المحتوى
4 فبراير 20194 فبراير 2019
ما التالي للتعلم الآلي؟
في العصور القديمة ، كانت الآلات سيئة السمعة في التعرف على الأنماط - كان بإمكانها فقط اتباع مجموعة من الإرشادات المبرمجة مسبقًا. أدى ظهور التعلم الآلي إلى ظهور أنظمة وأجهزة يمكنها بالفعل تفسير البيانات واستخدامها لتحسين نفسها.
التعلم الآلي يمس بالفعل كل جانب تقريبا من جوانب حياتنا ، وتغييرها للأفضل. بقدر ما نحن في اكتشاف الأنماط ، فإن الآلات أفضل بكثير في ذلك - وهذا الكشف عن الأنماط سهل الاستخدام بمجموعة كبيرة من الطرق ، من التعرف على الكلام إلى ترقب سوق الأسهم.
إذن ما الذي يمكن أن نتوقعه من هذا المجال في عام 2019؟
صنع المادية الرقمية
الشركات التي تستثمر بكثافة في كل من التعلم الآلي والحوسبة الصغيرة تعمل على تمهيد الطريق لمستقبل ML. الذراع هو في طليعة هذا الجهد. تعمل تقنيتها على تحسين كل شيء بدءًا من الرعاية الطبية للاستجابة الأولى وحتى التقاط صور سيلفي.
النظر في كورتي
Corti عبارة عن جهاز صغير مخصص حول حجم صفحة Google الرئيسية. ومع ذلك ، فلن تجد أيًا منها في غرفة المعيشة الخاصة بك في أي وقت قريب.
يتم نشر الأداة حاليًا في مراكز الاستجابة للطوارئ في جميع أنحاء العالم. يستمع إلى مكالمات الطوارئ الطبية ويساعد المشغل على تقديم أفضل نصيحة.
إنه الهدف الأكثر أهمية؟ لتحديد حادث السكتة القلبية قبل البشر على الخط.
تقتل النوبات القلبية المزيد من الناس أكثر من أي شيء آخر ، ومع ذلك فإننا لا نزال نسيء السمعة في التقاط علامات التلويح. يمكن أن يؤدي عدم الوعي هذا إلى تأخير التدخل في المواقف التي يمكن أن يكون لبضع دقائق فيها تأثير خطير على معدل بقاء الضحية. في الواقع ، في كل دقيقة يتم فيها تأجيل الإنعاش القلبي الرئوي ، تنخفض فرصة البقاء على قيد الحياة بنسبة تصل إلى 10 في المائة.
يتمتع جهاز ML هذا بسجل حافل في تحديد السكتة القلبية بشكل أسرع ، بمعدل دقة مذهل يبلغ 93 في المئة - أعلى بكثير من 73 في المئة النموذجية للمشغل البشري. استخدامه على نطاق واسع يمكن أن ينقذ الآلاف من الأرواح.
يتم التعامل مع التعلم الآلي بالضرورة على الجهاز ، بدلاً من توصيله بقاعدة بيانات في السحابة. في المواقف التي تهدد الحياة ، يحتاج المشغل إلى تقديم المشورة المنقذة للحياة من لحظة إلى أخرى ، بغض النظر عن عوائق الإنترنت. المخاوف المتعلقة بالخصوصية تجعل أيضًا جهاز ML المتصل بشبكة الإنترنت صعبًا للغاية في المواقف الطبية.
كورتي ليست مجرد حيلة واحدة ؛ يتم توسيع تركيزه ليشمل جرعة زائدة من المخدرات وتشخيص السكتة الدماغية ، وذلك باستخدام تقنيات مثل التحليل الصوتي.
يتم تشغيل Corti بواسطة Nvidia TX2: Arm v8 (64 بت) ثنائي النواة + Cortex-A57 رباعي النواة (64 بت).
التركيز أكثر دراية
إذا كان هذا الاستخدام للتعلم الآلي يزيد من سرعة قلبك ، فهناك منظف حنك اجتماعي أكثر.
في عام 2018 ، بدأ Instagram في طرح قدرته على التركيز ، والتي تتيح للمستخدمين إنشاء صور شخصية مركّزة بشكل احترافي ولقطات تحدد الوجوه وتطمس الخلفية.
على الرغم من أنها لا تتوقف تمامًا عن النوبات القلبية ، إلا أن هذه الميزة توفر تجربة سهلة الاستخدام ومألوفة ، كما أنها ممكنة مع تحسينات الأجهزة والبرامج التي تأتي مع التعلم الآلي.
سواء باستخدام وضع selfie ، أو الكاميرا الخلفية القياسية ، يستخدم Focus شبكة تجزئة الصور للصور تلقائيًا حول موضوع الصورة مع تشويش الخلفية لإنشاء لقطة ذات مظهر احترافي. كما قد تتخيل ، هذه تقنية معقدة تتطلب معالجة إضافية مهمة لتشغيلها بسرعة وكفاءة ، ونتيجة لذلك تم نشرها بشكل انتقائي في الأنظمة الأساسية المتقدمة التي تدعم التحسينات الضرورية. نظرًا لتعاون قوي مع Arm وفريق Compute Library ، يشمل هذا أيضًا عددًا من الأجهزة التي تحتوي على وحدات معالجة Arm Mali.
إذا ما هو التالي؟
في عام 2019 ، ستقوم شركات مثل Arm بتعزيز الأجهزة في جميع أنحاء العالم مع زيادة قدرات تعلم الآلة. يمكننا أن نتوقع تحسينات في كل صناعة تقريبًا ، بدءًا من مكافحة الآفات المستهدفة بدقة في الزراعة إلى ميزات أكثر تقدماً للسيارات ذاتية الحكم. من المحتمل أن تتحسن أجهزتك الذكية في مهام مثل التعرف على الكلام ، مع زيادة القدرة على اكتشاف أشياء مثل انعطاف ونغمة.
راقب ذراعك إذا كنت تريد أن ترى أين يتجه التعلم الآلي على الجهاز في عام 2019. مع اتجاه عصا الهوكي في قدرات تعلم الآلة ، ستكون سنة مثيرة.
