بجهود خبراء ايرانيين.. خفض التكلفة وزيادة سرعة الذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء

ووفقا لوكالة أنباء آنا للعلوم والتكنولوجيا، طرح باحثون في جامعة طهران برمجيات مبتكرة يمكنها تصميم معالجات مخصصة لتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي، لا سيما التعلم العميق، بسرعة وباستهلاك منخفض للطاقة، في أجهزة إنترنت الأشياء.

يسمح هذا المنجز المبتكر في كلية الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة طهران، بالتصميم التلقائي للمعالجات المخصصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، مع تكاليف تشغيل منخفضة للغاية. بالاضافة الى ميزات السرعة وتوفير استهلاك الطاقة على أجهزة الإنترنت.

في السياق، صرح مصطفى أرسلي صالحي نسب، المشرف على المشروع، إن تسريع معالجة البيانات، والقدرة على التنبؤ بدقة بسلوك النظام، وتحسين أمن المعلومات، وزيادة استقلالية الأجهزة الذكية من بين الميزات الرئيسية لهذا المنتج، وصرح: "هذه التكنولوجيا، التي هي حاليًا في مستوى TRL4 وقد خضع للاختبارات، وقد تم الانتهاء من مرحلته الأولية بنجاح، مما أظهر تحسينات كبيرة في المؤشرات مثل الدقة والسرعة واستهلاك الطاقة.

وتابع: "إن منصتنا البرمجية هي حل جديد لبناء شرائح مخصصة تتيح التنفيذ السريع ومنخفض الطاقة لنماذج التعلم العميق في الأجهزة الذكية".

وأشار صالحي نسب إلى إمكانية التوسع العالي والمنافسة مع معالجات الرسوميات لهذه الأداة، قائلاً: "هذا الإنجاز، في ضوء توافر FPGA داخل البلاد، يمكن أن يساهم بشكل كبير في التطوير السريع والمستقل لصناعات الذكاء الاصطناعي".

من جهته قال مهدي مدرسي، وهو باحث آخر في المشروع: "إن تطبيقات هذه التكنولوجيا واسعة جدًا وتشمل مجالات مثل تحسين حواف إنترنت الأشياء، وتقليل استهلاك الطاقة، وإنترنت الأشياء الطبية، وأنظمة معالجة الصور والصوت عبر الإنترنت". في السيارات الذكية، وأيضًا في أنظمة المراقبة الصناعية الذكية." وهو يأخذها.

وأضاف: "باستخدام هذه الأداة، يمكننا تصميم معالجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا بشكل أسرع وبتكلفة أقل بكثير من الطرق التقليدية". وهذا يسمح لنا بطرح منتجات أكثر ذكاءً في السوق، مع أداء أفضل وتكلفة أقل.

واختتم مدرسي بالقول: "من خلال تخصيص حجم النموذج والتحسين الذكي، تتيح هذه الأداة تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة ودقة أعلى واستهلاك أقل للطاقة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة".