زيادة كميات البيانات تدفع النمو في مجال الذكاء الاصطناعي
يشهد مجال الذكاء الاصطناعي نموًا متسارعًا في مختلف الصناعات والقطاعات، ومن المتوقع أن يستمر هذا النمو في عام 2019. وتتوقع مجلة فوربس أن تظهر استخدامات جديدة ومتعددة للتعلم الآلي في مختلف الصناعات خلال العام المقبل، تتجاوز مجالي التسويق والمبيعات. ويعود هذا النمو في تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى وفرة البيانات وزيادة عدد الأجهزة المتصلة التي تُنتج بيانات الاستخدام والتفاعل. ووفقًا لشركة غارتنر ، سيبلغ عدد الأجهزة المتصلة قيد الاستخدام 14.2 مليار جهاز في عام 2019، وسيصل هذا العدد إلى 25 مليار جهاز بحلول عام 2021، مما سينتج كميات هائلة من البيانات.
لكن إنتاج وتحليل هذا الكم الهائل من البيانات له ثمن: إذ تحتاج المنتجات أو الأجهزة إلى تركيب مجموعة واسعة من أجهزة الاستشعار لجمع الأحداث ونشرها، وهو أمر قد لا يكون مجديًا اقتصاديًا لجميعها. وحتى عند توصيل المنتجات بالكامل، يبقى هناك خطر تعطل جهاز الاستشعار، مما يعني أن البيانات المجمعة تحتوي على فجوات أو قيم خاطئة. وأخيرًا، تحتوي بعض مكونات المنتج على أنظمة فرعية مغلقة، مما يجعل تركيب أجهزة الاستشعار فيها مستحيلًا فعليًا.
هناك أيضًا حالات استخدام، مثل تشغيل المركبات ذاتية القيادة، تتطلب كميات هائلة من البيانات عبر سيناريوهات متعددة لإنتاجها وتحليلها. على سبيل المثال، حسبت شركة تويوتا أن المركبة تحتاج إلى 14.4 مليار كيلومتر من الاختبارات للوصول إلى المستوى الخامس من القيادة الذاتية، وهو ما لا يمكن تحقيقه بالاختبارات المادية وحدها. هذا يعني أنه على الرغم من تزايد عدد المنتجات والأجهزة المتصلة، فإن البيانات المُنتجة ضمن إنترنت الأشياء الصناعية قد لا تتمتع بالجودة والتغطية اللازمتين لتدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق. فكيف نحل هذه المشكلة؟ حسنًا، إليكم الحل الأمثل: التوأم الرقمي، الشريك الجديد للذكاء الاصطناعي والشريك المثالي في عالم البيانات.
ما هو التوأم الرقمي؟
التوأم الرقمي هو تمثيل افتراضي لمنتج مادي، وله أربع خصائص. أولًا، يحتوي على بيانات، على شكل تعريفات للمنتج، ونماذج ثلاثية الأبعاد، وميكانيكا فيزيائية، وهي ضرورية لإنشاء توأم رقمي دقيق. كلما كانت التعريفات المُعتمدة عند إنشاء التوأم الرقمي أكثر شمولًا، زادت واقعية محاكاته لسلوك نظيره في الحياة الواقعية وتوقعه له. كما تُعدّ البيانات، على شكل مُدخلات من المستخدم أو الذكاء الاصطناعي، عاملًا مُحفزًا لقيادة التوأم الرقمي، والذي بدوره يُنتج بيانات يُمكن استخدامها للتحليل.
الميزة الثانية للتوأم الرقمي هي احتوائه على تمثيل افتراضي للأصل المادي التوأمي، مما يسمح للناس بفهم حالته وتاريخه والتفاعل معه عن بُعد. تُظهر النقطة الثالثة على المثلث الموضح في الشكل 1 أن التوأم الرقمي يُمكّن من الفهم والتنبؤ. في النهاية، يُنشأ التوأم الرقمي لفهم سلوك الكائن المادي في ظل ظروف وبيئات متنوعة، بحيث يمكن التنبؤ بسلوكه في المستقبل. وأخيرًا، يتمتع التوأم الرقمي بالقدرة على تحقيق فوائد على مدار دورة حياة المنتج بأكملها: بدءًا من إنشاء نموذج أولي رقمي يُساعد في زيادة كفاءة مرحلة التصميم، وتصور الحلول في عروض المبيعات والتسويق، وصولًا إلى تحسين تشغيل الآلات.
3 طرق يمكن أن يساعد بها التوأم الرقمي في تطوير الذكاء الاصطناعي
إذًا، كيف يُمكن للتوأم الرقمي أن يُساعد في حل مشكلة البيانات غير المكتملة أو المُشوشة أو المفقودة التي تُعيق التدريب الفعال لخوارزميات الذكاء الاصطناعي؟ لتحقيق ذلك، يجب أن يُمثل التوأم الرقمي منتجًا حقيقيًا وبيئته بدقة، قائمًا على الفيزياء. كما يجب أن يكون قادرًا على حل المحاكاة في الوقت الفعلي، ليتمكن من إنتاج بيانات مُفيدة وفي الوقت المناسب حول سلوك المنتج. بمجرد تحقيق هذا المستوى من السرعة والدقة، يُمكن استخدام البيانات المُولّدة من التوأم الرقمي لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي في مجموعة من السيناريوهات المختلفة:
1. تطوير أنظمة المساعدة أو السلامة
على سبيل المثال، للكشف عن المشاة أو الأجسام القريبة من آلة ذاتية التشغيل أو تعمل عن بُعد. يمكن استخدام التوأم الرقمي لتوليد بيانات التدريب، بالإضافة إلى اختبار الحلول التي يمكن استخدامها بعد التدريب في سيناريوهات مختلفة.
2. تطوير أتمتة المهام الفرعية
على سبيل المثال، باستخدام التعلم الآلي مع إمكانية تكرار المحاكاة لتدريب الشبكات العصبية على أداء مهام محددة. ومن الأمثلة على ذلك تكرار سيناريوهات سير العمل، مثل الحفر أو القيادة أو مناولة الحاويات، لتمكين تشغيل الآلات والمركبات ذاتيًا أو بمساعدة.
3. زيادة البيانات الميدانية
على سبيل المثال، بالنسبة للآلات أو المكونات صغيرة الحجم، التي لا يمكن توليد بيانات تدريب كافية لها، أو في المناطق التي يصعب فيها تركيب المستشعرات ماديًا أو اقتصاديًا. يمكن استخدام التوأم الرقمي الفيزيائي للآلة أو المكون لمحاكاة سلوكها بدقة عالية، وإنتاج بيانات يصعب الحصول عليها في الواقع.
الفرص الناشئة
من خلال دمج تقنية التوأم الرقمي والذكاء الاصطناعي، يُمكن تحقيق تطورات تكنولوجية جديدة ومثيرة، مثل تشغيل الآلات عن بُعد أو ذاتية التشغيل والصيانة التنبؤية. يعمل التوأم الرقمي كمدرب للذكاء الاصطناعي، حيث يُكرر السيناريوهات بلا كلل، ويُولّد بيانات ليتعلم منها. على الرغم من أن دمج هذين الاتجاهين التكنولوجيين المُتكاملين للغاية لا يزال في بداياته، إلا أن النتائج الناشئة تبدو واعدة. خاصةً عند تطبيقه في نهج التوأم الرقمي القائم على الفيزياء، يُمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف تعليمية محددة بطريقة مُركزة.
هل تريد أن تتعلم المزيد حول كيفية مساهمة التوائم الرقمية في تطوير الذكاء الاصطناعي والآلات ذاتية التشغيل؟
شاهدوا ندوتنا الإلكترونية مع خبير الذكاء الاصطناعي فيلي هولكو من شركة Silo.AI لمعرفة المزيد حول كيفية عمل هاتين التقنيتين معًا. يمكنكم مشاهدة تسجيل الندوة هنا!