجواب على كل هذا موجود في الذكاء الاصطناعي على الحافة، والمعروف أيضًا باسم Edge AI، والذي قامت بعض العلامات التجارية مثل  سامسونغ أو غوغل بدمجه بالفعل في أجهزة مثل أحدث هواتفهم المحمولة.

- ما هو Edge AI، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي على الحافة ؟

يعد الذكاء الاصطناعي على الحافة نموذجًا جديدًا يجلب هذه التقنية إلى الأجهزة التي يتم إنشاء البيانات فيها. بدلاً من إرسال البيانات إلى السحابة للمعالجة، يتيح Edge AI التحليل واتخاذ القرار في الوقت الفعلي، مباشرة على الجهاز.

يطلق عليه "الذكاء الاصطناعي على الحافة" لأن حوسبة الذكاء الاصطناعي تتم بالقرب من المستخدم على حافة الشبكة، بالقرب من مكان وجود البيانات، وليس في السحابة أو مركز البيانات.

تخيل أن منزلك يشبه شبكة الكمبيوتر. ستكون السحابة بمثابة خادم مركزي في مدينة أخرى، وستكون الأجهزة الموجودة في منزلك، مثل جهاز التوجيه وكاميرات الأمان والهواتف المحمولة، مثل الأجهزة الموجودة على الحافة.

باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يعرفه الجميع من أدوات مثل ChatGPT، سيتم إرسال جميع البيانات الموجودة على أجهزتك، مثل جهاز الكمبيوتر الخاص بك عند استخدام chatbot هذا، إلى الخادم المركزي في السحابة للمعالجة. يمكن أن يكون ذلك بطيئًا، خاصة إذا كان لديك العديد من الأجهزة أو إذا كان اتصالك بالإنترنت ضعيفًا.

باستخدام Edge AI، تقوم الأجهزة بمعالجة بياناتها الخاصة محليًا، كما لو كان لكل جهاز دماغه المصغر الخاص به. وهذا يعني أنه يمكن اتخاذ القرارات بشكل أسرع بكثير، دون الحاجة إلى انتظار السحابة، وقبل كل شيء، بطريقة أكثر أمانًا وخصوصية.

- لماذا يتم تطبيق Edge AI على الهاتف المحمول؟ ما هي فوائدها؟

1. تقليل الكمون

يؤدي تطبيق Edge AI إلى تسهيل معالجة البيانات وتحليلها مباشرة على الجهاز المحلي، مما يؤدي إلى تقليل زمن الوصول مقارنة بإرسال البيانات إلى السحابة. يعد هذا التحسين مهمًا جدًا في التطبيقات التي تتطلب استجابات في الوقت الفعلي، مثل الأنظمة الأمنية والمركبات ذاتية القيادة، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة وسرعة العمليات.

2. تحسين خصوصية البيانات وأمنها

ومن ناحية أخرى، فهو يضمن أيضًا مستوى إضافيًا من الخصوصية والأمان، نظرًا لعدم الحاجة إلى إرسال المعلومات الحساسة عبر الشبكة، وبالتالي تقليل خطر التعرض لأي مشكلة إلى حد ما.

3. انخفاض حمل الشبكة

ومن الناحية المنطقية، فإنه في النهاية يقلل بشكل كبير من كمية المعلومات التي يجب نقلها عبر الشبكة. ولا يؤدي هذا التخفيض إلى تخفيف ازدحام البيانات فحسب، بل يساهم أيضًا في تقليل التكاليف المرتبطة بنقل كميات كبيرة من البيانات. أقل نقل البيانات، وأكثر كفاءة.

4. يمكن أن تعمل دون اتصال بالإنترنت

إحدى الميزات المهمة للذكاء الاصطناعي على الحافة هي قدرته على السماح للأجهزة بمواصلة العمل حتى في البيئات التي لا يوجد فيها اتصال بالإنترنت.

يعد هذا أمرًا حيويًا وخطوة كبيرة إلى الأمام في المناطق النائية أو الريفية أو في التطبيقات التي تتطلب أنترنت عالي ، مما يضمن استمرار الأنظمة في العمل دون انقطاع، حتى لو لم يكن هناك اتصال.

5. استخدم طاقة أقل

نظرًا لأن Edge AI يعالج البيانات محليًا، فإنه يوفر تكاليف الطاقة. تم تصميم الأجهزة لتكون موفرة للطاقة ، مما يعني أن متطلبات الطاقة لتشغيل الذكاء الاصطناعي على الحافة أقل بكثير مما هي عليه في مراكز البيانات السحابية.

- حالات وتطبيقات استخدام Edge AI

حاليًا، هناك أمثلة واضحة مثل التعرف على الوجه وتحديثات حركة المرور في الوقت الفعلي في المركبات شبه المستقلة والأجهزة المتصلة والمحمولة. بالإضافة إلى ذلك، بدأت ألعاب الفيديو والروبوتات والطائرات بدون طيار وأجهزة مراقبة الصحة القابلة للارتداء والكاميرات الأمنية في دعم Edge AI.

- هذه بعض المجالات الرئيسية التي يجد فيها Edge AI مكانته الصغيرة:

- عمليات الكشف عن كاميرات المراقبة : تقوم كاميرات المراقبة التقليدية بتسجيل الصور لساعات وتخزين البيانات واستخدامها حسب الحاجة. ومع ذلك، مع Edge AI، تعمل العملية الخوارزمية على النظام نفسه في الوقت الفعلي، مما يسمح للكاميرا باكتشاف المواقف المشبوهة والتعامل معها في الوقت الفعلي.

- تحليل الصور والفيديو : على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في توليد استجابات تلقائية للمحفزات السمعية والبصرية في الروبوتات. ويمكن استخدامه أيضًا للتعرف على المساحة والمشاهد في الوقت الفعلي.

- تحسين فعالية إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) : يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي مراقبة العيوب والأخطاء المحتملة في سلسلة الإنتاج والسماح بإجراء تعديلات في الوقت الفعلي على عمليات الإنتاج.

- يصل الذكاء الاصطناعي على الحافة إلى الهواتف الذكية : بعض الأجهزة الطرفية المتميزة مثل أحدث أجهزة  غالاكسي  S24 أو Pixel 8 تتضمن بالفعل هذه التكنولوجيا، مما يمنح مستخدميها الإمكانات الكاملة لهذه التكنولوجيا بطريقة أكثر كفاءة.

كما ترون، فإن الوصول التدريجي للذكاء الاصطناعي إلى الحافة لا يمثل تقدمًا تكنولوجيًا كبيرًا فحسب، بل يُترجم أيضًا إلى تحسن كبير في كفاءة الأنظمة وأمانها واستجابتها.