ماهي البنية التحتية للذكاء الصناعي
تتبنى الشركات بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي، لأنه يساعدها على تقليل الأخطاء البشرية، وتقليل المهام المتكررة، والتنبؤ بالطلب. وبالنسبة لمعظمهم، أصبح ذلك جزءًا لا يتجزأ من عملياتهم. ولكن كيف تبدو عملية دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟و
من أجل تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تحتاج الشركات إلى تطوير بنية تحتية قوية وعملية للذكاء الاصطناعي. فقط بعد إنشاء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي، يمكنك جني فوائد نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
تابع القراءة لمعرفة المزيد حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وما تتضمنه.
ما هي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
تجمع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بين الذكاء الاصطناعي وحلول التعلم الآلي لتطوير ونشر حلول بيانات موثوقة وقابلة للتطوير. فهو يوفر الأساس لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للقيام بعملهم. على سبيل المثال، فكر في مدى حاجة بلد ما إلى البنية التحتية للطرق للسماح لشعبه بالسفر بالسيارة.
تشارك البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في كل مرحلة من مراحل سير عمل التعلم الآلي، بدءًا من إعداد البيانات وحتى نشر النموذج . من خلال بنية تحتية فعالة للذكاء الاصطناعي، يمكن لمهندسي البرمجيات وفرق DevOps تحليل البيانات وإعطائها الضوء الأخضر للمراحل التالية. وبعد ذلك، في نهاية سير العمل، يمكن للمؤسسات نشر النماذج واتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على مخرجاتها.
لماذا تعتبر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مهمة؟
هناك العديد من الأسباب التي تجعل البنية التحتية مهمة أكثر مما تعتقد. من خلال البنية التحتية المناسبة للذكاء الاصطناعي، يمكن لعلماء البيانات القيام بما يلي:
- الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات
- فرز ومسح وتحسين كمية كبيرة من البيانات
- اختبار وتدريب خوارزميات التعلم الآلي
- نشر خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- إدارة موارد الحوسبة الخاصة بالأجهزة
كما ترون، تعتمد جميع الخطوات الحاسمة في دورة حياة التعلم الآلي بأكملها بشكل كبير على بنية تحتية قابلة للتطبيق للذكاء الاصطناعي. لذا فالمسألة ليست مسألة بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، بل متى، والأهم من ذلك، كيفية بنائها.
مكونات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
بغض النظر عن نوع المنظمة، فإن العناصر الأساسية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي نفسها. ندرج أدناه المكونات الأساسية التي يجب أن تتضمنها كل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي.
تخزين البيانات الكبيرة
يجب أن تعمل نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع كمية هائلة من البيانات. لذلك، يجب أن يكون التخزين أولوية قصوى عند بناء إطار عمل الذكاء الاصطناعي. تحتاج الشركات إلى التأكد من تركيب آليات تتمتع بسعة تخزين كبيرة ومسح سريع للبيانات. نحن نتحدث عن الأجهزة التي يمكنها دعم بيانات بالبيتابايت (1024 تيرابايت) والإكسابايت (1024 بيتابايت).
كلما نمت شركتك، زادت سعة التخزين التي ستحتاجها للبيانات. يجب عليك أيضًا مراعاة مصادر بياناتك ومكان وجودها من أجل الحصول على سعة التخزين المناسبة. على سبيل المثال، هل ستقوم بتحليل البيانات أو معالجتها في الوقت الفعلي أم في وقت لاحق؟ للتخزين المؤقت لمجموعات البيانات، عادةً ما يكون محرك الأقراص ذو الحالة الصلبة (SSD) كافيًا. ومع ذلك، سيكون محرك الأقراص الثابتة (HDD) أكثر ملاءمة للبيانات التي سيتم تخزينها بشكل دائم على محرك الأقراص الثابتة لديك. القاعدة الأساسية هي شراء ضعف الذاكرة التي تخطط لتخزينها على الأقل.
تنقية البيانات وإدارتها وحوكمتها
لا تحتاج المؤسسات إلى اختيار مكان تخزين البيانات فحسب، بل تحتاج أيضًا إلى كيفية تنظيفها. عندما تتعامل مع جزء كبير من البيانات، عادةً ما يكون هناك الكثير من القيم غير الصحيحة أو المفقودة التي يجب إزالتها قبل المضي قدمًا. يمكنك الحصول على أدوات تنظيف البيانات مثل OpenRefine وTrifacta Wrangler وWinPure.
تتضمن إدارة البيانات وحوكمتها التأكد من أن البيانات متاحة بسهولة ويمكن الوصول إليها لجميع المستخدمين في الأقسام المختلفة. يجب أيضًا تشفير البيانات وتأمينها من خلال بروتوكولات مختلفة، والتي يجب أن تقوم مؤسستك بإنشائها.
الشبكات
تحتاج المؤسسات إلى ترقية شبكاتها وتركيب اتصالات عالية الأداء لتوفير مخرجات إنتاجية من خلال الذكاء الاصطناعي. تعتمد أساليب الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل كبير على التواصل القوي والمتسق. ولهذا السبب يجب أن يكون تثبيت شبكات النطاق الترددي العالي وزمن الوصول المنخفض أولوية قصوى لبناء بنية تحتية صلبة للذكاء الاصطناعي.
هناك حاجة إلى شبكة مؤسسية سريعة وذكية لنقل المعلومات بين الأنظمة والأقسام المختلفة داخل مؤسستك. كما أنه يساعد في تحديد ومنع التهديدات مثل اختراق البيانات وتسريباتها.
أعباء عمل الذكاء الاصطناعي
لا تكتمل البنية التحتية الجيدة للذكاء الاصطناعي بدون وحدة معالجة مركزية قوية (CPU) ووحدة معالجة رسومات (GPU). كلاهما مكونان يوفران إمكانات المعالجة في الذكاء الاصطناعي.
يمكن لوحدة المعالجة المركزية تنفيذ مجموعة متنوعة من المهام بسرعة، بما في ذلك إدخال البيانات وتخزينها وإخراجها. ومع ذلك، بالنسبة لعمليات التعلم العميق، يجب دمج وحدة المعالجة المركزية مع وحدة معالجة الرسومات، وهو معالج أكثر قوة، لتحقيق نتائج أفضل. يمكن لوحدة المعالجة المركزية المدمجة مع وحدة معالجة الرسومات عرض صور ومقاطع فيديو عالية الجودة ونشر خوارزميات أكثر تعقيدًا.
اليوم، يمكنك الحصول على أنواع مختلفة من وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) المصممة خصيصًا لدعم مهام الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تنتج شركات مثل Nvidia وEVGA وحدات معالجة الرسومات للتعلم العميق والتي قد تكون مفيدة لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي للأشياء
الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT) هو مزيج من الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT). إنترنت الأشياء هي صناعة متنامية تركز على توصيل أشياء مثل السيارات والثلاجات وأجهزة تنظيم الحرارة لنقل البيانات. يهدف الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT) إلى إنشاء تفاعلات أكثر كفاءة بين البشر والآلات وتعزيز إدارة البيانات وتحليلاتها.
يمكن أن تصل كمية البيانات القابلة للتحويل إلى آفاق جديدة بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء. ومع ذلك، يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي للأشياء عادةً اتصالات شبكية أكثر استدامة وقدرات تخزين كبيرة للبيانات، لذلك تحتاج إلى التحقق مما إذا كانت التكنولوجيا الحالية لديك يمكنها دعمها. يتضمن نظام AIoT البيئي العديد من المعالجات وأجهزة الاستشعار والهوائيات وأجهزة الاتصال التي يمكنها جمع البيانات ونقلها، بالإضافة إلى أطر ومعايير الشبكات مثل IPv6 وZigBee وLiteOS.