[المحتوى جزءا لا يتجزأ]
آدم سكرابا، مدير تسويق المنتجات في NVIDIA، ينضم إلى Ryan Chacon في IoT For All Podcast لمناقشة إنترنت الأشياء في الذكاء الاصطناعي, رؤية الكمبيوتر، والمحاكاة. يتحدثون عن نمو إنترنت الأشياء والرؤية AI و التوائم الرقمية، وكيف يخلق الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء القيمة، وتحديات اعتماد إنترنت الأشياء، وأهمية معرفة المجال لتحقيق النجاح، و كاميرات مثل أجهزة استشعار إنترنت الأشياء.
الراعي الرسمي للحلقة 311: KORE Wireless
Twilio Super SIM أصبح الآن KORE Super SIM! في الأول من يونيو، استحوذت شركة KORE Wireless على Twilio IoT، ومعها الحل الأبسط لتوصيل أجهزتك بشكل موثوق حول العالم.
Super SIM عبارة عن شريحة SIM واحدة تتيح الوصول إلى أكثر من 400 شبكة، بما في ذلك أفضل 3 شركات اتصالات من الدرجة الأولى في الولايات المتحدة. تجاوز فشل الشبكة تلقائيًا يعني أقصى وقت تشغيل لأجهزتك.
والبدء سهل – فقط قم بالزيارة korewireless.com/supersim-iotforall
من نحن آدم سكرابا
آدم سكرابا هو مدير تسويق المنتجات ويقود التبشير والتسويق في جميع أنحاء العالم لمنصة الحوسبة المتسارعة من NVIDIA في تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتحليل الفيديو لحل المشكلات الحرجة عبر مجموعة من الصناعات.
وقبل ذلك، كان مسؤولاً عن قيادة تطوير الأعمال في NVIDIA والتحالفات الإستراتيجية التي تطبق الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتحليل الفيديو لمبادرات المدن الذكية في جميع أنحاء العالم. طوال حياته المهنية، عمل مع شركات Fortune 500 والشركات الناشئة والحكومات.
مهتم بالتواصل مع ادم؟ تواصل على LinkedIn!
من نحن NVIDIA
NVIDIA هو رائد الحوسبة المتسارعة باستخدام GPU. أدى اختراع الشركة لوحدة معالجة الرسومات في عام 1999 إلى إعادة تعريف رسومات الكمبيوتر والألعاب، وأشعل عصر الذكاء الاصطناعي الحديث، كما أدى إلى إنشاء Metaverse الصناعي - حيث تعمل وحدة معالجة الرسومات بمثابة أدمغة الروبوتات، والآلات المستقلة، والمركبات ذاتية القيادة التي يمكنهم إدراك وفهم العالم من حولهم.
أسئلة أساسية وموضوعات من هذه الحلقة:
(شنومكس: شنومكس) مقدمة إلى آدم سكرابا ونفيديا
(شنومكس: شنومكس) ما الذي أتاحه نمو إنترنت الأشياء؟
(شنومكس: شنومكس) تعريف الرؤية الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر
(شنومكس: شنومكس) كيف تخلق تقنيات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي القيمة؟
(شنومكس: شنومكس) تحديات اعتماد إنترنت الأشياء
(شنومكس: شنومكس) أهمية معرفة المجال للنجاح
(شنومكس: شنومكس) التوائم الرقمية والمحاكاة
(شنومكس: شنومكس) الكاميرات كأجهزة استشعار لإنترنت الأشياء
(شنومكس: شنومكس) تعلم المزيد والمتابعة
النص:
– [ريان] مرحبًا بآدم في البودكاست الخاص بإنترنت الأشياء للجميع. شكرا لوجودك هنا هذا الأسبوع.
– [آدم] شكرًا لاستضافتي.
– [رايان] قبل أن نخوض في الأمر، أود أن تقدم لجمهورنا مقدمة سريعة عن نفسك وعن الشركة.
– [آدم] أنا آدم سكرابا. أقود التسويق لجهود الذكاء الاصطناعي التطبيقية داخل NVIDIA والتي تركز على تطبيق الذكاء الاصطناعي على أتمتة البنية التحتية.
نحن نستفيد من إنترنت الأشياء بشكل كبير. نحن نعمل على أشياء مثل البيع بالتجزئة الذكية، والمستشفيات الذكية، والتصنيع، والمساحات الذكية مثل المطارات، وتقليل الازدحام المروري في شوارع مدينتنا، كل ذلك باستخدام أجهزة الاستشعار وإنترنت الأشياء. ولذا فقد كنت مع الشركة لفترة طويلة وشاركت في هذا الجهد منذ البداية.
لذلك كان الأمر مثيرًا جدًا. أقوم بالكثير من التبشير، وأعمل مع نظام بيئي كبير ومتنامي وسريع التطور من الشركاء.
– [ريان] لقد شهدنا بوضوح نموًا كبيرًا في إنترنت الأشياء على مدار السنوات الماضية في مختلف الصناعات. تكلفة التبني والنشر تنخفض في عناصر مختلفة.
يتم إثبات الحلول وتوسيع نطاقها بشكل أفضل مما كانت عليه من قبل. إذن، مع كل هذا النمو، ونشر كل هذه المستشعرات، ما الذي يحدث؟ ماذا ترى يحدث الآن؟ أو ماذا ترى سيحدث بعد ذلك، أعتقد أنني يجب أن أقول. ما هي الأشياء الرئيسية التي يجب أن نهتم بها مع هذا النمو؟
– [آدم] إنه أمر مثير للاهتمام. في مساحتنا، أعتقد أن إحدى أكبر أجهزة الاستشعار أو أجهزة إنترنت الأشياء التي نتعامل معها هي الكاميرات. كما تعلمون، هي كاميرا الشبكة. هناك تقديرات، وأنا أصدقها بشدة، أنه من المحتمل أن يكون هناك حوالي ملياري كاميرا منتشرة في جميع أنحاء العالم.
ويمكن القول إن هذا أحد أهم أجهزة إنترنت الأشياء وأكثرها قيمة لدينا. هناك الكثير من الأسئلة التي يمكنك الإجابة عليها باستخدام الكاميرات، ونحن نرى ما لا يصدق حقًا، أولاً، كما قلت، تنخفض التكاليف بشكل كبير، ويمثل هذا مجالًا مهمًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي بالنسبة لنا لكي نكون منطقيين من كل ذلك.
وكما ذكرت في المقدمة، فإننا نركز كثيرًا على المشكلات المهمة حقًا، ومع الطبيعة واسعة النطاق لهذه المستشعرات لأول مرة، يمكننا حقًا معالجة أشياء مهمة حقًا. على سبيل المثال، الوفيات الناجمة عن حوادث المرور هي السبب الأول للوفاة في الولايات المتحدة، ولأول مرة فعليًا بسبب هذه البيانات، يمكننا في الواقع التعامل معها وكأنها مرض. على العكس من ذلك، فهي حتمية، وهذا مهم حقًا. وهذا مجرد مثال واحد. هناك جهد مثير للاهتمام حقًا حول خفض عدد الوفيات إلى الصفر، ونحن، لأول مرة، نستطيع ذلك، بفضل إنترنت الأشياء.
– [ريان] دعني أسألك، نتحدث عن الفيديو. إنها بالتأكيد منطقة شائعة الآن، ذلك المستوى التالي من الاستشعار من خلال الكاميرات والتقنيات، والكثير من الأشياء الموجودة هناك، الذكاء الاصطناعي للرؤية، والرؤية الحاسوبية، والفحص البصري الآلي. ما هذه الأشياء؟ هل يمكنك على مستوى عالٍ تحديد الوقت الذي يسمع فيه الأشخاص هذه المصطلحات، وهذا هو ما تعنيه أو ما يجب أن تفكر فيه؟
– [آدم] نعم، أعتقد أن أسهل طريقة للتفكير في الكثير من هذه الأشياء هي تشبيه بسيط جدًا. ونأمل أن يكون له معنى. أسهل طريقة للتفكير في هذا هو جهد الأتمتة. وما أعنيه بذلك هو أنك إذا فكرت، فإننا لا نفكر في روبوت، مثل، من حرب النجوم، روبوت يتحرك ويصدر أصوات صفير، ولكنه يتمتع بمستوى معين من الاستقلالية، أو أنت يمكن أن نفكر في سيارة ذاتية القيادة. كلا الروبوتات.
الروبوت يقوم بالفعل بثلاثة أشياء. إنه يدرك العالم من حوله. هناك بعض المنطق الذي يقوم به، مثل التفكير وكأنني على وشك الاصطدام بجدار أو أن هناك سيارة أمامي، وأحتاج إلى الضغط على الفرامل. ثم هناك العمل. بعض التصرفات الجسدية. الفرامل، الحركة، مهما كان ذلك.
الإدراك والتفكير واتخاذ الإجراءات. ما نقوم به في الكثير من الصناعات المختلفة، وما يركز عليه فريقنا كثيرًا ويفكر فيه هو تحويل البنية التحتية إلى روبوت. ولذا فإن رؤية الذكاء الاصطناعي، ذلك الإدراك، أول شيء، إدراك العالم من حولك باستخدام الكاميرات، هذا مثل، وهذا بصراحة هو الأخير، منذ أن انفجر التعلم العميق والذكاء الاصطناعي بالفعل، على سبيل المثال، قبل عقد من الزمن، كان ذلك، لقد أمضينا الوقت في السنوات الأخيرة، تم إتقان فكرة منح الآلات رؤية خارقة من خلال الإدراك. وربما تكون هذه هي الطريقة الأسهل للتفكير في الأمر. وهذا المفهوم لتحويل البنية التحتية، سواء كان مطارًا أو غرفة مستشفى أو تقاطعًا في أحد شوارع المدينة، التسوق بدون احتكاك، مثل متاجر البيع بالتجزئة لدينا سيصبح بشكل متزايد روبوتات لا تتحرك.
هذا حقا ما نقوم به. ولذا، أود أن أقول إنها ربما تكون أفضل طريقة للتفكير في كل هذه المستشعرات والذكاء الاصطناعي، هذه مجرد مستوى الإدراك، ولكن في الواقع، هذا جزء مهم، هذا ثلثه. لكن الشيء المثير للاهتمام حقًا هو عندما يمكنك فعليًا أن تقول ليس فقط ما يحدث الآن، ولكن ما الذي سيحدث بعد ذلك، وكيف يمكنني تحسينه؟ كيف يمكنني إنقاذ حياة؟ كيف يمكنني السماح للمتسوق بالحصول على تجربة أفضل وأكثر متعة وأكثر متعة أثناء ذهابه وشراء البقالة؟ هذا أعتقد أن ما نحاول الوصول إليه حقًا.
– [ريان] إذًا كيف تساعد هذه التقنيات في الوصول إلى هذه النقطة، أليس كذلك؟ مثل كيفية نشر أجهزة الاستشعار، ووضع هذه الكاميرات وهذه الحلول، وأدوات الذكاء الاصطناعي، وأدوات إنترنت الأشياء في تجارة التجزئة، في المدن، كيف تخلق هذه الأشياء قيمة فعلية؟
– [آدم] هناك الكثير من عدم الكفاءة. ومرة أخرى، كما تعلمون، الدور الذي أقوم به، العدسة التي أرى العالم من خلالها، يتم من خلال هذه العمليات الفيزيائية. ومرة أخرى، يمكننا أن ننتقل واحدًا تلو الآخر. إذا فكرت في التصنيع، هناك قدر كبير من العمل اليدوي غير الفعال، أو لن أقول العمل اليدوي،
أعتقد دائمًا أن العمليات غير فعالة للغاية. هناك فحص بدائي للغاية، مثل شفرات حلاقة جيليت التي تخرج من خط الإنتاج أو منتجات بيبسيكو، ويمكن فحصها بحثًا عن العيوب في مرحلة ما قبل العملية لتوفير مبلغ كبير من الدولارات من خلال الذكاء الاصطناعي للرؤية. لدى تجار التجزئة كمية لا تصدق من النفايات التي يمكن أن تكون، إنها كمية مذهلة. إنها تريليونات الدولارات التي يتم إهدارها في تجارة التجزئة. زراعة. يمكننا أن نجعل الطعام أفضل حيثما لدينا حرفيًا، ولأول مرة يبدو أن التلقيح الآلي بدأ يصبح شيئًا لصنع الطعام بشكل أكثر كفاءة.
ولكن الأمر المثير للاهتمام حقًا هو أن هناك عنصر الكفاءة وهناك أيضًا عنصر السلامة وهذان الأمران غالبًا ما يسيران جنبًا إلى جنب، خاصة أن هذه كلها عمليات فيزيائية نفكر فيها. ومثل السلامة في مكان العمل فهي أمر كبير. لقد حصلنا على نحو متزايد، ومع زيادة الأتمتة في مرافق الإنتاج لدينا، أصبح لدينا الآن آلات وبشر يتعايشون.
وهذا مجال يمكننا أن نجعله أكثر أمانًا من خلال منح بنيتنا التحتية المزيد من المعنى، والمزيد من الإدراك، والمزيد من القدرة على تحسين العمليات.
– [ريان] عندما يتعلق الأمر بالاعتماد، سواء أكان الأمر يتعلق بالشركة التي تعتمده لتزويد عملائها بتجربة أفضل أو اعتماده لشركة ما لاستخدامه داخليًا داخل المؤسسات، فهناك دائمًا تحديات عندما يتعلق الأمر بنشر حلول إنترنت الأشياء واعتمادها ، يمين؟
انها في كثير من الأحيان جديدة. لقد تم دمجها مع الأنظمة القديمة المحتملة. قد يخلق نوعًا من التحديات التجارية الجديدة للمؤسسات. عندما تفكر في الشركات التي تتبنى إنترنت الأشياء، سواء كان ذلك لأنفسهم أو لعملائهم النهائيين أو لشيء سيبيعونه للعميل، أين ترى أكبر التحديات التي تكمن خارج الجزء الفني؟
نظرًا لأن الأمر تقني، فمن الواضح أننا تحدثنا كثيرًا من قبل وقد تحدثنا أيضًا، كما يمكن أن يعتمد على البيئة، وما هو حالي، والبنية التحتية الحالية الموجودة بالفعل داخل المؤسسة، ولكنك تستبعد ذلك، ما هل ترى التحديات الأكبر والأكبر عندما يتعلق الأمر بجلب إنترنت الأشياء إلى الأعمال التجارية أو أعمال عملائك المحتملة.
– [آدم] هناك اتجاه واحد مثير للاهتمام أعتقد أنه يؤثر على ما تقوله. وهو مثير للاهتمام لأنه يتداخل قليلاً مع الجانب الفني. ولكن آمل أن أتمكن من التوضيح. ما نحن عليه، لأنه، حتى في دوري، نحن نعلم حرفيًا في السنوات التسع الماضية أننا كنا في هذا، وقد رأينا في الأيام الأولى، كما قلت، كل هذه التكنولوجيا جيدة جدًا جديد. ما كان لدينا هو العاملون في مجال التكنولوجيا، في حالتنا، الكثير من الأشخاص الذين لديهم رؤية للكمبيوتر، يمليون أو يخلقون الحلول التي يعتقدون أنها مناسبة لقطاع معين، سواء كان البيع بالتجزئة أو التصنيع أو المدن الذكية. في السنوات التسع الماضية، زاد نضج هذه الأدوات والذكاء الاصطناعي كثيرًا، وكان لإمكانية الوصول إلى القدرة على إنشاء هذه الأدوات تأثير مثير للاهتمام حقًا، حيث لم يعد اليوم هؤلاء المخضرمون البالغ عددهم 30 عامًا في رؤية الكمبيوتر يحاولون حل المشكلة تجارة التجزئة أو حركة المرور، مشكلة المدينة الذكية. لدينا الآن الأدوات التي تتيح لخبراء الصناعة، والأشخاص العاملين في مجال البيع بالتجزئة أو الشركة المصنعة، مثل الذين يفهمون حرفيًا قطاعهم، الوصول إلى الاستفادة من إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي لأول مرة لأن تجريد هذه الأدوات سمح للناس بالوصول إلى سحر أشياء مثل الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى أن تكون شخصًا يعمل بالذكاء الاصطناعي.
لا يحتاجون إلى أن يكونوا عالم بيانات. لا يحتاجون حقًا إلى معرفة الكثير على الإطلاق. الأدوات رائعة. ولذا فإن هذا الانفجار الكبير في نضج هذه الأدوات كان له بالفعل تأثير عميق على قيمة التطبيقات. لم نعد كذلك، ولم يعد الحل يطارد مشكلة.
نحن الآن قادرون على العثور على مشكلة ملحة وحلها بسهولة أكبر. وعلى سبيل المثال، حرفيًا، حتى هذا العام، رأينا مدنًا، على سبيل المثال، لأول مرة، مدن تبتكر حلولها الخاصة، باستخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل المرور. تعد مدينة رالي بولاية نورث كارولينا أحد الأمثلة الرائعة التي عملنا عليها لفترة من الوقت.
اعتدنا أن نعمل معهم من وجهة نظر النظام البيئي لشركاء التطبيقات الذين يمكنهم مساعدتك. إنهم الآن يبنون حلولهم الخاصة باستخدام الذكاء الاصطناعي. لأول مرة، لدينا مدن، وهذا فقط، كما تعلم، إذا أخبرتني أنه حتى، قبل ستة أو سبعة أشهر، ربما كنت سأضحك عليك، ولكن هذا هو الشيء الذي نحن عليه أعتقد أن هذا سيغير كل شيء في الكثير من هذه الصناعات.
– [ريان] أحد الأشياء التي رأيتها والتي تؤدي حقًا إلى نجاح عمليات النشر أو تساعد حقًا في المساهمة فيها هو القدرة على الحصول على فهم واضح جدًا للمعرفة والخبرة في المجال حيث سيتم نشرها، وفهم العميل النهائي والبيئة والأعمال وما إلى ذلك.
ونعم، يمكن للشركة التي تبني هذه الحلول أن تتعلم ذلك. ولكن كلما تمكنت من إيصال ذلك إلى الأشخاص فعليًا، أو الأشخاص الموجودين، كلما تمكنت من تحقيق ذلك وجعل الأشخاص المشاركين الذين يقومون بهذا يومًا بعد يوم كجزء من هذه العملية، أعتقد أن فرصتك أكبر في ذلك بناء شيء سيكون ناجحا.
لذا، فقد لاحظت أن الكثير من الشركات تركز على أدوات محددة أكثر رأسية، وتطبيقات محددة رأسية، بينما تتيح أيضًا لأولئك الذين يعملون في تلك الصناعات استخدام الأدوات وليس من الضروري دائمًا العمل مع شركة أخرى من أجل التطوير، مما قد يؤدي أيضًا إلى ضياع الأشياء في تلك المحادثات لبناء ما هو مطلوب بالضبط للمستخدم النهائي.
لذلك رأيت أن هذا النوع يلعب دورًا كبيرًا في نمو أو نجاح الكثير من عمليات النشر المختلفة.
- [آدم] نعم، 100%. وأعتقد أن هذا هو الأمر المثير للاهتمام بشأن كوننا في عمل مثل هذا وأننا جميعًا نشاهد هذا يحدث. هذا ليس، كما نقول أحيانًا، ليس كذلك، إنه ليس أرخص قليلاً أو أفضل قليلاً.
هذه أشياء جديدة تمامًا، ويتطلب الأمر نوعًا مختلفًا تمامًا من التركيب الجيني إلى مجرد تجربة وانفتاح تقريبًا للذهاب وتجربة بعض الأشياء. ولذا فإن المتبنين الأوائل يقومون بعمل سحري معنا.
– [ريان] لقد كان لدي ضيف منذ فترة قصيرة، وكنا نتحدث عن المحاكاة في إنترنت الأشياء.
وعندما انضممت إلى مجال إنترنت الأشياء لأول مرة منذ حوالي سبع سنوات، كانت المحاكاة موضوعًا كبيرًا. لقد كانت القدرة على النشر دون النشر وبدون الاستثمار الأولي، بدون الأجهزة، بدون كل القطع الفنية، لمعرفة وعرض عائد الاستثمار قبل الحاجة إلى هذا الاستثمار.
وبعد ذلك أصبحت التوائم الرقمية أكثر شعبية. أصبح ذلك شيئًا كبيرًا. وبعد ذلك بدأت أرى مزيجًا من التوائم الرقمية، والمحاكاة، مثل التوائم الجسدية بمعنى ما أيضًا. إذن هناك علاقة كبيرة بين النجاح والقدرة على استخدام المحاكاة والتوائم الرقمية لبناء شيء يناسب أفضل ما يمكن.
كيف ترى أن نمو هذه المجالات يساهم في انتشار اعتماد إنترنت الأشياء ونجاحه على نطاق أوسع، وحتى الآن جلب أدوات الذكاء الاصطناعي كجزء من هذه العملية أيضًا.
– [آدم] نعم، إنه أمر لا يصدق. وأعتقد أن هذا يتحدث قليلاً عن إمكانية الوصول إلى بعض هذه الأدوات. نحن نشهد محاكاة وتوائم رقمية، كما ذكرت، لقد تم الحديث عنها لفترة طويلة، ولكن ما نشهده حقًا هو زيادة، والأمر المثير للاهتمام أيضًا هو أننا نتمتع بهذا المركز الرائع والمبهج للغاية حيث كانت NVIDIA في البداية في عالم المحاكاة. قد يجادل المرء كثيرًا، وأعتقد أنه لن يجادل أحد في فكرة أن الألعاب، والكثير من الناس يفكرون جيدًا، NVIDIA، لقد بدأت بالألعاب. الألعاب هي في الحقيقة محاكاة لعالم ثلاثي الأبعاد. إنه يحاكي، ونحن نحاكي الفيزياء، نحاكي كل الإضاءة. نحن نحاكي كل هذه الأشياء. لذلك كان لدينا دائمًا قدم واحدة في عالم المحاكاة. لذا يمكننا الآن أن نأخذ الكثير من التقنيات التي تم تصميمها للألعاب والعرض ومحاكاة الفيزياء إلى محاكاة، بالطبع، المركبات ذاتية القيادة. كيف من المحتمل أن تقود X مقدار ملايين الأميال في السيارة دون تصنيع السيارة وإضافة الذكاء الاصطناعي إليها. يمكنك القيام بذلك من خلال المحاكاة، ونحن نرى ذلك في كل شيء، وخاصة الآن مع إنترنت الأشياء، يمكننا الآن محاكاة البيئات. نحن نحاكي مع 3G.
نحن نحاكي كيف، وأين يجب أن تكون أبراج 5G في المدينة، ونحن نحاكي كل ذلك في توائم رقمية ثم نطرحها. في مساحتنا، نقوم بمحاكاة الكاميرات. أين يجب أن يكون وضع الكاميرا في شوارع المدينة لمحاكاة التفاعل بين حركة المرور وراكبي الدراجات وزيادة السلامة.
والكثير من العمل الذي نقوم به الآن يربط التوأم الرقمي بالعمليات المادية. لذلك عندما تصمم في مساحة المحاكاة، وتصمم للتشغيل، وعندما تقوم بتشغيلها، فإن الكثير من الذكاء الاصطناعي الذي نقوم به، والإدراك باستخدام أجهزة الاستشعار والكاميرات، يمكننا الآن سد ما تحاول تصميم التجربة أو السيناريو الذي حاولت تصميمه، نقوم الآن بربطه بما يحدث بالفعل في العالم الحقيقي. الشيء الآخر الرائع الذي نراه هو أن المحاكاة لا تسمح لنا فقط بعمل توأم رقمي لشارع المدينة أو البيئة أو منشأة التصنيع قبل بنائها، ومن المثير للاهتمام، رؤية كيف ستبدو، أصبحت المحاكاة الآن جزءًا مهمًا جدًا في الذكاء الاصطناعي. يمكننا الآن ولأول مرة استخدام المحاكاة لمساعدتنا في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي المعقدة حقًا. على سبيل المثال، مصفوفة من أجهزة الاستشعار في بيئة ما، يمكننا الآن محاكاة ما يحدث، وتوليد حقيقة أرضية مصطنعة ثم محاكاة ما تراه جميع أجهزة الاستشعار واستخدام كل تلك المعلومات لتدريب شبكاتنا العصبية فعليًا للقيام بشيء مثل صناديق التتبع في سلسلة توريد تمتد على مساحة آلاف الأقدام المربعة عبر مئات أجهزة الاستشعار.
ولا يمكننا أن نفعل ذلك إلا في مجال التوأم الرقمي. ولذا فإن بعض الحلول المعقدة والمذهلة التي نطرحها الآن كانت بداياتها في التوأم الرقمي. هذه هي الطريقة الوحيدة التي يمكنك من خلالها القيام ببعض هذه الأشياء. لذلك فهو مثير للغاية.
– [ريان] أردت العودة قبل أن نختتم هنا ونتحدث، ونطرح عليك سؤالاً حول المدى الذي وصلنا إليه عندما يتعلق الأمر بالكاميرات وقدرتها على تقديم القيمة. نظرًا لأن الأشخاص الذين تحدثت إليهم من قبل كانوا مترددين في اعتماد الكاميرات، فهم ما زالوا يحاولون فهم مدى موثوقيتها، ومدى موثوقية البرامج التي تقف وراءها لأشياء مثل حلول رؤية الكمبيوتر، والذكاء الاصطناعي للرؤية، وما إلى ذلك.
إذا كنت أستمع إلى هذا وأحاول أن أفهم ما يجب أن أكون عليه، وما أحتاج إليه حقًا، وما أحتاج إلى معرفته حقًا حول ما يمكنهم فعله، والدور الذي يمكن أن يلعبوه حقًا، وأين نحن بشكل عام عندما يتعلق الأمر عندما تصل إلى هذا النوع من الحلول، ماذا ستقول لشخص ما زال على الحياد؟
– [آدم] لقد قطعنا شوطا طويلا حقا. أعتقد، وسأعطيك، سأعطيك بعض الأمثلة فقط. وبالمناسبة، أعتقد أيضًا أننا قطعنا شوطًا طويلًا، لكننا لم نقترب حتى من المكان الذي سنكون فيه في المستقبل. ما زلنا، كل ما نفعله لا يزال، ما زلنا في المراحل المبكرة جدًا من حيث سيصل كل هذا. لكنني سأخبرك، إذا فكرت في ذلك، كان الأمر سريعًا جدًا مع شبكات CNN، وكان مثل ImageNet ولم يكن هذا منذ وقت طويل.
ربما مرت ثلاث أو أربع أو خمس سنوات مضت حيث حققنا رؤية خارقة للطبيعة باستخدام شبكات CNN الأساسية فقط. نحن الآن في عصر نستخدم فيه المحولات، أليس كذلك؟ والمحول، محولات الرؤية هي لبنة بناء نماذج اللغة الكبيرة التي تراها في أشياء مثل ChatGPT.
لذا فإننا نرى الآن القدرة على طرح أسئلة معقدة بشكل لا يصدق حول الصور والفيديو. وقد حصلنا على هذه الدقة المتطورة، وتستمر الدقة في الارتفاع عندما نستفسر عما يحدث في هذا الفيديو. وهي قوية لأشياء مثل، ما يشعر الناس بالقلق بشأنه، هل تنجح، دعنا، الآن نحن نبني نماذج مقاومة للضوضاء والانسداد. هناك شيء ما يجري خلف شجرة أو خلف صندوق في المصنع، ويمكن للنماذج تتبعه بدقة لا تصدق. نحن أيضًا لا نرى فقط مفهوم ما هو موجود في هذا الإطار من الفيديو، ولكننا نرى أيضًا ما يحدث مع مرور الوقت. هل تعثر شخص ما وسقط، هل الأمر يشبه الرقص السيئ حقًا أم أن هذا عنف. هذه أسئلة سخيفة، لكنها أشياء مهمة حقًا يمكننا فك شفرتها وفهمها بوضوح أفضل بكثير. ومن ثم فإن مفهوم أجهزة الاستشعار المتعددة في مصفوفة، القدرة على الحصول على عرض مصغر لأرضية المصنع، يعد أمرًا قويًا حقًا. وهذا يقودنا إلى ما هو أبعد من هذه النظرة قصيرة النظر حيث أنني لا أستطيع النظر إلا إلى مساحة 10 × 10 أقدام مربعة.
الآن، أنا أنظر إلى آلاف الأقدام المربعة. هذه كلها حقيقية، لذا أود أن أقول إن تكلفة الكاميرات قد انخفضت إلى حيث أنها ليست مجانية تمامًا، ولكنها تقريبًا منخفضة التكلفة جدًا. ونحن نستفيد، العالم يستفيد منهم بطريقة مثيرة حقًا.
ومرة أخرى، إنها فعالة. إنها حقًا أشياء تتعلق بالكفاءة والسلامة العامة التي نراها هي القيمة الكبيرة لذلك.
- [ريان] رائع. آدم، شكرا جزيلا لأخذ الوقت. بالنسبة لجمهورنا الذي يريد معرفة المزيد حول ما يدور حول هذه المواضيع، والمتابعة المحتملة بالأسئلة، وكل هذا النوع من الأشياء الجيدة، ما هي أفضل طريقة يمكنهم من خلالها القيام بذلك؟
– [آدم] اطلع على العمل الذي قمنا به على nvidia.com/metropolis. تعمل جهود متروبوليس على جلب جميع حلول رؤيتنا للذكاء الاصطناعي ونظامنا البيئي والاحتفال بالعمل الذي يتم إنجازه. يمكن للناس الانضمام إلى هذا الجهد، والانضمام إلى الحركة، والتعرف على ما قمنا به وطرح الأسئلة من خلال ذلك. ربما تكون أفضل طريقة للقيام بذلك.
– [ريان] حسنًا يا آدم، شكرًا جزيلاً لك مرة أخرى. متحمس لإيصال هذا إلى جمهورنا.
- [آدم] ممتاز. ًشكراً جزيلا.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.iotforall.com/podcasts/e311-iot-in-ai-computer-vision-and-simulation
