تكنولوجيا
مايو 17, 2019
الرؤية المستقبلية لنظام الحوسبة في الممارسات العملية
الرؤية المستقبلية لنظام الحوسبة في الممارسات العملية
ما هي الرؤية المستقبلية لأجهزة الكمبيوتر (السيرة الذاتية)؟
رؤية الكمبيوتر هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي حيث يمكن لأجهزة الكمبيوتر "رؤية" العالم ، وتحليل البيانات المرئية ثم اتخاذ القرارات منها أو فهم البيئة والوضع. أحد العوامل الدافعة وراء نمو رؤية الكمبيوتر هو كمية البيانات التي ننتجها اليوم والتي يتم استخدامها بعد ذلك لتدريب وتحسين رؤية الكمبيوتر. يحتوي عالمنا على عدد لا يحصى من الصور ومقاطع الفيديو من الكاميرات المدمجة في أجهزتنا المحمولة وحدها. ولكن على الرغم من أن الصور يمكن أن تتضمن الصور ومقاطع الفيديو ، إلا أنها قد تعني أيضًا البيانات من المستشعرات الحرارية أو الأشعة تحت الحمراء وغيرها من المصادر. إلى جانب كمية هائلة من البيانات المرئية (يتم مشاركة أكثر من 3 مليارات صورة عبر الإنترنت كل يوم) ، أصبحت القدرة الحاسوبية اللازمة لتحليل البيانات متاحة الآن وبأسعار معقولة. نظرًا لأن مجال رؤية الكمبيوتر قد نما باستخدام أجهزة وخوارزميات جديدة ، فقد ارتفعت معدلات دقة تحديد الكائن. في أقل من عقد ، وصلت أنظمة اليوم إلى 99 في المائة من الدقة من 50 في المائة مما يجعلها أكثر دقة من البشر في الاستجابة السريعة للمدخلات البصرية.
كيفية عمل الرؤية للكمبيوتر؟
أحد المكونات الأساسية لتحقيق جميع قدرات الذكاء الاصطناعي هو إعطاء الآلات قوة الرؤية. لمحاكاة البصر البشري ، تحتاج الآلات إلى الحصول على الصور ومعالجتها وتحليلها وفهمها. تم تحقيق النمو الهائل في تحقيق هذا الإنجاز بفضل عملية التعلم التكراري التي أصبحت ممكنة بفضل الشبكات العصبية. يبدأ بمجموعة بيانات منظمة مع معلومات تساعد الآلة على تعلم موضوع معين. إذا كان الهدف هو تحديد مقاطع الفيديو الخاصة بالقطط كما كان الحال بالنسبة لـ Google في عام 2012 ، فإن مجموعة البيانات المستخدمة من قبل الشبكات العصبية تحتاج إلى صور ومقاطع فيديو تحتوي على قطط بالإضافة إلى أمثلة بدون قطط. يجب تمييز كل صورة ببيانات تعريف تشير إلى الإجابة الصحيحة. عندما تعمل الشبكة العصبية عبر البيانات والإشارات ، ستجد صورة بها قطة ؛ إنها التعليقات التي يتم تلقيها بخصوص ما إذا كان ذلك صحيحًا أم لا مما يساعد في تحسينه. تستخدم الشبكات العصبية التعرف على الأنماط لتمييز العديد من القطع المختلفة للصورة. بدلاً من تحديد مبرمج للسمات التي تصنع القط مثل وجود ذيل وشعيرات ، تتعلم الآلات من ملايين الصور التي تم تحميلها.
7 أمثلة مذهلة لنظام الحوسبة في الممارسات العملية
على الرغم من أن التجارب المبكرة لنظام الحوسبة بدأت في الخمسينيات من القرن الماضي ، وقد تم استخدامها لأول مرة تجاريًا للتمييز بين النص المكتوب علي اجهزة الكمبيوتر والنص المكتوب بخط اليد وذلك بسبعينيات القرن الماضي ، إلا أن تطبيقات التقدم التكنولوجي ( استخدام الحاسوب) نمت بشكل كبير.
وبحلول عام 2022 ، من المتوقع أن تصل القيمة التسويقية لأجهزة الكمبيوتر بقيمة تقدر بحوالي 48.6 مليار دولار، يعد هذا جزءًا من الحياة اليومية التي قد تواجهها على الأرجح بشكل منتظم حتى لو كنت لا تعرف دائمًا متى وأين يتم نشر التكنولوجيا، تخيل كل الأشياء التي يسمح بها للمشاهدة من قبل الانسان والتي تمكنه من البدء في إدراك التطبيقات التي لا تنتهي تقريبًا للرؤية المستقبلية للكمبيوتر، وفيما يلي بعض الأمثلة الأكثر إثارة للرؤية الحاسوبية في الممارسة العملية في يومنا هذا:
رؤية الكمبيوتر ضرورية لتمكين السيارات ذاتية القيادة حيث يستخدم المصنّعون للسيارات بأنواعها العديد من الادوات والتطبيقات المرتبطة ببرمجيات الكمبيوتر مثل الكاميرات ومراقبة الرادارات وأجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية ومن اكتشاف الأشياء وعلامات الخطوط والإشارات والتقاط الصور وإشارات المرور لقيادة آمنة وذلك للحصول على معلومات وافية وواقع بيئي يمكن سياراتهم ذاتية القيادة من المضي قدما.
2. جوجل وترجمة التطبيقات
كل ما عليك فعله لقراءة الإشارات بلغة أجنبية هو توجيه كاميرا هاتفك إلى الكلمات وترك تطبيق الترجمة من Google يخبرك بما يعنيه بلغتك المفضلة على الفور، وباستخدام التعرف الضوئي على الأحرف لرؤية الصور وترجمتها لواقع تكون دليل جغرافي لاستخدام الخرائط لخط سير المركبات بشكل دقيق.
3. التعرف على الوجه
من المؤكد أن الصين في طليعة استخدام تقنية التعرف على الوجه ، وتستخدمها في أعمال الشرطة وبوابات الدفع ونقاط التفتيش الأمنية في المطارات والاماكن العامة وحتى لتوزيع ورق التواليت ومنع سرقتها من الحدائق كما هو الحال في بكين، واستخدام تطبيقات متنوعة وكثيرة واستغلال التكنولوجيا الاستغلال الامثل.
4. الرعاية الصحية واستخدامات الكمبيوتر
نظرًا لأن 90٪ من جميع البيانات الطبية تعتمد على الصور ، فهناك عدد كبير من الاستخدامات برمجيات الكمبيوتر في الطب. بدءًا من تمكين طرق التشخيص الطبي الجديدة لتحليل الأشعة السينية والتصوير الشعاعي للثدي وغيرها من عمليات الفحص إلى مراقبة المرضى للتعرف على المشكلات في وقت مبكر والمساعدة في الجراحة ، ومن المتوقع أن تستفيد المؤسسات الطبية والمهنيون والمرضى من برمجيات الكمبيوتر اليوم وأكثر في المستقبل لتدعيم الرعاية الصحية.
من المعروف ان تتبع جميع الالعاب الرياضية احصائيا من الاشياء المهمة والتي ينتج عنها تقارير تعمل علي تحسين وتطوير الرياضة بشكل عام، لكن باستخدامات تقنيات وبرمجيات الكمبيوتر ساعدت علي تحليل الاستراتيجيات وأداء اللاعبين وتقييماتهم، وكذلك تتبع رؤية رعاية العلامة التجارية في البرامج الرياضية وكمثال لذلك استخدام الفار حاليا لمسعدة الحكام وتقليل الاخطاء التحكيمية.
6. الزراعة واستخدامات الكمبيوتر
في معرض CES 2019 ، عرض جون ديري حصادة شبه مستقلة تستخدم الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر لتحليل جودة الحبوب أثناء حصادها وإيجاد الطريق الأمثل لتطوير المحاصيل. هناك أيضًا إمكانات كبيرة لرؤية الكمبيوتر لتحديد الأعشاب الضارة بحيث يمكن رش مبيدات الأعشاب مباشرة عليها بدلاً من رشها على المحاصيل. هذا ومن المتوقع أن يقلل من كمية مبيدات الأعشاب اللازمة بنسبة 90 في المئة.
7. التصنيع واستخدامات الكمبيوتر
تساعد رؤية الكمبيوتر المصنّعين على العمل بأمان وذكاء وفعالية بطرق متنوعة، وتعد الصيانة التنبؤية مجرد مثال واحد حيث تتم مراقبة المعدات للتدخل قبل أن يتسبب الانهيار في تعطل مكلف، من امثلة ذلك مراقبة التغليف وجودة المنتج ، كما يتم تقليل المنتجات المعيبة من خلال رؤية الكمبيوتر.
يوجد بالفعل عدد هائل من التطبيقات الواقعية لرؤية الكمبيوتر ، وما زالت التكنولوجيا حديثة العهد، مع تواصل البشر والآلات في الشراكة ، سيتم تحرير القوى العاملة البشرية للتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى لأن الآلات ستعمل على مجمل العمليات التي تعتمد على التعرف على الصور.
Future vision of the computing system in practice
Even though early experiments in computer vision started in the 1950s and it was first put to use commercially to distinguish between typed and handwritten text by the 1970s, today the applications for computer vision have grown exponentially.
By 2022, the computer vision and hardware market is expected to reach $48.6 billion. It is such a part of everyday life you likely experience computer vision regularly even if you don't always recognize when and where the technology is deployed. Here is what computer vision is, how it works and seven amazing examples in practice today.
What is Computer Vision (CV)?
Computer vision is a form of artificial intelligence where computers can “see” the world, analyze visual data and then make decisions from it or gain understanding about the environment and situation. One of the driving factors behind the growth of computer vision is the amount of data we generate today that is then used to train and make computer vision better. Our world has countless images and videos from the built-in cameras of our mobile devices alone. But while images can include photos and videos, it can also mean data from thermal or infrared sensors and other sources. Along with a tremendous amount of visual data (more than 3 billion images are shared online every day), the computing power required to analyze the data is now accessible and more affordable. As the field of computer vision has grown with new hardware and algorithms so has the accuracy rates for object identification. In less than a decade, today’s systems have reached 99 percent accuracy from 50 percent making them more accurate than humans at quickly reacting to visual inputs.
How Does Computer Vision Work?
One of the critical components to realizing all the capabilities of artificial intelligence is to give machines the power of vision. To emulate human sight, machines need to acquire, process and analyze and understand images. The tremendous growth in achieving this milestone was made thanks to the iterative learning process made possible with neural networks. It starts with a curated dataset with information that helps the machine learn a specific topic. If the goal is to identify videos of cats as it was for Google in 2012, the dataset used by the neural networks needs to have images and videos with cats as well as examples without cats. Each image needs to be tagged with meta data that indicates the correct answer. When a neural network runs through data and signals it's found an image with a cat; it's the feedback that is received regarding if it was correct or not that helps it improve. Neural networks are using pattern recognition to distinguish many different pieces of an image. Instead of a programmer defining the attributes that make a cat such as having a tail and whiskers, the machines learn from the millions of images uploaded.
7 Amazing Examples of Computer Vision
Imagine all the things human sight allows and you can start to realize the nearly endless applications for computer vision. Here are some of the most exciting examples of computer vision in practice today:
1. Autonomous vehicles
Computer vision is necessary to enable self-driving cars. Manufacturers such as Tesla, BMW, Volvo, and Audi use multiple cameras, radar, and ultrasonic sensors to acquire images from the environment so that their self-driving cars can detect objects, lane markings, signs and traffic signals to safely drive.
All you need to do to read signs in a foreign language is to point your phone’s camera at the words and let the Google Translate app tell you what it means in your preferred language almost instantly. By using optical character recognition to see the image and augmented reality to overlay an accurate translation, this is a convenient tool that uses computer vision.
3. Facial recognition
China is definitely on the cutting edge of using facial recognition technology, and they use it for police work, payment portals, security checkpoints at the airport and even to dispense toilet paper and prevent theft of the paper at Tiantan Park in Beijing, among many other applications.
4. Health care
Since 90 percent of all medical data is image based there is a plethora of uses for computer vision in medicine. From enabling new medical diagnostic methods to analyze X-rays, mammography and other scans to monitoring patients to identify problems earlier and assist with surgery, expect that our medical institutions and professionals and patients will benefit from computer vision today and even more in the future as its rolled out in health care.
5. Real-time sports tracking
Ball and puck tracking on televised sports has been common for a while now, but computer vision is also helping play and strategy analysis, player performance and ratings, as well as to track the brand sponsorship visibility in sports broadcasts.
6. Agriculture
At CES 2019, John Deere featured a semi-autonomous combine harvester that uses artificial intelligence and computer vision to analyze grain quality as it gets harvested and to find the optimal route through the crops. There’s also great potential for computer vision to identify weeds so that herbicides can be sprayed directly on them instead of on the crops. This is expected to reduce the amount of herbicides needed by 90 percent.
7. Manufacturing
Computer vision is helping manufacturers run more safely, intelligently and effectively in a variety of ways. Predictive maintenance is just one example where equipment is monitored with computer vision to intervene before a breakdown would cause expensive downtime. Packaging and product quality are monitored, and defective products are also reduced with computer vision.
There is already a tremendous amount of real-world applications for computer vision, and the technology is still young. As humans and machines continue to partner, the human workforce will be freed up to focus on higher-value tasks because the machines will automate processes that rely on image recognition.
مرحبا، أسمي محمد ابو جياب وهذه مدونتي أسعى دائما لأقدم لكم الافضل