الذكاء الاصطناعي الفيزيائي وظهور الذكاء المعمم على الحافة

Avneesh Agrawal, CEO & Founder, Netradyne
David Julian, CTO & Founder, Netradyne

لسنوات، تم قياس تقدم الذكاء الاصطناعي بالمعايير والعروض التوضيحية والذكاء المستند إلى السحابة. لكن التحول الأكثر أهمية في الذكاء الاصطناعي يحدث خارج مركز البيانات—في العالم الفيزيائي.

نسمي هذا الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: الذكاء الذي يدرك العالم الحقيقي، ويفكر في الوقت الفعلي، ويتصرف بسرعة كافية لإحداث الفارق.

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي لا يتعلق بتحليل ما بعد الحدث. إنه يتعلق باتخاذ قرارات في أجزاء من الثانية في بيئات ديناميكية عالية المخاطر---على الطريق، عبر المواقع الصناعية، في أي مكان يتفاعل فيه الأشخاص والمركبات والأصول.

لماذا الذكاء الاصطناعي الفيزيائي مختلف جوهرياً

في البيئات الفيزيائية، فإن زمن الاستجابة والموثوقية والدقة ليست مخاوف نظرية—بل هي مخاوف وجودية.

تأمل تحذير الاصطدام الأمامي. إنه ليس مفيداً إذا وصل بعد أن يكون السائق قد استنفد بالفعل مسافة الكبح الآمنة. تغلق أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الحلقة على الجهاز: إطارات الكاميرا بالإضافة إلى أجهزة الاستشعار ← الإدراك المدمج ← تقدير المخاطر ← التنبيه الصوتي. كل ذلك ضمن ميزانية زمن استجابة محددة. في حلقة حرجة للسلامة، "بعد ثوانٍ قليلة" ليست إجابة—بل فات الأوان بالفعل.  

يتطلب الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الحقيقي ثلاث قدرات صعبة: التفكير في الوقت الفعلي على الحافة، دقة عالية في ظروف صاخبة وغير متوقعة، ونشر مثبت عبر ملايين التفاعلات في العالم الحقيقي.

الذيل الطويل حقيقي

يمكن أن تبدو مقطعان متشابهين في مجموعة البيانات ولكنهما يتصرفان بشكل مختلف على الطريق. الوهج من الزجاج الأمامي المبلل. الإطباق الجزئي من شاحنة متعرجة. إشارة توقف على طريق جانبي مائل، حيث السياق—وليس الإشارة وحدها—يحدد ما إذا كان التوقف مطلوباً.

يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي الفيزيائي قوياً لهذه التحولات لأن النظام لا يستطيع طلب إعادة تصوير نظيفة—عليه أن يقرر على أي حال.

تأتي القوة من دمج أجهزة الاستشعار، والنمذجة الزمنية عبر الإطارات، والتنقيب المستمر للسلبيات الصعبة من عمليات النشر الحقيقية. هذا ليس ذكاءً اصطناعياً مدرباً في المختبر. إنه ذكاء اصطناعي يتعلم من الذيل الطويل للعالم الفيزيائي.

أساس Netradyne: الذكاء الاصطناعي الفيزيائي المنتشر على نطاق واسع

بدأ عمل Netradyne في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بمشكلة تشغيلية حقيقية: كيفية مساعدة السائقين على اتخاذ قرارات أكثر أماناً في اللحظات الأكثر أهمية.

اليوم، الذكاء الاصطناعي الفيزيائي لـ Netradyne منتشر على نطاق واسع، يحلل 100% من وقت القيادة، ويفكر مباشرة على المركبات، ويقدم تنبيهات فورية داخل المقصورة. هذا هو الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الإنتاجي الذي يعمل عبر مليارات الأميال في العالم الحقيقي.

معظم الأنظمة ترى العالم في لقطات—كشف متناثر ومعتمد على العتبة. الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يرى كل شيء: فهم كثيف ومستمر عبر الرحلة بأكملها. LiveSearch من Netradyne يحول أنظمة الحافة إلى ذكاء قابل للبحث باستمرار على الجهاز يغطي أكثر من 100 ساعة لكل مركبة.

يعمل التدريب داخل المقصورة لأنه محلي. شاحنة أسطول تقود عبر مناطق ميتة لا تزال تحصل على سلوك أمان متسق لأن الاستدلال يعيش على الجهاز.

من الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى الذكاء المعمم على الحافة

تم بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المبكرة على الحافة لحل مهام ضيقة: اكتشاف حدث معين، تشغيل تنبيه محدد مسبقاً. ينتقل الذكاء المعمم على الحافة ما وراء النماذج الخاصة بمهام محددة نحو أنظمة تفهم بيئتها باستمرار عبر الأشخاص والمركبات والأشياء والسلوكيات والسياق.

بدلاً من التعرف على أحداث معزولة، تبني الأنظمة المعممة نماذج عالم مستمرة على الحافة—تلتقط كيف تتصرف البيئات الفيزيائية مع الوقت. تفكر محلياً وتطبق الذكاء عبر حالات استخدام متعددة دون الحاجة لأجهزة استشعار جديدة.

مشهد واحد، إجابات متعددة

يمكن لمقطع واحد مدته 30 ثانية في تقاطع أن يدعم نتائج متعددة من نفس التمثيل الأساسي:

• السلامة: "هل كان هناك توقف متدحرج؟"

• تقييم المخاطر: "هل كانت المسافة التالية غير آمنة بالنظر للسرعة بالإضافة لظروف المطر؟"

• العمليات: "أين تتجمع الحوادث الوشيكة عبر الطرق؟"

• التدريب: "أظهر للسائقين أمثلة على سلوك الإفساح الصحيح."

الذكاء المعمم على الحافة هو عندما تتوقف عن بناء خط إنتاج جديد لكل سؤال—وتبدأ في بناء نموذج قابل للاستعلام ومُحدث باستمرار للعالم.

فهم القصد، وليس مجرد الوجود

الحدود التالية هي التفكير في القصد السياقي—فهم ما من المحتمل أن يفعله الفاعلون في العالم الفيزيائي، وليس فقط أنهم موجودون.

يصدر نظام الذكاء الاصطناعي الضيق تنبيهات عامة: "مشاة أمامك" و"تم اكتشاف راكب دراجة." الذكاء المعمم على الحافة يفكر في القصد. المشاة ثابتون ومشتتون—مخاطر فورية منخفضة. لكن مسار راكب الدراجة يشير إلى أنه سيندمج في حارة الشاحنة لتجنب سيارة متوقفة أمامه. يوفر النظام ردود فعل لمسية أو يعدل استجابة دواسة البنزين لدفع السائق نحو سرعة أكثر أماناً قبل الحاجة لتنبيه رسمي.

هذا هو الوعي بالموقف على الحافة. إنه المسار من تجنب الاصطدام إلى مساعدة السائق المتقدمة.

حاجز النشر

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ليس مجرد فئة نماذج—إنه حاجز نشر.

الأنظمة الأصلية للحافة تراكم المزايا مع الوقت. كل ميل يضيف بيانات ذيل طويل نادرة لا يمكن تكرارها في المحاكاة. كل جهاز يصبح مستشعراً عاملاً دائماً. كل تحسين يشحن كبرمجيات بدون تجديد الأجهزة.

عندما تصبح المنصة قابلة للاستعلام—وليس مجرد مُشغلة بالأحداث—تظهر منتجات جديدة بدون إعادة أدوات الأجهزة. الحوسبة على الحافة أخيراً قوية بما فيه الكفاية للاستدلال في الوقت الفعلي. نماذج الأساس تمكن التعميم. القطع تتقارب.

رؤية Netradyne: قيادة عصر الذكاء المعمم على الحافة

Netradyne في موقع فريد لقيادة هذا التحول.

سنوات من الذكاء الاصطناعي الفيزيائي المنتشر، وبنية تحتية عميقة للحافة، وبيانات العالم الحقيقي على نطاق لم يسبق له مثيل توفر الأساس. ملايين الكاميرات المنتشرة. التعلم المستمر على الحافة. التحسين التكراري من مليارات الأميال.

ما يأتي بعد ذلك ليس ميزة واحدة—إنه فئة جديدة من الذكاء على الحافة. واحد يفهم العالم الفيزيائي باستمرار، ويتكيف مع تغير البيئات، ويمكّن عمليات أكثر أماناً وكفاءة في كل مكان.

في Netradyne، الذكاء المعمم على الحافة ليس طموحاً. إنه التطور الطبيعي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي الذي يعمل بالفعل في العالم الحقيقي—كل ميل، كل لحظة، كل يوم.

لمزيد من المعلومات حول منصة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من Netradyne، Driver•i، وقدرات Video LiveSearch، قم بزيارة netradyne.com