رباتیک هوشمند: تکنولوژی و کاربردهای نوین در صنایع و زندگی روزمره

در سال‌های اخیر رشته رباتیک پیشرفت چشمگیری داشته است. اما رباتیک هوشمند دقیقا چیست؟ به زبان ساده، به ادغام فناوری‌های پیشرفته مانند: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا در روبات‌ها اشاره دارد تا آن‌ها را مستقل‌تر، سازگارتر و هوشمندتر کند. این ادغام ربات‌ها را قادر می‌سازد تا محیط خود را حس و درک کنند و به آن پاسخ دهند و کارهایی را انجام دهند که زمانی غیرممکن به نظر می‌رسید. ربات‌های هوشمند می‌توانند با انسان‌ها همکاری کنند، در کنار آن‌ها کار کنند و از رفتار آن‌ها درس بگیرند. نمونه اولیه یک ربات هوشمند باکستر می‌باشد. باکستر یک ربات انسان نما است که می‌تواند درست در کنار کارکنان خط کارخانه کار کند.

تعداد و انواع کارهایی که می‌توانند توسط نرم‌افزار، روبات‌ها و سایر ماشین‌های هوشمند خودکار یا تقویت شوند، به سرعت در حال افزایش است. ربات‌های هوشمند نه تنها برای کارهای دستی بلکه توانایی انجام کارهای شناختی را نیز دارند. اریک برینولفسون و اندرو مک آفی، نویسندگان «عصر ماشین دوم» معتقدند که پیشرفت‌های تکنولوژیکی فرهنگ جهانی را به نقطه عطفی سوق داده است که با انقلاب صنعتی به وجود آمد. به گفته گارتنر، شرکت تحقیقاتی برجسته فناوری، نرم افزار، ربات‎ها و سایر ماشین‌های هوشمند تا سال 2025 از هر سه شغلی که در حال حاضر توسط انسان‌ها انجام می‌شود، وظیفه یک نفر را به عهده خواهند گرفت.

تعریف رباتیک هوشمند

ربات هوشمند یک نوع نرم‌افزار است که طراحی و برنامه‌ ریزی شده تا عملکردهایی از جمله تفکر، یادگیری، برنامه ‌ریزی خودکار و انجام وظایف به ‌صورت خودکار را انجام دهد. این ربات‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، توانایی پردازش داده‌ها، ارزیابی موقعیت‌ها و انجام عملیات تصمیم‌ گیری را دارا می‌شوند. رباتیک هوشمند یک سیستم هوش مصنوعی (AI) است که می‌تواند از محیط و تجربیات خود بیاموزد و بر اساس آن دانش، توانایی‌های خود را بسازد.

انواع کاربردهای ربات هوشمند

ربات‌های هوشمند می‌توانند در محدوده‌ها و کاربردهای مختلفی به ‌کار روند. برخی از کاربردهای معمول آن‌ها عبارت‌اند از:

ربات‌های خدماتی: ربات‌های هوشمند در صنایع خدماتی مثل: رستوران‌ها، هتل‌ها، مراکز خرید و فروشگاه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند تا مشتریان را راهنمایی کنند، سوالات آن‌ها را پاسخ دهند و کمک به مدیریت منابع انجام دهند.

خانه هوشمند: راهکارها و فناوری‌های نوین برای زندگی بهتر و پویایی محیط

در عصر حاضر پیشرفت تکنولوژی باعث شده تا مفهوم زندگی در خانه‌ها کاملا تغییر کند. خانه‌ها دیگر فقط محل‌هایی برای سکونت نیستند؛ بلکه به دلیل پیشرفت‌های فناوری، این مکان‌ها به نمادی از هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند که زندگی را آسان‌تر، امن‌تر و هوشمندتر می‌کند. این نوع خانه‌ها که به خانه هوشمند معروف هستند از انواع مختلفی از دستگاه‌ها و سنسورهای پیشرفته برای اتصال به یکدیگر و کنترل هوشمندانه استفاده می‌کنند. امیدواریم این مقاله، به خوانندگان کمک کند تا با آشنایی بیشتر با این موضوع بهترین تصمیم‌گیری‌ها را برای ارتقاء کیفیت زندگی خود و افزایش راحتی و امنیت در محیط زندگی خود داشته باشند.

تعریف خانه هوشمند

خانه هوشمند یا هوم اتومیشن به معنای استفاده از فناوری‌های رایانه‌ای و ارتباطات برای کنترل و مدیریت اجزای مختلف خانه است. هدف اصلی این سیستم‌ها افزایش راحتی، امنیت و بهره‌وری خانه‌ها برای ساکنان آن‌ها می‌باشد. از طریق استفاده از حسگرها، کنترلرها و اینترنت اشیا، می‌توان به صورت اتوماتیک و یا از راه دور اقلام مختلف خانه را کنترل کرد. Smart Home با استفاده از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء (IoT)، اتصالات بی‌سیم و سیستم‌های اتوماسیون، امکان کنترل و مدیریت انواع دستگاه‌ها و وسایل موجود در خانه را ارائه می‌دهد. هدف اصلی از هوشمندسازی خانه، افزایش راحتی و آسایش ساکنین، کاهش مصرف انرژی و هزینه‌ها، بهبود امنیت و حفاظت، و افزایش کارایی و انعطاف‌پذیری در استفاده از تجهیزات خانه است.

نحوه عملکرد سیستم خانه هوشمند چگونه است؟

سیستم Smart home یک سیستم اتوماسیون خانگی است که با استفاده از تکنولوژی‌های اینترنت اشیاء (IoT) و نرم‌افزارهای هوش مصنوعی کار می‌کند. هدف اصلی این سیستم افزایش امنیت، راحتی و بهره‌وری در مصرف انرژی خانه شما است. سیستم خانه هوشمند یک سیستم اتوماسیون منزل است که از طریق تکنولوژی‌های ارتباطی و دستگاه‌های هوشمند، امکان کنترل و مدیریت مختلف اجزای منزل را برای ساکنان فراهم می‌کند. این اجزا می‌توانند شامل نورپردازی، گرمایش و سرمایش، روشنایی، دوربین‌ها، درب‌ها و پنجره‌ها، سیستم امنیتی، الکترونیک مصرفی و بسیاری از دستگاه‌های دیگر باشند.

نحوه عملکرد سیستم Smart home به دلیل پیچیدگی بسته به نوع سیستم و تجهیزات مورد استفاده متفاوت است. اما در کل این سیستم‌ها با استفاده از مفاهیم شبکه‌های کامپیوتری و اینترنت اشیاء (IoT) کار می‌کنند. البته با گسترش تکنولوژی‌ها، روش‌های متنوع‌تری نیز برای پیاده‌سازی سیستم‌های Smart home ممکن شده است.

آینده فناوری خانه هوشمند با هوش مصنوعی چگونه است؟

کاربرد هوش مصنوعی در ساختمان هوشمند به موارد اشاره شده در این مقاله محدود نمی‌شود. خانه‌های هوشمند با ادامه مطلب...

راه اندازی استارتاپ جدید ایلان ماسک به نام هوش مصنوعی xAI

ایلان ماسک به تازگی شرکت هوش مصنوعی جدیدی به نام xAI  تاسیس کرده که هدف آن تلاش برای کشف حقیقت و حل مسائل مهم علمی می‌باشد. جالب است بدانید که هوش مصنوعی xAI یک ایده جدید نیست بلکه یک روند رو به رشد در زمینه هوش مصنوعی می‌باشد. در یک رویداد توییتری در عصر چهارشنبه، ماسک برنامه خود را برای ساخت یک هوش مصنوعی ایمن توضیح داد و گفت xAI به ‌جای برنامه‌ریزی در هوش مصنوعی خود، به دنبال ایجاد یک هوش مصنوعی «حداکثر کنجکاو» است.

ایلان ماسک با استفاده از عبارت “xAI”، به دنبال توسعه نوعی از هوش مصنوعی است که بتواند به صورت خودآموز و مستقل از تجربه‌ها و داده‌ها یاد بگیرد و توانایی بیشتری در کشف و بررسی جهان داشته باشد. به جای برنامه‌ریزی صریح، این هوش مصنوعی توجیه‌ پذیر به دنبال حداکثر کنجکاوی است. به عبارت دیگر، هدف اصلی این است که هوش مصنوعی به صورت طبیعی به دنبال کشف و فهم بهتر جهان باشد، بدون اینکه ارزش‌ها و اخلاقیات توسط برنامه‌ریزی انسانی به آن تحمیل شود. این رویکرد باعث می‌شود تا هوش مصنوعی به صورت مستقل و ایمن در جهان واقعی به پشتیبانی کمک کند.

هدف ایلان ماسک از ایجاد شرکت هوش مصنوعی xAI چیست؟

به گفته ایلان ماسک، هدف از ایجاد این شرکت درک ماهیت واقعی جهان است. تیم xAI از افرادی مانند ایگور بابوشکین، مهندس سابق DeepMind در گوگل، تونی وو که در گوگل کار می‌کرد، کریستین سگدی، که یک دانشمند تحقیقاتی در گوگل بود و گرگ یانگ که قبلا در مایکروسافت کار می‌کرد، تشکیل شده است. همچنین ماسک اظهار کرد که امیدوار است این هوش مصنوعی بتواند مسائل مهمی مانند پارادوکس فرمی را حل کند. به عبارت دیگر ما به این موضوع پی ببریم که در جهانی که 13 میلیارد سال عمر دارد، چرا هنوز نتوانسته‌ایم حیات فرازمینی‌ها را مشاهده کنیم. او قصد دارد یک هوش مصنوعی جامع بسازد که با سطح بالایی از حس کنجکاوی به دنبال حقیقت برود. هوش مصنوعی xAI هیچگونه سیاستی اعمال نمی‌کند، بنابراین ممکن است پاسخ‌هایی ارائه دهد که برای همه خوشایند نباشد.

کشف ماهیت ماده تاریک با هوش مصنوعی توجیه‌ پذیر

ایلان ماسک ادعا می‌کند که هوش مصنوعی توجیه پذیر قادر است به سوالات مربوط به ماهیت ماده تاریک و انرژی تاریک پاسخ دهد. ماهیت ماده تاریک و انرژی تاریک دو مفهومی هستند که وجود آن‌ها تاکنون فقط بر اساس محاسبات نظری شکل گرفته است و  ادامه مطلب...

هوش مصنوعی محدود چه کاربردی در عصر دیجیتال دارد؟

هوش مصنوعی محدود یا ANI وظایف خاصی را انجام می‌دهد، اما در مقایسه با هوش مصنوعی عمومی (AGI) که قادر به انجام هر وظیفه‌ای مشابه انسان است، محدودیت‌هایی دارد. نیاز به داده‌های آموزشی بزرگ، عدم توانایی تعمیم آموخته‌ها به سناریوهای جدید و عدم توانایی انجام فعالیت‌های خلاقانه و تفکرات پیچیده، این هوش مصنوعی را محدود می‌کند. این هوش مصنوعی نوع خاصی از هوش مصنوعی است که در آن یک الگوریتم یادگیری برای انجام کاری خاص طراحی شده است و هر دانشی که از انجام آن کار به دست می‌آید به طور خودکار برای سایر وظایف اعمال نمی‌شود. برخلاف هوش مصنوعی عمومی که به دنبال تقلید از فرآیندهای فکری پیچیده است، ANI برای انجام موفقیت آمیز یک کار بدون کمک انسان طراحی شده است. برنامه های محبوب این نوع هوش مصنوعی ترجمه زبان و تشخیص تصویر است. اکثر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرند را می‌توان در دسته این هوش مصنوعی قرار داد. این نوع هوش مصنوعی به عنوان هوش مصنوعی ضعیف نیز شناخته می‌شود.

هوش مصنوعی ضعیف یا محدود چیست؟

هوش مصنوعی محدود (Artificial Narrow Intelligence یا ANI) نوعی از هوش مصنوعی است که یک وظیفه خاص را به طور محدود انجام می‌دهد. در ANI، سیستم هوش مصنوعی در یک حوزه خاص عمل می‌کند و بر روی وظیفه‌های محدودیتی تمرکز می‌کند. ANI توانایی حل مسائل و انجام وظایف خاصی را دارد، اما به طور کلی درک و فهم کلیت جهان را ندارد. به عبارتی دیگر، ANI قادر است در یک منطقه خاص مانند تشخیص تصاویر، ترجمه زبان، پیش‌بینی قیمت‌ها و غیره عمل کند اما قادر نیست به طور خودکار بین حوزه‌های مختلف سیر کند یا تسلط کاملی بر تمام موضوعات وظیفه داشته باشد. ANI عموما بر پایه الگوریتم‌ها و داده‌های آموزشی قوی تکیه می‌کند تا هنگام انجام وظایف خود بهترین عملکرد را داشته باشد. مثال‌هایی از ANI شامل سیستم‌های پرسش و پاسخ محدود، سیستم‌های تشخیص چهره، خودروهای خودران و سیستم‌های مدیریت مخاطب می‌باشند. در مقابل هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence یا AGI) به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که توانایی درک جهان و انجام وظایف متنوعی را در سطح بشری دارد. AGI به طور خودکار در طیف گسترده‌تری از وظایف عمل می‌کند و با چالش‌های جدید مواجه می‌شود.

نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود

تمام شبکه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام و تیک تاک برای ایجاد الگوریتم مناسب ادامه مطلب...

واحد پردازش زیرساخت چه کاربردی در سیستم پردازشی ابری خواهد داشت؟

نیاز به سیستم‌های پردازشی سریع‌تر و هوشمندتر همه را واردار کرده که به نسل جدیدی از پردازنده‌ها روی بیاورند تا بتوانند پاسخگوی نیازهای پردازشی ما باشند. این پردازنده‌ها که به IPU یا واحد پردازش زیرساخت مشهور هستند در آینده در هر سیستم پردازشی ابری و آفلاین موجود خواهند بود. اینتل یک IPU منتشر کرده که دقیقا شبیه به SmartNIC است. در این مقاله، یاد خواهیم گرفت که IPU یا واحد پردازش زیرساخت چیست، چه کاری انجام می‌دهد و چرا اهمیت دارد؟

ارائه‌ دهندگان خدمات و شرکت‌ها، سرمایه‌ گذاری هنگفتی را در مراکز داده انجام می‌دهند تا محاسبات کارآمد را برای برنامه‌های بومی ابری و خدمات خرد ارائه دهند. برنامه‌های کاربردی ارائه دهنده این خدمات باید به ذخیره سازی با سرعت بالا و تاخیر کم و زیرساخت شبکه ایمن دسترسی داشته باشند. با این حال، خدمات زیرساختی مانند: سوئیچینگ مجازی، امنیت و ذخیره سازی می‌توانند تعداد قابل توجهی از چرخه‌های CPU را مصرف کنند. واحدهای پردازش زیرساخت (IPU) زیرساخت شبکه را تسریع می‌کنند و هسته‌های CPU را برای بهبود عملکرد برنامه آزاد می‌کنند. 

معرفی IPU یا واحد پردازش زیرساخت

در حالت کلی باید گفت که IPU ساختاری شبیه به پردازنده‌های گرافیکی یا همان GPU دارند. ولی توانایی پردازشی آن‌ها به سبب تغییراتی که در ساختار ارتباطات و عملکرد داخلی آن ها ایجاد شده تا سه برابر قدرتمندتر از GPU است. هدف اولیه یک IPU  به مشتریان فرصت می دهد تا از منابع با راه حل ایمن، قابل برنامه ریزی و پایدار استفاده کنند. و با این کار بین پردازش و ذخیره سازی تعادل برقرار می‌کنند.

شرکت مایکروسافت که با داشتن سرورهای Azure یکی از بزرگ‌ترین خدمات‌ دهنده‌های سرویس‌های پردازش ابری در دنیاست. اعلام کرد که پردازنده‌های جدیدی را به واحدهای پردازش ابری خود اضافه کرده که Graphcore IPU نام دارند. پایه و اساس سیستم‌های هوش مصنوعی بر تصمیم‌ گیری بر اساس مقایسه داده‌ها استوار است. به همین دلیل یک سیستم برای اجرای بهتر داده‌های هوش مصنوعی باید به عملکرد مقایسه و تصمیم‌گیری سریع‌تر متکی باشد. در همین زمینه برنامه نویسان هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از پردازنده‌های Graphcore ساختاری در اختیار داشته باشند. که با روش‌های ارزانتری بتواند به عملیات مد نظر خود بپردازد. چرا که IPU هزینه تمام شده‌ای در حد پردازنده‌های دیگر خواهند داشت و همانطور که عنوان شد می‌تواند تا سه برابر قدرتمندتر باشد.

عملکرد واحد پردازش زیرساخت

مایکروسافت در توضیح عملکرد  ادامه مطلب...