اینترنت اشیا و هوش مصنوعی انقلاب نسل آینده

اینترنت اشیا و هوش مصنوعی انقلاب نسل آینده

اینترنت اشیا ، همراه با هوش مصنوعی ، تحولی در آینده بشریت خواهد بود. در این مطلب ما بیان می کنیم. دوره انقلابی بعدی جهان در حال حاضر است. دوره ای که به اندازه رنسانس و انقلاب صنعتی قابل توجه خواهد بود. هوش مصنوعی و IoT دو چشم انداز از این دست هستند که مردم معتقدند جهان را به چیزی مدرن می کند که در چند دهه آینده ذهن ما را به باد خواهد داد. این دو رکن در آینده دامنه عظیمی خواهند داشت. با اینکه این دو فناوری نوظهور نیستند اما در حال تغییر آینده جهان هستند.

اینترنت اشیا چیست ؟

IoT شبکه اشیا فیزیکی را توصیف می کند – “اشیا” – که به منظور اتصال و تبادل داده با سایر دستگاه ها و سیستم ها از طریق اینترنت ، با حسگرها ، نرم افزار و سایر فناوری ها تعبیه شده است. تعریف Iot به دلیل همگرایی فناوری های متعدد ، تجزیه و تحلیل های بی درنگ ، یادگیری ماشین ، حسگرهای کالا و سیستم های جاسازی شده تکامل یافته است. زمینه ه سنتی سیستم های جاسازی شده ، شبکه های حسگر بی سیم ، سیستم های کنترل ، اتوماسیون (از جمله اتوماسیون خانگی و ساختمان) و سایر موارد همگی به امکان دسترسی در اینترنت کمک می کنند. در بازار مصرف ، فناوری IoT مترادف با محصولات مربوط به مفهوم “خانه هوشمند” است ، از جمله دستگاه ها و لوازم خانگی (مانند وسایل روشنایی ، ترموستات ، سیستم های امنیتی خانه و دوربین ها و سایر لوازم خانگی) که از یک یا اکوسیستم های رایج تر ، و از طریق دستگاه های مرتبط با آن اکوسیستم مانند تلفن های هوشمند و بلندگوهای هوشمند قابل کنترل است. هوش مصنوعی به انداره کهکشان راه شیری گسترده است. هوش مصنوعی (AI) یک زمینه گسترده با بسیاری از زیر مجموعه ها مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ، شبکه های عصبی مصنوعی ، بینایی کامپیوتر ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، رباتیک و غیره است.

َAIOT چیست؟

ترکیبی از هوش مصنوعی همراه با اینترنت اشیا، شاخه جدیدی از مطالعه ، جالب و منحصر به فرد را تشکیل می دهد که اینترنت مصنوعی اشیا یا به اختصار AIOT نامیده می شود. IoT فعال شده با هوش مصنوعی قادر به ایجاد ماشین های هوشمندی است که می تواند رفتار هوشمند را شبیه سازی کند و در عین حال توانایی تصمیم گیری را با  دخالت کم یا بدون دخالت انسان پشتیبانی کند. با ادغام هوش مصنوعی در دستگاه های IoT  مانند raspberry pi و Nvidia Jetson Nano , و بسیاری از دستگاه های مشابه قادر به ایجاد برخی از شاهکارها هستند که بسیار سودآور و برای کل جامعه مفید خواهد بود. برخی از مثالهای دستیارهای مجازی مانند الکسا ، سیری یا Google AI ، سطح بالای عقل و امکانات این فناوری را در آینده نشان می دهند.

همانطور که در این مقاله به آن پرداخته شده است ، هوش مصنوعی همراه با اینترنت اشیا بسیار قدرتمند است و ما می توانیم با ایده های نوآورانه پروژه های منحصر به فردی را توسعه و ایجاد کنیم. دامنه IoT و AI فوق العاده است و این فناوری ها قدرت تغییر چشم انداز آینده را دارند. تأثیر AIoT در سالهای آینده فرا تر از ذهن خواهد بود و اختراعات جدیدی که در آینده  می شود بسیار هیجان انگیز خواهند بود.

هوش مصنوعی و خواندن افکار

هوش مصنوعی و خواندن افکار

هوش مصنوعی تفکر بسیاری ازمردم و دانشمندان را پیــرامون خواندن افکار تغییــــر داد.

فیلسوفی بـــه نــــام جان لاک که در عصــــر روشنـــگری زندگی می کرد می گفت : اقدامات

افراد همیشه طرز تفکر آنها را نشان می دهد. اما افـــرادی مثـــل او از در مورد تکنولوژی 

انسان-دستگاه فکر نمی کردند . اما اینکه اعمال دستگاه ها نتیجه تفکر انسان باشد چیست؟

خیلی ها بر این باورند که ارتباط مغز-ماشین و مغز-کامپیوتر راه بعـــدی اســـت کـــه مــا با

ماشین ها و حتی با یکدیگر ارتباط برقرار خواهیم کرد.رابط های دستگاه مغـــزی (BMI) و

رابط های مغزی و رایانه ای (BCI) دستگاه هایی هستند که ارتباط مستقیم بین مغز و یک 

دستگاه خارجی را امکان پذیر می کنند.

شرکت های هوش مصنوعی و موسساتی  که در زمینه خواندن افکار فعالیت می کنند

این نوع فناوری ، دنیای کاملی از برنامه های تجاری را نمایان می کند. از مشاغــل خطـــرناک

که در حــال حاضر از ربات ها استفاده می کنند گرفته تا ساخت و حتــی فضای مصرف کننده 

همه از این فناوری استفاده می کنند . شرکت Neurable در زمینه کنتـــرل اعضای بدن به

وسیله افکار کـــار مــــی کند ایده این پروژه زمانی به ذهن بیانگذار این شرکت Ramses

Alcaide رسید که شاهد از دست دادن پاهای عمـــوی خـــود در یک تصــادف اتومبیـل بود

شرکت MindX معتقد است که مرحلـــه بعدی در کامپیوتـــر ها یک پیوند مستقیـــم از مغــز

به دنیای دیجیتال است این شرکت از عینک های هوشمند برای ایجاد پیوندی بین مغز انسان

و فناوری استفاده می کند. شرکت MindX این ارتباط را با “ترکیـــب فنـــاوری عصبـــی ،

واقعیت افزوده وهوش مصنوعی برای ایجاد یـــک رابـــــط” نگاه- فکری بـــرای برنامه های

رایانه ای فضایـــی نســل بعـــدی ایجـاد می کنند.در حالی که برخی از شرکت های رابط مغز

و کامپیوتر بر درک مغـــز و معیارهای شنـــاختــی تمرکــز دارند ، بــــرخی دیـگر بر کنترل

دستگاه در زمـان واقــعی تمرکز مــی کـنـنـد. NextMind ، که مقر آن در پاریس ، است

، از BMI غیــر تهـــاجمی استفـــاده می کند که سیگنال های مغزی را فوراً از قشر بصری

کاربر به دستورات دیجیتـــالی بـــرای هر وسیلــه ای در زمان واقعی ترجمه می کند. البته 

موسسات دیگری هم در این زمینه فعالیت دارند و سعــی مـــی کـنـنـد که رایانه هایی بر پایه

مغز-دستگاه درست کنند.

هوش مصنوعی در صنعت موسیقی

هوش مصنوعی در صنعت موسیقی

.بدون شک هوش مصنوعی در صنعت موسیقی تحول چشمگیـری به وجود خواهد آورد چندیــن بـرنامه دیجیتالی

وجود دارد که قادر به ایجاد آهنگهای نسبتاً اصلی موسیقی که تقریباً به طور کامل با استفاده از شبکه های مخالف

مولد (Generator Adversarial Networks) هستند.هـوش مـصـنـوعـی لـزوماً آن چیزی نیست که مردم تصور

می کنند.ایـن اصطلاح چندین معنـا دارد ، امـا مـی تواند براساس استدلال های یک سیستم رایانه ای ، به عنوان

تصمیم گیری تعریف شود. روش های مختلفی برای تحقق ایـن امـــر وجــود دارد ، امــا ایده کلی ایـن اسـت کـه

الگوریتم هایی را برنامه ریزی کنید که یاد می گیرند الگوهای را پـس از خـوانـدن یک بانــک اطلاعــاتی طولانی

شناسایی کنند و سپس بر اساس آنها تصمیم گیری کنند.

هوش مصنوعی در صنعت موسیقی چگونه کار می کند؟

شما می توانید ملودی های موسیقی را  با استفاده از هوش مصنوعی تنـــظیـــم کنیـــد.در سال 2016 ، IBM

واتسون بیت را ایجاد کرد ، نرم افزاری که میلیــون هـــا آهـنـگ را آنــالیز کــرده و قـادر به تولید یک ملودی

مصنوعی است.این ایــده برای موسیقی دانانی طــراحی شــد که در ساختن موسیقی خـــود گیــــر کــرده اند یا 

هنگامی که می خواهند چیزهای مختلفی را امتحان کنند ، از واتــسون بیـــت به عنــوان راهنمـــا استفاده کنند.

موسیقی دانان می تواند از برنامه تم مورد نظر آهنگ خود را بخواهند و بـرنــامه حتـی می تواند پیشناهاد هایی

برای شعر  موسیقی هم به کاربر ارائه کند. البـتـه بـرنـامـه هــای دیـگری نیز وجود دارند که از هوش مصنوعی

استقاده می کنند.به عنوان مثال ، Jukedeck آهنـگ هـا را بـا تـوجـه بـه ژانـر ، سـازها ، مـدت زمان و سرعت

مورد نـظر کـاربـر ایـجـاد می کند.آنـها سپـس مـجوز استفاده را برای 0.99 دلار برای افراد یا 21.99 دلار برای

شرکتهای بـزرگ بـه فروش می رسانند. امروزه این شرکت بیش از 500،000 آهنگ ایجاد کرده است و توسط

شرکت های مختلفی مانند Coca-Cola یا Google مورد استفاـده قـرار مـی گـیـرد کـه در جستجوی موسیقی

پس زمینه برای تبلیغات خود هستند.

هوش مصنوعی تومور مغزی را شناسایی می کند

هوش مصنوعی تومور مغزی را شناسایی می کند

دانشمندان با بــهره گیری از هوش مصنوعی توانسته اند تشخیص تومور مغزی را بهبود بخشند.

   دانـشمـنـدان هنـــد و ژاپـــــن ، از جـمـلـه انـسـتـیـتـــوی عـلــــــوم یـک پـارچـه سـلـولـهـای مـواد

(iCeMS) دانشگاه کیوتو ، این روش را برای کمک به پزشکــان در انتخاب موثرترین استــراتژی

درمانی بـــرای بیمـــاران خاص تهیه کردند.محققان در ژورنال IEEE Access گزارش دادند که

روش جدید یادگیری ماشین گلیوما که یک نوع معمول تومـــور مغزی است را با درجه های پایین یا

بالا با دقت 98٪ طبقه بندی می کند.

هوش مصنوعی چطور به تشخیص تومور مغزی کمک می کند

رادیــولوژیست هـــا بـرای بازسازی تصویری سه بعدی از بافت اسکن شده ، داده های بسیار زیادی

را از اسکن های MRI بدست مــــی آورند. بسیاری از داده های موجود در اسکن های MRI با چشم

غیر مسلح قابل شناسایی نیستند ، مـانـنـد جــزئیـــات مــربوط بـه شکل تومور ، بافت یا شدت تصویر.

الگوریتم های هوش مصنوعی (AI) به استخراج این داده ها کمک می کنند. متخصصان انکولوژیست

پزشکی از این روش به نام رادیومیک برای بهبود تشخیص بیماران استفاده کرده اند ، اما دقت هنوز

باید افزایش یابد. مهندسی زیستی iCeMS Ganesh Pandian Namasivayam با دانشمند

هنـــدی عــلوم داده Balasubramanian Raman از Roorkee همکـــاری کــرد تا یک روش

یادگیری ماشینی را ایجاد کند که می تواند گلیوما را به درجه پایین یا بالا با دقت 97.54 طبقه بندی کند.

گلیوما با درجه پایین شامل آستروسیتوم پیلوسیتیک درجه یک و گلیوما درجه پایین درجه 2 است. اینها

تهاجمی تر و بدخیم تر تومورهای گلیوما هستند. گلیوما درجه بالا شامل گلیوما بدخیم درجه 3 و درجه 4

گلیوبلاستوما درجه چهار است که با زمان بقا پس از تشخیص نسبتاً کوتاه، بسیار تهاجمی تر و بدخیم تر

هستند. انتخاب معالجه بیمار تا حد زیادی به توانایی تعیین درجه گلیوما بستگی دارد. از این رو با استفاده 

از این  الگوریتم جدید می توان زمان تشخیص را به شدت کاهش داد.  

هوش مصنوعی نقاط پر خطر در حریق را شناسایی می کند

هوش مصنوعی نقاط پر خطر در حریق را شناسایی می کند

محققان استنفورد راهی برای ردیابی و پیش بینی مناطق خشک و نقاط پر خطر ، با استفاده از هوش مصنوعی

و یادگیری ماشین و تصـــاویر مـــاهواره ای پیـدا کرده اند . در حال حاضر نحوه آزمایش جنگل ها و گلخانه ها

برای حساسیت به آتش سوزی با جمع آوری دستــی شاخه هــا و شاخ و برگ و آزمایش میزان آب آنها است .

که دقیق و قابل اعتماد است ، اما بدیهی است که بسیار کار دشـــواری است . اما خوشبختانه بــا استفاده از 

هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان بر این مشکل قلبه کرد.

چگونه هوش مصنوعی نقاط پر خطر را شناسایی می کند؟

مـــاهواره های Sentinel و Landsat آژانس فضــایی اروپــا یک مجموعه تصویری از سطح زمین راگــــردآوری

کرده اند که می تواننـد مـنـبـع ثـانویه ای بـــرای ارزیابی خطر آتش سوزی باشند . این اولین تلاش بـــرای ایجاد این

نـوع مـشـاهـدات از تصـاویر مـداری نیست ، اما تلاش های قبلی به اندازه گیری های بصری “بسیــار خــاص سایت”

وابسته بودند ، به این معنی که روش تجزیه و تحلیل بسته به مکان متفاوت بود. ایـن راهـکـار بـدون شـکاف است

امـا هـنـوز هـم مـقـیـاس کـردن آن سخـت است. پیشـرفتی کـه تیم اسـتـنـفـورد از آن بـهـره گـرفتـه ، مـاهـواره های

Sentinel “رادار دیـــافراگم مصنوعی” هستنـــد کـــه مـــی توانند پوشش جنگل را حذف  کرده و از سطح زیرین 

تصویر برداری کنند. این تیم این تصاویر جدید را که بطور منظم از سال 2016 جمع آوری شده اند ، به یــک مدل

یادگیری ماشین به همراه اندازه گیری دستی که توسط سرویس جنگل ایالات متحده انجام شده است ، تغذیه کردند.

آنها سپس عامل هوش مصنوعی حاصل را با آزمایـــش پیش بینی بر اساس داده های قدیمی که قبلاً جواب آنها را

می دانستند ، آزمایش کردند. و جواب به دست آمده دقیق بـــود ، اما بیشتر از همه در اسکراب ها ، یکی از رایج

ترین بیوم های غرب آمریکا و همچنین یکی از مستعدترین آتش سوزی هایی که در آمریکا وجود دارد.