المساحة الإخبارية

شركة كوالكوم Qualcomm تعمل على إدخال الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية

قد تتضمن الهواتف الذكية المُستقبلية بنيةً عتادية Hardware Structure خاصة ومميزة، بحيث تستخدم مُحاكاةً للخلايا العصبية لتقوم بتأدية مهام مثل التّعرف على الأشياء أو الوجوه.

سوف تستطيع الهواتف الذكية في المستقبل فهم طبيعة الشيء الذي تلتقط صورته والتّعرف على الوجوه، وذلك كما تقول الشركة المُصنعة للشرائح النقالة Qualcomm. يعمل الباحثون في الشركة على طريقةٍ فعالة جديدة في الذكاء الاصطناعي، تُدعى “التعلّم العميق Deep Learning”، وذلك بهدف جعلها ميزة روتينية في الهواتف المحمولة.

غالباً ما يتواجد في كاميرات الهواتف الذكية خاصية “Scene” لالتقاط أفضل صور من المناظر الطبيعية، الرياضة، أو غروب الشمس. أنشأت Qualcomm تطبيقاً للكاميرا قادر على التّعرف على مُختلف أنواع المشاهد بشكلٍ تلقائي، اعتماداً على خصائصها البصرية. هذا قد يوصلنا إلى هواتف تختار إعداداتها دون الحاجة إلى إرسال أو استقبال البيانات على الانترنت.

culurciello-deeplearning-710x244

أظهر Charles Bergan، الذي يترأس قسم الأبحاث البرمجية في Qualcomm، البرنامج في الأسابيع الماضية في كامبريدج، ماساتشوستس. يقول أنه قد يكون من المُمكن استعمال الطريقة المماثلة لتشكيل برنامج يختار اللحظة المناسبة لالتقاط الصور. يقول :”ربما تستشعر أنك في مباراة كرة قدم وتنتظر لحظة البداية التي تتحرك فيها الكرة.”

أظهر Bergan أيضاً تطبيقاً للتعرف على الوجوه. وقد تعرف على وجهه، على الرّغم من تدريب التطبيق للتعرف على خصائص باستخدام فيديو واحد لوجهه ضعيف الإضاءة، كثير الاهتزاز وقصير.

استندت هذه الإظهارات على تقنية التعلم العميق، وهي تقنية تقوم بتدريب البرنامج عن طريق معالجة البيانات من خلال محاكاة شبكات الخلايا العصبية. في حالة تطبيق التعرف على المشاهد في الكاميرا، تم تعريض الخلايا العصبية “المُحاكية” إلى آلاف الصور لمُختلف المشاهد.

وقال Bergan أن أحد الأسباب التي جعلت Qualcomm تعمل على جعل الهواتف الذكية قادرة على تشغيل برامج التعلم العميق هو أن الشركات الكبرى المُصنعة للأجهزة النقالة طلبت تطوير طرق جديدة لجعل أجهزتهم أكثر ذكاءً من ناحية الصور. حيث أن الخصائص التي قد تخولها دخول عالم الهواتف ما زالت غير واضحة.

قامت Qualcomm سابقاً بالتجارب على الشرائح التي تُعتبر “عصبية الشكل Neuromorphic”، وتسمى ذلك بسبب ترتيب داراتها على شكلٍ يُشبه الخلايا العصبية. لكن تصاميم كهذه مازالت تُعتبر مشاريع بحثية. يقول Bergan أن إضافة “مُسرّعات” صغيرة إلى تصاميم الشرائح الحالية قد يكون سبيل عملي أكثر.

 المصدر: MIT Technology Review

Michel Aractingi

طالب هندسة كهرباء في جامعة البلمند

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى