رشد بیحد و حصر هوش مصنوعی مستلزم قدرت محاسباتی بسیار بالایی است. ممکن است دو پردازنده فوتونی قادر به رفع این نیاز باشند و انقلابی در سختافزارهای هوش مصنوعی پدید آورند. هوش مصنوعی تحول عظیمی در بسیاری از حوزهها ایجاد کرده است که از جمله آنها میتوان به تشخیص بالینی ، اتومبیلهای خودران و ترجمه گفتار اشاره کرد. با این حال، حجمِ رو به رشد داده در جوامع امروزی، سخت افزارهای محاسباتی هوش مصنوعی را با چالشهای بزرگی روبرو کرده است.
در این راستا، سرعت محاسبات و مصرف برق از جمله مواردی هستند که باید مورد توجه ویژه قرار گیرند. این قیبل از مسائل، مسیر پیشرفت را برای هوش مصنوعی ناهموار کرده است. «ژو» ، «فلدمن» و همکارانشان با انتشار مقالهای در مجله معتبر «Nature» به معرفی دو پردازنده فوتونی پرداختهاند که میتواند سرعت پردازش هوش مصنوعی را با توسل به ویژگیهای متمایز نور افزایش دهد. این دستاوردها میتوانند تحول چشمگیری در محاسبات نوری به ارمغان آورند.
ظهور هوش مصنوعی به تدریج موجب محدودیت عملکردِ روشهای محاسباتی الکترونیکی و سنتی شده است. از میان انواع مختلف ابزارهای هوش مصنوعی میتوان به شبکههای عصبی مصنوعی اشاره کرد که به لطف عملکرد فوقالعادهشان، کاربرد گستردهای در فعالیتهای هوش مصنوعی دارند. این شبکهها عملیات پیچیده ریاضی را با استفاده از چند لایه نورون مصنوعی بههمپیوسته انجام میدهند. ضرب ماتریس در بردار یک عملیات بنیادی به شمار میرود که از اکثر منابع محاسباتی استفاده میکند.
تلاشهای قابلملاحظهای برای طراحی و اجرای برخی از سیستمهای محاسبه الکترونیکی صورت گرفته است. افزایش سرعت پردازش شبکه های عصبی مصنوعی، هدف اصلی این اقدامات عنوان شده است. محققان با بکارگیری تراشههایی از قبیل مدارهای یکپارچه ، محاسبات الهام گرفته شده از مغز انسان و محاسبات درونحافظهای به موفقیتهای چشمگیری نائل آمدهاند. در این راستا، عملیات پردازش با طیفی از حافظههای موسوم به «ممریستور » انجام میگیرد.
الکترونها حامل اطلاعات در محاسبات الکترونیکی هستند، اما بحث درباره فوتونها از مدتها پیش به عنوان گزینه جایگزین مطرح بوده است. از آنجایی که طیف نور دامنه گستردهای از طول موجها را پوشش میدهد، این امکان وجود دارد که فوتونهایی با طول موج مختلف به صورت موازی انتقال یابند و به نحوی دستخوش تغییر قرار گیرند که قابلیت حمل اطلاعات را داشته باشند. این فرایند به نحوی انجام میشود که سیگنالهای نوری با یکدیگر تداخل نداشته باشند. این شیوه انتشار اطلاعات که با سرعت نور انجام میگیرد، کمترین تاخیر زمانی را به همراه دارد. افزون بر این، انتقالِ منفعل (که در آن نیازی به نیروی ورودی نیست) نقش بسیار موثری در کاهش مصرف برق دارد و تغییر فاز این فرصت را به نور میدهد تا به راحتی در فرکانسهای بالاتر از ۴۰ گیگاهرتز تنظیم و آشکارسازی گردد.
ارتباطات فیبر نوری در طی چند دهه گذشته با موفقیتهای بیسابقهای همراه بوده است. با این حال، استفاده از فوتونها برای انجام محاسبات کماکان کار پردردسری به حساب میآید؛ به ویژه اگر همسطح با پردازندههای الکترونیکی نوین باشد. این دشواری ریشه در نبودِ سازوکارهای پردازش موازی مناسب دارد؛ باید از مواد و تجهیزاتی استفاده کرد که زمینه را برای واکنش غیرخطی و پرسرعتِ نورونهای مصنوعی فراهم کند و دستگاههای فوتونی مقیاسپذیر در سخت افزارهای محاسباتی به کار برده شوند.
خوشبختانه، طراحی دستگاههایی موسوم به «شانههای فرکانس نوری » با پیشرفتهای چشمگیری روبرو بوده است. بنابراین، فرصتهای تازهای برای پردازندههای فوتونی یکپارچه پدید آمده است. شانههای فرکانس نوری به مجموعهای از منابع نوری اطلاق میشود که طیف نشرشان از هزاران یا میلیونها خط طیفی تشکیل یافته است. این خطوط به طور یکنواخت و نزدیک به هم واقع شدهاند. شانههای فرکانس نوری با موفقیتی مثالزدنی در حوزههای گوناگونی از قبیل طیفسنجی، مخابرات و تنظیم ساعتهای نوری مورد استفاده قرار گرفتهاند. جایزه نوبل فیزیک در سال ۲۰۰۵ به پاس ابداع این دستگاه اعطا شد. شانههای فرکانس نوری در تراشههای رایانهای جایگذاری شده و به عنوان منابع انرژی کارآمدی در محاسبات نوری مورد استفاده قرار میگیرند. این سامانه بهترین گزینه برای پردازش موازی دادهها است.ژو و همکارانش از چنین سازوکاری برای تولید پردازندههای فوتونی یکپارچه استفاده کردند. این وسیله نوعی عملیات ضرب ماتریس در بردار انجام میدهد که به کانولوشن (پیچش) در حوزههای پردازش تصویر معروف است. محققان از روش خلاقانهای برای پیادهسازی این کانولوشن استفاده کردند. آنان همچنین از پراکنش کروماتیک برای ایجاد وقفههای زمانی مختلف در سیگنالهای نوری استفاده نمودند. سپس، این سیگنالها را در بُعد مرتبط با طول موج نور ادغام کردند.
ژو و همکارانش با بکارگیری طیف وسیعی از طول موجهای فوتون توانستند پردازش موازی را در عملیات کانولوشن مختلف پیادهسازی نمایند. سرعت پردازش نوری ده تریلیون عملیات بر ثانیه بیشتر از یک هسته پردازش بود. تنها محدودیتی که با آن دست و پنجه نرم میکردند، توان عملیاتی داده بود. از جمله ویژگیهای جالب توجه این کار این است که محققان نقطه ورودی پردازنده کانولوشن فوتونیشان را در موارد کاربردی شناسایی میکنند. طبق پیشنهاد این محققان، این پردازنده قابلیت کاربرد در چارچوب الکترونیکی-نوری هیبرید از قبیل محاسبات in situ در طی ارتباطات فیبر نوری را دارد.
فِلدمن و همکارانش پردازنده فوتونی یکپارچهای ساختند که عملیات کانولوشن را به همراه دستهای از سیگنالهای نوری با دو بُعد انجام میدهد. این وسیله از شانههای فرکانس نوری در معماری محاسباتی درونحافظهای استفاده میکند؛ این معماری بر پایه موادی استوار است که بین حالت بیشکل و حالت کریستالی نوسان میکند. محققان دادههای ورودی را با دستکاری طول موج به طور کامل به حالت موازی در آوردند و عملیات ضرب ماتریس در بردار را با طیفی از سلولهای یکپارچه اجرا کردند. این چارچوب موازی میتواند کل تصویر را در یک مرحله با سرعت بالایی پردازش کند. علاوه بر این، امکان مقیاسبندی این سامانه با استفاده از روشهای تولید تجاری نیز وجود دارد. باید در آیندهای نزدیک منتظر بکارگیری آن در یادگیری ماشین باشیم. چون فرایند کانولوشن با انتقال منفعل همراه است، به لحاظ نظری، محاسبات هسته پردازنده فوتونی میتواند با سرعت نور و مصرف برق پایین انجام گیرد. در حوزههایی از قبیل رایانش ابری که به انرژی بسیاری نیاز دارند، ارزش این قابلیت بیش از پیش نمایان میشود.
با توجه به چالشهایی که در روشهای محاسبه الکترونیکی سنتی وجود دارد، ظهور دستگاههای فوتونی یکپارچه میتواند عملکرد معماریهای محاسباتی آینده را به طرز بیسابقهای افزایش دهد. با این حال، ساخت رایانههای نوری کاربردی مستلزم تلاش گسترده حوزههای گوناگون و همکاری محققان حوزههای علوم، فوتون، الکترونیک و غیره است. اگرچه این پردازندههای فوتونی دارای قدرت محاسباتی و مقیاسپذیری بالایی هستند، اما مقیاس محاسباتی تماماً نوری کماکان نیاز به گسترش دارد. افزون بر این، وجود آن دسته از عناصر محاسباتی که نور را جذب میکنند، موجب محدودیت بازده انرژی شده است. توسعه معماریهای محاسبات فوتونی یکپارچه و غیرخطی پیشرفته از دیگر حوزههای تحقیق برشمرده میشود؛ لذا فقط به کانولوشنهای خطی تکبعدی یا دوبعدی بسنده نمیشود. چارچوب هیبرید نوری-الکترونیکی میتواند با ادغام مدارهای الکترونیکی و هزاران یا میلیونها پردازنده فوتونی در قالب یک معماری مناسب، انقلابی در سخت افزارهای محاسباتی هوش مصنوعی ایجاد کند. این چارچوب از پردازندههای فوتونی و الکترونیکی بهره میبرد. چنین سخت افزارهای محاسباتی میتوانند کاربردهای مهی در حوزههایی نظیر ارتباطات، عملیات مرکز داده و رایانش ابری داشته باشند.
جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید
منبع: hooshio.com
تحقیقات بازار از ضروریترین بخشها در آغاز هر کسبوکاری است. بدون داشتن تصویری از وضعیت بازار هدف احتمال اشتباه و نهایتاً شکست کسبوکار بسیار بالاست. این مسئله دربارهی بازار هوش مصنوعی نیز صدق میکند. بدون شناخت امکانهای این حوزه، مشتریان بالقوه و بالفعل، شرکتهای رقیب و دیگر ابعاد این حوزه نمیتوان راهبرد درستی تدوین کرد.
به همین دلیل، اغلب کسبوکارهای هوشمند و چابک همواره در کنار تیم تخصصی، بخش تحقیقات بازار نیز دارند که کارش رصد بازار و جمعآوری اطلاعات کمی و کیفی دربارهی مشتریان بالقوه و بالفعل است.
شرکتها نمیتوانند همیشه با آزمون و خطا پیش بروند تا راهبردشان را در بازار پیدا کنند. چرا که این شیوه بسیار هزینهبر است. بنابراین توجه به بخش تحقیقات بازار بسیار ضروری است.
اما متاسفانه در ایران بازار کسبوکارهای مربوط به هوش مصنوعی نیز از ضعف کلی دادههای آماری مربوط به حوزههای مالی و تجاری برکنار نمانده است و ضعفهای شدیدی در این حوزه احساس میشود. فقدان اطلاعات درباره شرکتهای فعال در هوش مصنوعی یکی از مهمترین مشکلات این حوزه است.
نبود دسترسی به اطلاعات شرکتهای هوش مصنوعی کار پیمایش و جمعآوری اطلاعات این شرکتها را بسیار دشوار کرده است. یکی از شرکتهایی که سعی کرده با تلاشهایش ضعفهای تحقیقات بازار هوش مصنوعی در کشور را پوشش دهد، مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت است.
این مرکز، بهعنوان یکی از زیرمجموعههای شرکت پردازش اطلاعات مالی پارت، از همان روزهای اول شروع به کارش، در کنار پژوهشهای گستردهی علمی در حوزهی هوش مصنوعی، تحقیقات بازار را نیز آغاز کرده است. مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت، که یکی از قویترین و بزرگترین شرکتهای فعال در حوزهی هوش مصنوعی ایران است، توانسته است با اتکا به دانش متخصصان خود سرویسهای زیادی را توسعه دهد و به دستاوردهای چشمگیری برسد. این شرکت با کمک همین پشتوانهی قدرتمندی که دارد گامهای بزرگی را در جهت جمعآوری اطلاعات شرکتهای هوش مصنوعی در ایران برداشته است.
پژوهشهای مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت دربارهی وضعیت اکوسیستم هوش مصنوعی در ایران از سه سال پیش آغاز شده است. حاصل پژوهشهای این مرکز از همان سال نخست در قالب کتابی با عنوان بومشناسی هوش مصنوعی منتشر میشود.
از آنجایی که بازار هوش مصنوعی هر سال تغییرات بسیاری را از سر میگذارند، کتاب بومشناسی هوش مصنوعی نیز هر سال با افزودن اطلاعات جدید بهروزرسانی میشود. آخرین نسخه از کتاب، ویراست سوم آن است که در مرداد ۱۳۹۹، با حضور آقای دکتر سورنا ستاری، معاون علمی و فناوری ریاست جمهوری، رونمایی شد.
همانطور که پیش از این گفتیم ویراست سوم کتاب در تابستان ۱۳۹۹ منتشر شده است. عنوان کتاب بومشناسی هوش مصنوعی است. بر روی جلد، زیرعنوان «ویژهنامه بررسی رخدادها و روندهای هوش مصنوعی» نیز به چشم میخورد. در صفحات آغازین کتاب پیشگفتاری به قلم آقای دکتر علی رسولیزاده، مدیرعامل شرکت پردازش اطلاعات مالی پارت، آمده است.
کتاب بومشناسی هوش مصنوعی در شش فصل تدوین شده است. فصل نخست با دلایل تدوین کتاب آغاز میشود و قرار است نیازی را که در حوزهی «تحقیقات یکپارچهی بازار هوش مصنوعی در ایران» احساس میشود پوشش دهد.
فصل دوم کتاب بیشتر به نمونههایی از کاربرد هوش مصنوعی میپردازد. در این فصل میتوان اطلاعاتی دربارهی کاربردهای هوش مصنوعی در حوزههایی چون بهداشتودرمان، حملونقل، و مواردی از این دست، یافت.
فصل سوم دورنما و چشماندازی است از رخدادها و روندهای هوش مصنوعی در سطح جهانی. در این فصل تصویری دقیق از وضعیت هوش مصنوعی در کشورهای چون آمریکا، آلمان، کانادا و ایتالیا ترسیم شده است.
فصل چهارم را میتوان از مهمترین فصلهای کتاب دانست. این فصل پاسخی است عینی و آماری به مسئلهی وضعیت شرکتهای هوش مصنوعی در ایران. در این فصل اطلاعات بیش از صد شرکت فعال در حوزههای گوناگون هوش مصنوعی گردآوری شده است. پایانبخش فصل چهارم بحثی است دربارهی روش بررسی و نحوهی جمعآوری اطلاعات شرکتها.
فصل پنجم به ابعاد دیگر بازار هوش مصنوعی میپردازد. شاید جالبترین بخشهای این فصل «مقایسهی تطبیقی وضعیت هوش مصنوعی در ایران و جهان» باشد. در این بخش بهصورت تطبیقی وضعیت آموزش، تعداد مقالات و میزان اشتغال در حوزهی هوش مصنوعی در ایران با دیگر کشورهای جهان مقایسه شده است.
فصل ششم بهعنوان فصل پایانی کتاب، به آیندهی هوش مصنوعی و چالشهای پیش روی آن میپردازد.
از نقاط قوت کتاب علاوه بر ارائهی دقیق و آماریِ اطلاعات شرکتهای فعال در ایران، جامع بودن آن است. فصلبندی کتاب بهگونهای است که سعی شده تصویری جامع از وضعیت هوش مصنوعی در جهان و البته ایران برای خواننده تصویر شود.
با توجه به گستردگی موضوعات مطرح شده در کتاب بومشناسی، طیف مخاطبان کتاب نیز بسیار وسیع است. بهطورکلی، این کتاب برای هر کسی که بهنوعی با هوش مصنوعی و بازارش در ارتباط است میتواند مفید باشد. در ادامه به برخی از مهمترین مخاطبان بالقوهی کتاب اشاره میکنیم.
کتاب بومشناسی هوش مصنوعی برای کسبوکارهایی که کارشان را بهتازگی در بازار هوش مصنوعی آغاز کردهاند بسیار مناسب است؛ چرا که کسبوکارهای نوپا باید در ابتدا تاریخ فعالیت شرکتهای همحوزه، موفقیتها، محصولات و جایگاه هر شرکت را در بازار بدانند تا بتوانند به بازار رقابت یا همکاری با این شرکتها پا بگذراند.
این کتاب همچنین با گردآوری بهروزترین اطلاعات درخصوص بازار هوش مصنوعی ایران کمک میکند تا سیاستگذاران و تصمیمگیران با نگاهی به گذشته، آینده را بهتر برنامهریزی کنند. بدون تطبیق هوش مصنوعی با نیازها و توانمندیهای کشور نمیتوان در هوش مصنوعی رشد کرد. کتاب بومشناسی هوش مصنوعی با گردآوری اطلاعاتی در این خصوص، امکان مقایسه توانمندیها، ظرفیتها و خلاهای موجود در میان کلیهی شرکتهای فعال در این حوزه را فراهم آورده است. برنامهریزی درست و منطقی برای آینده از دل همین تحلیلها بیرون میآید.
اما همانطور که گفتیم، مخاطبان این کتاب صرفاً به کسبوکارهای نوپا و سیاستگذاران هوش مصنوعی محدود نمیشود. امروز کمتر حوزهای را میتوان یافت که بهطور مستقیم یا غیرمستقیم با هوش مصنوعی در ارتباط نباشد.
به همین دلیل، روزبهروز بر تعداد سرمایهگذارانی که تمایل دارند در حوزهی هوش مصنوعی سرمایهگذاری کنند افزوده میشود. اطلاعاتی که دربارهی وضعیت بازار هوش مصنوعی در ایران و جهان در این کتاب آمده است به سرمایهگذاران کمک میکند با درک درست از امکانها و محدودیهای بازار هوش مصنوعی داشته باشند و با توجه به نیازهایی که اکنون در کشور در هوش مصنوعی احساس میشود برنامهی سرمایهگذاری خود را پیش برند.
دانشجویان، محققان و اساتید دانشگاه از دیگر مخاطبان این کتاب هستند. متخصصان هوش مصنوعی میتوانند با اطلاعاتی که در این کتاب گردهم آمده دانستههای خود را از دانش روز جهان با اطلاعات بومی درباره وضعیت تخصصشان در ایران تلفیق کنند.
جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید
منبع: hooshio.com