AIoT (Artificial Intelligence of Things)
ما هو الذكاء الاصطناعي للأشياء؟
يشير الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT) إلى دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، ما يتيح للأجهزة التي كانت تقتصر في السابق على استشعار البيئة والاتصال بالشبكات أن تفهم بيئتها بشكل أعمق، وتحلل البيانات، وتتخذ قرارات مستقلة.
تركز أنظمة إنترنت الأشياء التقليدية بشكل أساسي على جمع المعلومات أو تنفيذ تعليمات محددة مسبقًا، مثل مراقبة درجة الحرارة، وتشغيل الأجهزة أو إيقافها، أو نقل بيانات المستشعرات. وتكون هذه الأنظمة عمومًا سلبية، ولا تتمتع بالقدرة على تفسير بيئتها بشكل مستقل.
يكمن جوهر الذكاء الاصطناعي للأشياء في الجمع بين إمكانات الحوسبة الطرفية واستدلال الذكاء الاصطناعي. ويتيح ذلك للأجهزة تحليل البيانات محليًا وفي الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط والحالات الشاذة ضمن كميات كبيرة من المعلومات، واتخاذ قرارات فورية بناءً على الظروف.
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي للأشياء على تحسين كفاءة معالجة البيانات، بل يقلل أيضًا من الاعتماد على الحوسبة السحابية ويحد من زمن الاستجابة. وتكتسب هذه المزايا أهمية خاصة في حالات الاستخدام التي تتطلب أداءً عاليًا في الوقت الفعلي، مثل المركبات المتصلة والرعاية الصحية الذكية. وبوجه عام، يرتقي الذكاء الاصطناعي للأشياء بإنترنت الأشياء التقليدي من مجرد الأتمتة إلى الذكاء الحقيقي، ما يحقق قيمة عملية أكبر لمجموعة متنوعة من التطبيقات.
لمزيد من المعلومات: ما هو الذكاء الاصطناعي الطرفي وكيف يعمل؟
تركز أنظمة إنترنت الأشياء التقليدية بشكل أساسي على جمع المعلومات أو تنفيذ تعليمات محددة مسبقًا، مثل مراقبة درجة الحرارة، وتشغيل الأجهزة أو إيقافها، أو نقل بيانات المستشعرات. وتكون هذه الأنظمة عمومًا سلبية، ولا تتمتع بالقدرة على تفسير بيئتها بشكل مستقل.
يكمن جوهر الذكاء الاصطناعي للأشياء في الجمع بين إمكانات الحوسبة الطرفية واستدلال الذكاء الاصطناعي. ويتيح ذلك للأجهزة تحليل البيانات محليًا وفي الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط والحالات الشاذة ضمن كميات كبيرة من المعلومات، واتخاذ قرارات فورية بناءً على الظروف.
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي للأشياء على تحسين كفاءة معالجة البيانات، بل يقلل أيضًا من الاعتماد على الحوسبة السحابية ويحد من زمن الاستجابة. وتكتسب هذه المزايا أهمية خاصة في حالات الاستخدام التي تتطلب أداءً عاليًا في الوقت الفعلي، مثل المركبات المتصلة والرعاية الصحية الذكية. وبوجه عام، يرتقي الذكاء الاصطناعي للأشياء بإنترنت الأشياء التقليدي من مجرد الأتمتة إلى الذكاء الحقيقي، ما يحقق قيمة عملية أكبر لمجموعة متنوعة من التطبيقات.
لمزيد من المعلومات: ما هو الذكاء الاصطناعي الطرفي وكيف يعمل؟
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للأشياء
يُطبَّق الذكاء الاصطناعي للأشياء على نطاق واسع في قطاعات النقل والرعاية الصحية والتصنيع وإدارة الطاقة.
في قطاع النقل، يتيح الذكاء الاصطناعي للأشياء التعاون بين المركبات وأنظمة المرور الذكية من خلال تحليل حالة الطرق وتدفق حركة المرور وسلوك القيادة في الوقت الفعلي. ويساعد ذلك على تقديم اقتراحات لتخطيط المسارات، وتحسين كفاءة إدارة حركة المرور في المدن، والحد من مخاطر الحوادث.
في قطاع الرعاية الصحية، يمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي للأشياء، مثل الأجهزة القابلة للارتداء، مراقبة البيانات الصحية بشكل مستمر. وبالاقتران مع تحليل الذكاء الاصطناعي، تستطيع هذه الأجهزة اكتشاف الحالات الجسدية غير الطبيعية في مرحلة مبكرة وتقديم التوصيات المناسبة. وتزداد أهمية ذلك مع محدودية موارد الرعاية الصحية واستمرار نمو الطلب على خدمات الرعاية الصحية عن بُعد.
في قطاع التصنيع، يُستخدم الذكاء الاصطناعي للأشياء لمراقبة حالة المعدات. ومن خلال جمع بيانات مثل درجة الحرارة والرطوبة ومعدل الاستخدام عبر المستشعرات، يمكن للأنظمة اكتشاف الأعطال المحتملة مسبقًا، مما يساعد على تجنب التوقفات غير المتوقعة وتحسين الكفاءة الإجمالية لخط الإنتاج.
بالإضافة إلى ذلك، يُطبَّق الذكاء الاصطناعي للأشياء أيضًا في المراقبة الأمنية، وإدارة البنية التحتية العامة، وتتبع الشحنات، وإدارة المخزون، وتوزيع الطاقة. وتحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات المستشعرات لتمكين اتخاذ القرارات آليًا. ووفقًا لـ IDC، من المتوقع أن تتجاوز قيمة سوق إنترنت الأشياء العالمي 1.29 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2028، مع تزايد التكامل بين الذكاء الاصطناعي والأجهزة الطرفية وإنترنت الأشياء، مما يبرز إمكانات النمو القوية لهذا السوق.
في قطاع النقل، يتيح الذكاء الاصطناعي للأشياء التعاون بين المركبات وأنظمة المرور الذكية من خلال تحليل حالة الطرق وتدفق حركة المرور وسلوك القيادة في الوقت الفعلي. ويساعد ذلك على تقديم اقتراحات لتخطيط المسارات، وتحسين كفاءة إدارة حركة المرور في المدن، والحد من مخاطر الحوادث.
في قطاع الرعاية الصحية، يمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي للأشياء، مثل الأجهزة القابلة للارتداء، مراقبة البيانات الصحية بشكل مستمر. وبالاقتران مع تحليل الذكاء الاصطناعي، تستطيع هذه الأجهزة اكتشاف الحالات الجسدية غير الطبيعية في مرحلة مبكرة وتقديم التوصيات المناسبة. وتزداد أهمية ذلك مع محدودية موارد الرعاية الصحية واستمرار نمو الطلب على خدمات الرعاية الصحية عن بُعد.
في قطاع التصنيع، يُستخدم الذكاء الاصطناعي للأشياء لمراقبة حالة المعدات. ومن خلال جمع بيانات مثل درجة الحرارة والرطوبة ومعدل الاستخدام عبر المستشعرات، يمكن للأنظمة اكتشاف الأعطال المحتملة مسبقًا، مما يساعد على تجنب التوقفات غير المتوقعة وتحسين الكفاءة الإجمالية لخط الإنتاج.
بالإضافة إلى ذلك، يُطبَّق الذكاء الاصطناعي للأشياء أيضًا في المراقبة الأمنية، وإدارة البنية التحتية العامة، وتتبع الشحنات، وإدارة المخزون، وتوزيع الطاقة. وتحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات المستشعرات لتمكين اتخاذ القرارات آليًا. ووفقًا لـ IDC، من المتوقع أن تتجاوز قيمة سوق إنترنت الأشياء العالمي 1.29 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2028، مع تزايد التكامل بين الذكاء الاصطناعي والأجهزة الطرفية وإنترنت الأشياء، مما يبرز إمكانات النمو القوية لهذا السوق.
كيف تساعد GIGABYTE؟
تلتزم GIGABYTE بمساعدة المؤسسات على الاستفادة من إمكانات البيانات عند الحافة، ودعم نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي للأشياء والابتكار فيها. وبالتعاون مع شركتها التابعة GIGAIPC، توفر GIGABYTE مجموعة واسعة من حلول الحوسبة الطرفية، بما في ذلك خوادم الحافة من الفئة E، وأجهزة الكمبيوتر الصناعية، والأنظمة المضمنة، ومنصات التنقل الكهربائي المخصصة للروبوتات والمركبات ذاتية القيادة.
توفر خوادم GIGABYTE الطرفية تصميمًا متوازنًا من حيث الذاكرة وسعة التخزين وقابلية التوسع. وهي تدعم PCIe Gen 5.0 وبطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي، ما يتيح إجراء استدلال الذكاء الاصطناعي لتطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام. وفي الوقت نفسه، تؤدي الأنظمة المضمنة القائمة على NVIDIA® Jetson Orin™ وThor™ دورًا محوريًا في تطوير تقنيات التصنيع الذكي والمراقبة المؤتمتة والروبوتات.
توفر خوادم GIGABYTE الطرفية تصميمًا متوازنًا من حيث الذاكرة وسعة التخزين وقابلية التوسع. وهي تدعم PCIe Gen 5.0 وبطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي، ما يتيح إجراء استدلال الذكاء الاصطناعي لتطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام. وفي الوقت نفسه، تؤدي الأنظمة المضمنة القائمة على NVIDIA® Jetson Orin™ وThor™ دورًا محوريًا في تطوير تقنيات التصنيع الذكي والمراقبة المؤتمتة والروبوتات.
