واحد پردازش عصبی چیست و چه کاربردی در تلفن همراه دارد؟

در حال حاضر که هوش مصنوعی به شکل پیوسته پر رنگ می‌شود. وجود یک پردازنده اختصاصی جهت عملیات پردازش سنگین در این حوزه، درون گوشی‌ها می‌تواند شکل تعامل ما با این گجت را تغییر دهد. اکثر تولید کننده‌های چیپست موبایل دیر یا زود بحث پردازش هوش مصنوعی را در تولیدات خود به شکل ویژه قرار خواهند داد. هوآوی و اپل از اولین شرکت‌هایی هستند که این فناوری را در چیپست‌های خود به کار بستند. چیپست کایرین 970 و اپل A11 با واحد پردازش عصبی یا همان NPU عرضه شده‌اند اما سامسونگ و کوالکام هنوز چنین پردازنده‌ای ندارند.

واحد پردازش عصبی چیست؟

واحد پردازش عصبی (NPU) یک ریزپردازنده است که در شتاب دادن به الگوریتم‌های یادگیری ماشین تخصص دارد که به عنوان پردازنده عصبی شناخته می‌شود. توجه به این نکته ضروری است که نمی‎توان از آن برای محاسبات عمومی مانند واحد پردازش مرکزی (CPU) رایانه استفاده کرد. که عمدتا به این دلیل می‌باشد که پشتیبانی نرم افزاری برای این دسته از پردازنده‌ها توسعه نیافته است که می‌تواند برای هر هدف محاسباتی مورد استفاده قرار گیرد. در واقع توسعه چنین نرم افزار/کامپایلری می‌تواند یک چالش باشد. و در عین حال ممکن است برای کارهایی که برای آن‌ها طراحی نشده است عملکرد پایینی داشته باشد.

اولین چیپست واحد پردازش عصبی

اولین چیپست با واحد پردازشگر عصبی اختصاصی NPU است. تراشه هوش مصنوعی کایرین در سال 2017 رونمایی شد. این پردازنده یک چیپست متفاوت از سایر پردازنده‌ها می‌باشد. توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی بر پایه چیپست کایرین 970 بر روی گوشی‌ها، نیازمند توسعه دادن منابع مورد نیاز نرم‌افزاری در گوشی‌های هواوی است. واحد پردازشی کایرین 970، یک هوش مصنوعی بر اساس فناوری Cloud را در کنار هوش مصنوعی بر روی گوشی‌ها ارائه کرده‌ است.

این سیستم آنالیز داده که در کنار CPU و GPU جانمایی شده است تا 25 برابر کارایی بالاتری را در پردازش‌های گرافیکی و منطقی در گوشی ارائه می‌کند. نقطه قوت این موضوع اینجاست که این افزایش عملکرد با یک افزایش بهره‌وری همراه شده است. به عبارتی دیگر در کایرین 970 هر اندازه که کارایی بیشتر شده باشد، مصرف انرژی آن به نصف کاهش یافته است. این گونه که مشاهده می‌شود قرار دادن NPU در این چیپ، سبب افزایش کارایی شگفت انگیزی در بخش‌های پردازش مرکزی و گرافیکی آن شده است.

استفاده از واحد پردازش عصبی در محصولات مایکروسافت

اضافه شدن یک NPU به تمام دستگاه‌های نسل جدید سرفیس اعلام شده است. مایکروسافت با اضافه کردن یک واحد NPU به  ادامه مطلب...

تراشه هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

یک دهه پیش، هوش مصنوعی مدرن متولد شد. امروزه، یادگیری عمیق که یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی است در طبقه ‌بندی تصاویر گربه‌ها و سگ‌ها تا ترجمه زبان‌ها، تشخیص تومورها در اسکن‌های پزشکی و انجام هزاران کار دیگر که در زمان صرفه ‌جویی می‌کنند، کاربرد دارد. فقط یک مشکل وجود دارد قدرت محاسباتی ما رو به اتمام است. مدل‌های هوش مصنوعی به طور تصاعدی در حال رشد هستند، اما سخت‌افزار برای آموزش این غول‌ها و اجرای آن‌ها بر روی سرور های ابری به همان نسبت پیشرفت نکرده است. به همین دلیل مرکز سخت افزار AI Research IBM تصمیم گرفت یک تراشه کامپیوتری تخصصی برای هوش مصنوعی ایجاد کند. 

ما آن را واحد هوش مصنوعی یا AIU می‌نامیم. طبق مطالعات تقاضا برای تراشه‌ هوش مصنوعی و سخت ‌افزارهای مخصوص برنامه‌های آن بین 10 تا 15 درصد افزایش خواهد داشت و این یعنی تا سال 2025 میلادی بازار 109میلیارد دلاری برای سخت‌افزارهای هوش مصنوعی ایجاد می‌شود.

تراشه هوش مصنوعی چیست؟

تراشه‌های هوش مصنوعی که به آن سخت افزار هوش مصنوعی یا شتاب دهنده هوش مصنوعی نیز گفته می‌شود یک مدار مجتمع است که از طریق چارچوب‌های برنامه نویسی مانند: TensorFlow گوگل و PyTorch فیس بوک طراحی شده است. این تراشه‌ها به طور ویژه برای برنامه‌هایی ساخته شده‌اند که از ANN استفاده می‌کنند. یک تراشه AI معمولی از: FPGA ،GPU و ASIC تشکیل شده است.

چرا استفاده از تراشه هوش مصنوعی ضروری است؟

تراشه‌های هوش مصنوعی به دلیل ویژگی‌های منحصر به‌ فردشان، ده‌ها یا حتی هزاران بار سریع‌تر و کارآمدتر از CPU های معمولی برای آموزش و استنتاج الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند. همچنین این تراشه هوش مصنوعی به طور چشمگیری مقرون به صرفه‌تر از CPUهای پیشرفته می باشند. سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی نه تنها به تراشه‌های مخصوص هوش مصنوعی، بلکه به تراشه‌های هوش مصنوعی پیشرفته نیاز دارند. تراشه‌های قدیمی‌تر هوش مصنوعی با ترانزیستورهای بزرگ‌تر، کندتر و پر انرژی‌تر هزینه‌های مصرف انرژی زیادی را متحمل می‌شوند که به سرعت به سطوح غیر قابل ‌قبولی می‌رسد. این پویایی‌های هزینه و سرعت، توسعه و استقرار الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی را بدون تراشه‌های پیشرفته هوش مصنوعی غیر ممکن می‌کند. حتی با تراشه‌های پیشرفته هوش مصنوعی، آموزش الگوریتم هوش مصنوعی می‌تواند ده‌ها میلیون دلار هزینه داشته باشد و تکمیل آن هفته‌ها طول بکشد.

آیا تراشه هوش مصنوعی با تراشه‌های سیلیکونی تفاوت دارند؟ 

کوتاه‌ترین پاسخ بله است. تراشه های هوش مصنوعی مطمئنا منحصر به فرد هستند و طوری ساخته شده‌اند که مانند  ادامه مطلب...

هوش مصنوعی AutoGPT کارها را به صورت خودکار انجام می‌دهد

از زمان رونمایی از چت GPT چند ماهی بیشتر نگذشته اما اثر این فناوری بر کل جهان بسیار عظیم بوده است. حالا هوش مصنوعی دیگری معرفی شده که AutoGPT نام دارد. و با هوشمندی بالاتر خود احتمالا می‌تواند سروصدای دوباره‌ای در جهان بر پا کند. فناوری هوش مصنوعی با کمک مدل‌های زبانی بزرگ جانی دوباره گرفته و توجه بسیاری از مردم و شرکت‌های بزرگ فناوری را به خود جلب کرده است. ولی اگر فکر می‌کردید به این زودی‌ها چیزی باهوش‌تر از ChatGPT به‌وجود نمی‌آید، کاملا در اشتباه بودید. چون حالا با ابزار جدید هوش مصنوعی AutoGPT روبه‌رو هستیم.

سرعت رشد و توسعه‌ی هوش مصنوعی به‌ قدری زیاد است که نمی‌توان به ‌راحتی با آن همگام شد. البته پیشرفت هوش مصنوعی فقط به شرکت‌های بزرگی مثل مایکروسافت و OpenAI مرتبط نیست زیرا جامعه‌ی برنامه نویسان و علاقه‌مندان سرتاسر جهان نیز سعی دارند از فناوری مذکور در برنامه‌ها و محصولات خود بهره ببرند. AutoGPT یکی از این ابزارها محسوب می‌شود. که در حال حاضر به ‌عنوان پروژه‌ی بزرگ بعدی حوزه‌ی هوش مصنوعی مورد استقبال قرار گرفته است.

گفته می‌شود AutoGPT نشانه‌های اولیه از دستیابی به هوش مصنوعی (AGI) است. اما احتمالا خیلی زود است که بخواهیم درمورد چنین موضوعی صحبت کنیم. البته AutoGPT قطعا دیدگاهی کلی به مراحل بعدی توسعه‌ی هوش منصوعی مولد ارائه می‌دهد. عملکرد این پروژه مثل این است که ChatGPT یا بینگ جدید به‌ طور خودکار کارهای مختلف موردنظر شما را انجام دهند. هوش مصنوعی تقریبا همه‌ی مراحل انجام کارها را به ‌تنهایی انجام می‌دهد و همین ویژگی باعث می‌شود بسیار جذاب و البته ترسناک باشد.

ابزار هوش مصنوعی AutoGPT چیست؟

GPT سرواژه «ترنسفومر از پیش تعلیم‌یافته‌ زایا» است؛ به زبان ساده‌تر، یعنی این فناوری سعی می‌کند عملکرد مغز انسان را تقلید کند. ولی برخلاف چت GPT که مطابق نامش به چت‌کردن نیاز دارد، یعنی باید از کاربر ورودی بگیرد، AutoGPT نیازمند دریافت ورودی‌های متعدد از کاربر نیست.

این فناوری می‌تواند خودش تحقیق کند، از اشتباهاتش درس بگیرد و رفتارش را براساس شرایط تغییر دهد. ابزار هوش مصنوعی AutoGPT مدعی است که سرعت و راندمان بسیار بیشتری نسبت به مغز انسان‌ها دارد. ترسناک نیست؟ اگر این مدل هوش مصنوعی واقعا شبیه به آن چیزی باشد که ادعا می‌کند، می‌تواند تهدیدی جدی برای بسیاری از مشاغل محسوب شود.

AutoGPT برنامه‌ای open source است که با زبان برنامه‌ نویسی پایتون نوشته شده و از GPT-4 برای انجام وظایف مختلف مثل خودکارسازی پروژه‌های چند مرحله‌ای بهره می‌برد. این چت‌بات قادر است اقدامات مبتنی ‌بر وب را بدون نظارت انسانی انجام دهد. و سپس با اختصاص دادن وظایف فرعی به خود، محتوای اینترنت را جست‌وجو کرده و کدهایش را بهبود دهد.

هوش مصنوعی AutoGPT از الگوریتم‌های پیشرفته و پردازش زبان طبیعی برای ادامه مطلب...

ارز دیجیتال هوش مصنوعی؛ ترکیب دو فناوری هوش مصنوعی و بلاک چین

امروزه همه ما شاهده گسترش ارز دیجیتال در چند سال اخیر بوده‌ایم. بازار کریپتوکارنسی شامل ارزهای دیجیتال بسیاری است که هر کدام ویژگی‌های مخصوص خود را دارند. همچنین هر نوع ارز دیجیتال در حوزه‌های مختلف کاربر دارند که در هر حوزه وظایف مختص خود را انجام می‌دهند. یکی از این حوزه‌ها هوش مصنوعی است که در این مقاله درباره توضیحات ارز دیجیتال هوش مصنوعی می‌پردازیم. پتانسیل هوش مصنوعی به حدی است که می‌تواند هر صنعت بزرگی را متحول کند. عامل اصلی محبوبیت AI، توانایی آن در حل مشکلات پیچیده به روش‎های نوین است. ترکیب هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین، دنیای از فرصت‌های جدید را برای هر دو حوزه و کاربران آن‌ها باز می‌کند. با توجه به انواع مختلف پروژه‌ها، ادغام هوش مصنوعی به پلتفرم‌های کریپتو اجازه می‌دهد تا کارآمدتر و سازگارتر باشند که راه را برای نسل جدیدی از توکن‌های دیجیتال هموار می‌کند که می‌تواند نحوه تعامل ما با فناوری را متحول کند. 

ارز دیجیتال هوش مصنوعی چیست؟

ارز دیجیتال هوش مصنوعی پروژه‌ای نوآورانه می‌باشد که هوش مصنوعی و بلاک چین را باهم ترکیب می‌کند. رمز ارز هوش مصنوعی (AI Tokens) همان توکن‌های بومی پروژه‌های رمز ارزی مربوط به حوزه AI هستند. این پروژه‌ها ممکن است  اپلیکیشن‌ها، محصولات و سرویس‌های مختلفی مانند بازارهای غیر متمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیریت پرتفوی مبتنی بر AI، پیش بینی‌ها، تولید تصاویر، مسیریابی و موارد دیگر را در اختیار کاربران قرار دهند. برخی از این توکن‌ها برای انجام تراکنش در پلتفرم ضروری هستند و برخی هم ممکن است برای فرایندهای نظیر رای گیری مورد استفاده بگیرند.  

کاربرد ارز دیجیتال هوش مصنوعی 

کاربرد این پروژه بسیار متنوع است که از امور مالی تا بازی‌ها را دربرمی‌گیرد. رمزارزهای هوش مصنوعی را می‌توان در بازارها و شبکه‌ها ی غیر متمرکز استفاده کرد؛  این به کاربران قابلیتی می‌دهد که توکن‌های خود را به صورت مستقیم و بدون واسطه معامله کنند. ارز دیجیتال هوش مصنوعی، رمز ارزی است که از فناوری هوش مصنوعی برای بهبود امنیت به وسیله ایجاد پروتکل‌های امنیتی، تجربه کاربری، مقیاس پذیری یا موارد دیگر استفاده می‌کند. 

هوش مصنوعی چگونه ترید ارز دیجیتال انجام می‌دهد؟

بازارهای مالی آنلاین نظیر فارکس و ارز دیجیتال عموما نسبت به بازارهای مالی دارای ریسک بیشتری در سرمایه ‌گذاری هستند که مهم‌ترین دلیل آن، نوسانات زیاد ارزش سرمایه‌ها در این بازارهاست. همین موضوع سبب شده تا سرمایه ‌گذاران و تریدرها همواره مشغول رصد کردن بازار و تحلیل داده‌ها باشند. حضور همیشگی در بازار بدون در نظر گرفتن میزان سود یا ضرر می‌تواند وقت و انرژی شما را هدر دهد؛ از این رو ترید ارز دیجیتال با هوش مصنوعی روشی نوین است که امروزه توسط بسیاری از سرمایه ‌گذاران مورد استفاده قرار می‌گیرد.

هوش مصنوعی تکنولوژی است که به واسطه اینترنت و یادگیری الگوریتم‌های پیچیده ریاضی می‌تواند تصمیماتی جدید درباره کارهایی که برای آن برنامه ریزی شده اتخاذ کند. این فناوری سالهاست که مورد توسعه قرار گرفته و سعی دارد با ورود به بازارهای مالی، انسان را از بکار گیری نیروی انسانی در گرفتن تصمیمات و انجام کارها بی‌نیاز کند. هوش مصنوعی در ترید ارز دیجیتال در واقع از ادامه مطلب...

بینایی کامپیوتر چیست و از چه برنامه‌هایی استفاده می‌کند؟

شاید تا به حال عبارت بینایی کامپیوتری یا computer vision به گوشتان خورده باشد و این سوال برای شما پیش آمده باشد که این عبارت یعنی چه. آیا کامپیوتر می‌تواند ببیند؟ در ادامه با ما همراه باشید تا این مفهوم را درک کنید و ببینید که چگونه یک کامپیوتر می‌تواند ببیند. بینایی رایانه ای یکی از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد که در حوزه علمی میان رشته‌ای جای می‌گیرد و هدف آن درک تصاویر یا فیلم‌هاست. در واقع می‌توان گفت همان‌گونه که چشم انسان فقط تصاویر دنیای واقعی را دریافت می‌کند، این مغز است که که به درک این تصاویر کمک خواهد کرد.

دوربین تصویر برداری دیجیتال فقط ابزاری برای ذخیره سازی است و برای درک تصویر یا ویدیوی ذخیره شده به پردازشی نیاز دارد. به الگوریتم‌هایی که با این هدف توسعه داده می‌شوند الگوریتم‌های Computer Vision گفته می‌شود. بینایی کامپیوتر تقریبا مانند بینایی انسان عمل می‌کند با این تفاوت که بینایی انسان از قابلیت طول عمر بافت برای نحوه تشخیص اشیاء از هم برخوردار است.

بینایی کامپیوتر چیست؟

در بینایی رایانه‌ای یا Computer Vision شاخه‌ای از علم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که با استفاده از مدل‌هایی که دارد اطلاعات بصری را درک و دریافت می‌کند. اطلاعات بصری همان تصاویر و ویدئوهای موجود در دنیای واقعی هستند. در نهایت کامپیوتر باید بتواند سه کار را به درستی انجام دهد. اول اینکه به صورت خودکار اشیای حاظر در تصویر را شناسایی کرده و مکان آن‌ها را مشخص کند. دوم اینکه اشیا دریافتی را دسته بندی کرده و روابط میان آن‌ها را پیدا کند. سوم اینکه بتواند محتوای کلی تصاویر را استخراج کند. این بینایی ارتباط نزدیکی با هوش مصنوعی دارد، زیرا کامپیوتر باید آنچه را که می‌بیند تفسیر نموده و تجزیه و تحلیل مناسبی از آن تصویر یا ویدئو ارائه دهد یا بر اساس آن عمل کند.

بینایی کامپیوتری حوزه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که رایانه‌ها و سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات معنا داری را از تصاویر دیجیتال، ویدیوها و سایر ورودی‌های بصری به دست آورند و بر اساس آن اطلاعات اقداماتی  را انجام دهند. هوش مصنوعی رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا فکر کنند و بینایی باعث می‌شود تا کامپیوتر مشاهده کنند و بفهمند.

برای انجام این کارها، بینایی رایانه آموزش‌های لازم را به ماشین‌ها می‌دهد و این کار را در زمان بسیار کمتری به اتمام می‌رساند. ماشین این کار را با دوربین‌ها، داده‌ها و الگوریتم‌ها انجام می‌دهد. از آنجایی که یک سیستم آموزش دیده هزاران محصول یا فرآیند را در دقیقه تجزیه و تحلیل می‌کند و متوجه عیوب یا مسائل نامحسوس می‌شود، می‌تواند به سرعت از توانایی‌های انسانی پیشی بگیرد.

هدف بینایی کامپیوتر چیست؟

هدف از computer vision شناخت و درک محتوای موجود در تصاویر دیجیتال است. برای رسیدن به چنین هدفی باید روش‌هایی پیاده ‌سازی شود که قابلیت سیستم بینایی انسان را داشته باشد. کامپیوتر برای درک محتوای موجود در تصاویر دیجیتال باید قادر به توصیف صحیح تصویر و استخراج اطلاعات از آن باشد. این اطلاعات شامل هر نوع موجودیت اطلاعاتی نظیر مدل سه ‌بعدی، موقعیت دوربین، تشخیص و بازشناسی اشیا و دسته ‌بندی و جستجوی محتویات تصویر باشد.

جهت دریافت مشاوره رایگان از شرکت رهاکو با متخصصان ما تماس حاصل فرمایید. 02154521