کشاورزی و هوش مصنوعی

کشاورزی و هوش مصنوعی

طبق گفته شرکت بین المللی داده (IDC) ، هزینه های جهانی برای هوش مصنوعی بیش از 50 درصد افزایش می یابد و تا سال 2021 تقریباً به 58 میلیارد دلار می رسد. نیمی از هزینه های جهان به ابزارها و ماشین آلات هوش مصنوعی اختصاص خواهد یافت و این امر به خاطر تغییر در سبک زندگی ، تولید و امور مالی و بانکی است. یکی از صنعت هایی که هوش مصنوعی به آن وارد شده کشاورزی است. در کارهای باغبانی و کشاورزی به طور فزاینده ای از چت بات ها و ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی استفاده می شود. به ویژه در آسیا و آمریکای جنوبی. با گذراندن دوره های هوش مصنوعی که به آنها کمک می کند جنبه پیچیده و آینده نگرانه هوش مصنوعی را درک کنند ، تعداد بیشتری از افراد در مورد هوش مصنوعی و برنامه های باغبانی آن یاد می گیرند.

چرا از هوش مصنوعی در کشاورزی و باغبانی باید استفاده کنیم ؟

تشخیص و رفع اشکالات

باغداران و کشاورزان در سراسر جهان با مشکلاتی مانند حشرات و آفات ناخواسته که محصولات زراعی را می خورند ، عدم آگاهی از آفت کش مناسب برای محصولات خود ، عدم اطلاع از زمان مناسب برای کاشت محصول خاص ، عدم درک کمبود تغذیه محصول و بلد نبودن نحوه خرید تجهیزات برای مزارع مواجه هستند. گیاهان می توانند از طریق آب ، هوا، و خاک به بیماری هایی مبتلا شوند که در نبود کارشناس متخصص  می تواند تشخیص داده نشود و مشکلاتی را برای مزرعه و باغداران ایجاد کند. امروزه هوش مصنوعی می تواند مشکلات واقعی را تشخیص دهد و در امر کشت کمک کند. هوش مصنوعی همچنین در انجام اقداماتی از قبیل مدیریت و بازرسی محصول ، آبیاری گیاه و سمپاشی سموم دفع آفات کمک خواهد کرد. این فناوری  تعاملی ، شهودی و آموزشی است ، و موجب می شود که سیستم هوشمند تر و آینده نگر تر شود.

راهکار های  هوش مصنوعی

از طریق رباتیک کشاورزی ، نظارت بر خاک و گیاهان ، و با انجام پیش بینی های پشتیبانی شده از داده ها ، هوش مصنوعی در زمینه کشاورزی و کشاورزی در حال ظهور است. داده های خاک و داده های عملکرد محصول ذخیره می شود و برای تولید الگوریتم هایی که تصمیم می گیرند آب و نور در اختیار گیاه قرار گیرد یا خیر ، تجزیه و تحلیل می شود. دانشمندان حدس می زنند که تا سال 2050 جمعیت کره زمین به نه میلیارد نفر خواهد رسید که این امر موجب می شود تا برای افزایش 70 % محصولات کشاورزی به هوش مصنوعی روی آورده شود. همچنین با استفاده از این فناوری می توان  کشاورزی شهری را گسترش داد تا افراد بتوانند محصولات مورد نیاز خود را تولید کنند.

آینده کشاورزی با هوش مصنوعی

غذای بیشتر با مصرف آب و منابع کمتر

در مواقع کمبود آب ، استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی و باغبانی،  به صرفه جویی در مصرف آب کمک می کند. این سیستم ها از انرژی خورشیدی برای عملکرد استفاده می کند ، بنابراین راهی بدون آلودگی نیز هستند. کشاورزی هوشمند بازده سرمایه گذاری را به حداکثر می رساند و آن را به یک انتخاب هوشمندانه اقتصادی تبدیل می کند.

صنعت کشاورزی غیرمتمرکز

اگر سناریو یک آرمانشهر عملی شود و اگر هرکس از گزینه های قابل حمل کشاورزی در خانه استفاده کند ، خواه یک شهرک شهری باشد یا روستایی ، این صنعت به طور عملی منحل می شود.

غذای تازه و سالم بر سر سفره ها

محصولات مزرعه ای با استفاده ناچیز از سموم دفع آفات و علف کش ها برای از بین بردن آفات در خانه پرورش داده می شوند. غذاخوری ها می توانند مواد اولیه خود را پرورش دهند و ظرف چند ساعت پس از برداشت از آنها استفاده کنند.

غذای ارزانتر

از آنجا که گیاهان در خانه پرورش می یابند ، کشورها مجاز به واردات محصولات غذایی در سطح بین المللی نخواهند بود. صنایع غذایی بسیار محلی و آزمایشی خواهند شد. مردم قادر خواهند بود گیاهان مورد نیاز خود  را به جای خرید با نرخ های گران از بازار، تولید کنند.

حضور کشاورزی در مناطق غیر حاصلخیز جهان

کشاورزی عمودی در مناطق خشک ، نیمه خشک و خشکسالی جهان ، یا تولید محصولات زراعی محدود و گونه های نادر، کاربرد مستقیم دارد.

از این رو بسیاری از شرکت هایی که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می کنند در این صنعت سرمایه گذاری کرده اند تا بتوانند در آینده نه چندان دور محصولات تغذیه ای در کره زمین را تامین کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

در برخی از مواقع افراد هوش مصنوعی و اتوماسیون را با هم  اشتباه می گیرند اما باید توجه داشت که تفاوت هایی میان این دو وجود دارد. دکتر مارک نسیلا ، مدیر تحلیلی FNB برای بانکداری مصرف کننده ، توضیح می دهد که اختلاف اصلی این است که هوش مصنوعی تصمیمات و اقدامات هوش انسانی را تقلید می کند ، در حالی که اتوماسیون بر ساده سازی کارهای تکراری و آموزنده تمرکز دارد. وی افزود: اتوماسیون مدت زمانی است که وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بیشتر فعالیت های تجاری ادغام شده است که دیگر قابل تشخیص نیست  به عنوان مثال ، تولید خودکار ایمیل های بازاریابی و پیام کوتاه به مشتریان از نمونه های اتوماسیون می باشد.”

تعریف هوش مصنوعی و اتوماسیون و تفاوت میان آنها

اگر بخواهیم خیلی ساده به اختلاف میان این دو اشاره کنیم اتوماسیون نرم افزاری است که از قوانین از پیش برنامه ریزی شده پیروی می کند. هوش مصنوعی برای شبیه سازی تفکر انسان طراحی شده است. آنچه هم سیستم های خودکار را هدایت می کند و هم هوش مصنوعی همان چیزی است که مشاغل را پیش می برد: داده ها. ماشین های خودکار داده ها را جمع می کنند و سیستم های هوش مصنوعی آن را “درک” می کنند.

هوش مصنوعی علم ایجاد ماشین هایی است که وظیفه دارند مشکلات را حل کنند و برخی از کارهایی را انجام دهند که پردازش آنها  برای مغز انسان پیچیده باشد. از طرف دیگر ، اتوماسیون استفاده از فناوری برای اتوماسیون فرآیندها با حداقل دخالت انسان یا بدون آن است. اتوماسیون توانایی ماشین ها در انجام کارهایی است که انجام آنها توسط انسان غیرممکن یا دشوار است در حالی که هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسان است. تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد ماشین های بسیار هوشمند برای انجام وظایفی است که به معنای طبیعی تفکر یا رفتار هوشمندانه نامیده می شوند. این علم و مهندسی ساخت ماشین آلات به اندازه کافی هوشمند است که می تواند از هوش و رفتار انسان تقلید کند. ایده پشت هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که به کامپیوترها و ماشین آلات اجازه می دهد مانند انسان فکر کنند ، مانند انسان رفتار کنند و از آنها بیاموزند. هدف اصلی اتوماسیون ساده سازی و تسریع در انجام کارهای متداول و تکراری برای افزایش بهره وری و کارایی تولید ، با درگیری کمتر یا بدون درگیری انسان است.

مثال هایی از هوش مصنوعی و اتوماسیون

نمونه هایی از هوش مصنوعی شامل برنامه های اشتراک تاکسی مانند Uber و Lyft ،تشخیص گفتار ، حل مسئله ، یادگیری ماشین ، دسته بندی ایمیل هوشمند ، فیلترهای هرزنامه ، دستگاه های Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوی پیش بینی Google ، توصیه های محصول و موارد دیگر می باشد.

نمونه هایی از اتوماسیون شامل پر کردن خودکار فرم ، پشتیبانی مشتری ، امضاهای دیجیتالی ، مونتاژ خودکار ، تجزیه و تحلیل کارمندان ، بانکداری آنلاین ، پردازش پرداخت ، ماشین آلات کنترل عددی ، ربات های کنترل مواد ، سیستم های بزرگراهی ، مدیریت خودکار پسماند ، خرده فروشی خودکار ، نظارت تصویری و غیره است. یکی از نمونه های متداول سیستم خودکار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگی است.

در نهایت ، یادگیری ماشین می تواند عناصر اتوماسیون را در خود داشته باشد اما توانایی پاسخگویی پویا به ورودی های تغییر یافته باعث می شود که یادگیری ماشین برای بسیاری از فرایندهایی که می توانند خودکار شوند ، بیش از حد خوب باشد. از آنجا که پیشرفت های فن آوری ایجاد فرآیندهای یادگیری ماشین را آسان تر می کند ، ممکن است یادگیری ماشین در رویه های خودکار به به شکست منجر شود. در حال حاضر ، یادگیری ماشینی برای  روشهای کار در صنعت متناسب است و اتوماسیون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوری در تجارت است.

در نهایت هوش مصنوعی می تواند نوعی اتوماسیون ، رباتیک و نرم افزار باشد سه زمینه ای که گزارش اتوماسیون روی آنها تمرکز کرده است.

طراحی سایت

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

طراحی سایت

رایانه های سنتی بر اساس داده هایی کار می کنند که در یک سیستم باینری رمزگذاری شده اند. اساساً، هر بیت داده فقط به صورت صفر و یک نشان داده می شود و بیشتر از این دو حالت در این کامپیوتر ها امکان پذیز نیست از این رو ، به  این سیستم محاسبات باینری گفته می شود. با این حال ، نسل جدیدی از رایانه ها در افق ظاهر شده اند که رایانه کوانتومی نامیده می شود و سیستم های محاسباتی را فراتر از باینری معمولی می برد، به خصوص برای هوش مصنوعی.

کامپیوتر های کوانتومی چگونه کار می کنند و چرا برای هوش مصنوعی مناسب هستند ؟

به جای فقط صفر و یک ، محاسبات کوانتومی به بیت ها یا کیوبیت های کوانتوم بستگی دارد. محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به اطلاعاتی که در کیوبیت ها رمزگذاری شده اند ، همزمان مرزهای محاسبات سنتی را می شکند. این پدیده که به عنوان superposition شناخته می شود ، قدرت محاسباتی بیشتری را از آنچه تصور می شد ، باز می کند. با وجود چنین پیش زمینه پیچیده ای ، استفاده از محاسبات کوانتومی در کجا بیشترین معنا را در زمینه های فعلی پیدا می کند و عملاً چه مزایایی دارد؟

یکی از نواحی که رایانه کوانتومی سودآورتر و امیدوار کننده تر است ، هوش مصنوعی است. همانطور که هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل مجموعه های داده بزرگ فعالیت می کند، حاشیه خطا و عدم دقت در روند یادگیری فضای قابل توجهی برای پیشرفت دارد و محاسبات کوانتومی به خوبی به ما امکان می دهد تا توانایی الگوریتم را برای یادگیری و تفسیر بهبود بخشیم.

دقیقاً چگونه محاسبات کوانتومی درهوش مصنوعی و به طور خاص ، در یادگیری ماشین کمک می کند؟ واقعیت این است که میزان کارآیی و موفقیت یادگیری ماشینی امروزی تا  حد زیادی به مجموعه داده ای که در اختیارش قرار گرفته بستگی دارد. اندازه مجموعه داده کیفیت نتایج را تعیین می کند ، بنابراین اگر اطلاعات کافی نباشد ، خروجی نیز امیدوار کننده نخواهد بود. با این وجود ، به لطف توانایی محاسبات کوانتومی برای فراتر رفتن از سیستم برنامه نویسی باینری سنتی ، امکان بزرگنمایی و غنی سازی مجموعه داده ها را از نظر حجم و تنوع امکان پذیر می سازد. با مجموعه داده های بهتر و عمیق تر ،و در نتیجه آموزش بهتر مدل های یادگیری ماشین ،  حل کردن مشکلات واقعی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، امکان پذیر است.

 محاسبات کوانتومی در چه بخش های از هوش مصنوعی کارایی دارند؟

پیشرفت دیگری که کامپیوتر های جدید با محاسبات کوانتومی به هوش مصنوعی ارائه می دهد ، بهبود قابلیت های “پردازش زبان طبیعی” است که امکان درک و تجزیه و تحلیل عمیق تر داده های متنی را فراهم می کند. با محاسبات کوانتومی ، الگوریتم ها می توانند از محتوای داده های متنی آگاهی بیشتری کسب کنند. به عبارت دیگر ، دستگاه قادر خواهد بود معنای موجود در پشت داده ها را واقعاً درک کند و قادر است کل جملات و عبارات را به جای فقط کلمات تجزیه و تحلیل کند.

وقتی صحبت از تأثیر خاص صنعت می شود که محاسبات کوانتومی می توانند ایجاد کنند ، لیست مزایایی که معرفی می کند نیز طولانی است و به احتمال زیاد در آینده نزدیک به خوبی امکان پذیر هستند. برخی از امیدوار کننده ترین پیشنهادات محاسبات کوانتومی در زمینه مراقبت های بهداشتی است. از آنجا که کامپیوتر های سنتی از نظر داده هایی که می توانند در اختیار داشته و تجزیه و تحلیل کنند ، محدود هستند، محاسبات کوانتومی برای گسترش اندازه و تنوع بسیار زیاد اجزای مختلف موجود برای تحقیق و مقایسه گام برمی دارد.

از آنجا که فرایند شبیه سازی و مقایسه اجزا اصلی مواد ابتکار توسعه دارو است ، محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به شبیه سازی های آگاهانه و متنوع تر ، که برای آزمایش فعل و انفعالات بین داروها و مولکول های بدن انسان طراحی شده اند ، مرز تحقیقات پزشکی را تغییر خواهند داد. علاوه بر تحقیقات ، محاسبات کوانتومی می تواند ظرفیت های شناسایی الگو را بهبود بخشد ، مجموعه داده های بزرگتری ایجاد کند و دقت تصویر MRI را  نیز بهبود بخشد در نتیجه به متخصصان پزشکی اجازه می دهد زودتر بیماری را تشخیص دهند  و درمان کنند.

دیگر کاربرد های کامپیوتر کوانتومی

مشابه تشخیص در مراقبت های بهداشتی ، محاسبات کوانتومی قابلیت های جدیدی را در صنعت مالی باز می کند. به طور خاص ، کشف تقلب با استفاده از  تشخیص الگو انجام می شود.هوش مصنوعی با کمک کامپیوتر های کوانتومی و به لطف قدرت و ظرفیت بهبود یافته آنها می توانند به تشخیص تقلب در مراحل اولیه کمک کنند و سرعت تجزیه و تحلیل را به میزان قابل توجهی افزایش دهند.

فراتر از مراقبت های بهداشتی و مراودات مالی ، محاسبات کوانتومی همچنین باز تعریف جدیدی از شیوه های بازاریابی موجود در حال حاضر را فراهم می کند. با بزرگ شدن مجموعه داده های مصرف کننده و قابلیت تجزیه و تحلیل ، مارک ها و شرکت ها قادر خواهند بود سطح کاملا جدیدی از سفارشی سازی را برای پاسخگویی به نیازهای مشتریان و کاربران منفرد ارائه دهند. محاسبات کوانتومی امکان هدف قرار دادن مشتری در سطح بسیار دقیق تر را فراهم می کند ، و در حال توسعه کمپین های ارتباطی است که به طور دقیق نیازها و درخواست های مشتری را برآورده می کند.

اپلیکیشن چگونه ساخته می شود

اپلیکیشن چگونه ساخته می شود

اکثر غریب به اتفاق مردم از اپلکیشن ها استفاده می کنند اما اما کمتر کسی مب داند که اپلیکیشن چگونه ساخته می شود. در گذشته نه چندان دور تنها یک راه برای ساخت برنامه تلفن همراه وجود داشت و آن هم این بود که با تلفن هوشمند را با زبان برنامه نویسی بومی پلت فرم آن برنامه نویسی کنید. اگر می خواستید یک برنامه Apple / iOS بسازید ، از کیت توسعه نرم افزار Apple و اگر می خواهید یک برنامه Android بسازید ، باید از زبان نیتیو Android استفاده کنید. امروز می توانیم از زبان واسطه ای مانند Javascript برای ساخت برنامه استفاده کنیم. سپس می توانیم این کد را خروجی بگیریم کنیم تا به جای ساخت اپ برای هر پلتفرم با هزینه های بسیار بیشتر ، برنامه ای برای Android و iOS ایجاد کنیم. مزایا و معایبی برای انجام این کار وجود دارد اما خبر خوب این است که امروز ، این گزینه خوبی برای بسیاری از برنامه ها است.

امروزه اپلیکیشن چگونه ساخته می شود ؟

اپلیکیشن های نیتیو

اپلیکیشن های نیتیو و یا برنامه های بومی به طور خاص برای سیستم عامل تلفن همراه مانند Apple iOs ، Android یا Windows phone ساخته شده اند. این برنامه باید متناسب با نیازهای هر سیستم عامل ساخته شود و یکی با دیگری قابل تعویض نیست. بنابراین نمی توانید از یک برنامه iOS در دستگاه Android و بالعکس استفاده کنید. برنامه های بومی معمولاً توسط توسعه دهنده ای که مسلط به زبان خاص لازم برای سیستم عامل مورد نظر است، ساخته می شوند. این برنامه ها از فروشگاه برنامه مربوطه مانند اپ استور و گوگل پلی در دستگاه بارگیری می شوند و در حافظه دستگاه ذخیره می شوند ، و با کلیک روی نماد آن، آماده استفاده می باشند. آنها دارای قابلیت تنظیم بسیار بالایی هستند و طیف گسترده ای از ساختار و جذابیت بصری را ارائه می دهند.

برنامه های بومی بهترین تجربه کاربری را ارائه می دهند. آنها با رعایت قراردادهای پلتفرم رابط کاربری (UI) ،سریعتر و قابل اطمینان تر هستند. این برنامه ها به سخت افزار تلفن و ویژگی های سیستم عامل مانند دوربین ، ژیروسکوپ ، سنسورها ، GPS ، شتاب سنج ، دفترچه آدرس ، تقویم ، تلفن و … دسترسی دارند که به راحتی در فروشگاه برنامه پلتفرم یافت می شوند و بسیاری از آنها می توانند بدون اتصال اینترنت فعال باشند. ساخت آنها نسبت به انواع دیگر برنامه ها گران تر است ، اما بیشترین مزیت ها را نیز دارند.

برنامه های Cross Platform یا میان پلتفرمی

یک گزینه هیجان انگیز که وارد صحنه برنامه شده است ، امکان ایجاد برنامه های کراس پلتفرم است. برنامه های کراس پلت فرم با استفاده از یک زبان جهانی واحد مانند Javascript ساخته می شوند که می تواند برای سیستم عامل های مختلف دستگاه خروجی بدهد. چندین مزیت برای ساخت برنامه های کراس پلتفرم وجود دارد:

بیشتر کدها را می توان بین سیستم عامل ها به اشتراک گذاشت که باعث کاهش هزینه و زمان راه اندازی می شود.
تجربه کاربر بین سیستم عامل های مختلف یکپارچه تر خواهد بود، این امر مهم است زیرا بسیاری از افراد بیش از یک نوع دستگاه دارند.
اکثر اشکالات کد فقط یک بار در تمام سیستم عامل ها برطرف می شود.
دارندگان برنامه بدون نیاز به افزایش هزینه لازم هنگام ساخت برنامه ها در سیستم عامل های مختلف ، مخاطبان گسترده تری دارند.
تعمیر و نگهداری این برنامه ها معمولاً آسان تر است زیرا برای به روزرسانی و نگهداری فقط با یک پایگاه کد سروکار دارید
برای ساخت برنامه های کراس پلت فرم ، توسعه دهندگان از ابزارهایی مانند React Native ، NativeScript ، Xamarin یا Appcelerator استفاده می کنند.

اپلیکیشن Hybrid / HTML5

برنامه های ترکیبی و یا Hybrid با استفاده از HTML5 ، Javascript و / یا CSS ساخته می شوند. این برنامه ها ممکن است مانند یک برنامه بومی به نظر برسند ، اما در واقع فقط وب سایت هایی با شکوه هستند که در یک برنامه قابل بارگیری قرار گرفته اند. برنامه های ترکیبی آسان تر و سریعتر توسعه می یابند و در همه دستگاه ها قابل استفاده هستند ، که باعث جذابیت آنها برای برخی از شرکت هایی می شود که می خواهند در وقت و هزینه خود صرفه جویی کنند و هنوز هم برنامه خود را داشته باشند کاربرد دارند. با این حال برای استفاده از این اپلیکیشن ها به استفاده از یک مرورگر وب نیاز است. برنامه های ترکیبی می توانند از مکان جغرافیایی ، ژیروسکوپ ، دوربین ، شتاب سنج و حافظه محلی تلفن هوشمند شما استفاده کنند. برنامه های ترکیبی به پر سرعتی برنامه های بومی نیستند و عملکرد و بهینه سازی موجود در برنامه های بومی را ندارند. ممکن است شرکت ها بدون اینکه سرمایه گذاری کامل برای ساخت یک برنامه بومی را انجام دهند ، استفاده از یک برنامه ترکیبی را برای ارائه به مشتریان وب سایت موجود خود ، نوعی برنامه تلفن همراه موقت در نظر بگیرند. این می تواند یک گزینه ​​خوب باشد.

برنامه های ترکیبی / HTML5 را می توان با استفاده از Sencha Touch ، Cordova ، PhoneGap و Ionic ساخت.

وب اپلیکیشن ها

برنامه های وب اصلاً برنامه نیستند بلکه وب سایت هایی هستند که برای دسترسی به آنها از طریق مرورگر وب تلفن های هوشمند طراحی شده اند. صفحه وب حاصله به گونه ای طراحی خواهد شد که شباهت زیادی به یک برنامه موبایل دارد. از آنجا که برای اجرای آنها به یک مرورگر نیاز دارید ، به حافظه دستگاه زیادی احتیاج ندارند. آنها همچنین با استفاده از HTML5 ، Javascript یا CSS می شوند و گزینه ای برای نصب بر روی تلفن توسط کاربر با ایجاد نشانک به وب سایت ارائه می دهند. از آنجا که به طور خاص برای دستگاه های تلفن همراه طراحی شده اند ، بیشتر شبیه برنامه ها هستند تا صفحات وب. آنها در هر دستگاهی که اتصال اینترنتی داشته باشد قابل دسترسی هستند که این یک مزیت است. اگر اتصال ضعیف باشد یا وجود نداشته باشد ،می تواند برای کاربران بد باشد. برنامه های وب همچنین گزینه های کمتری برای اتصال به API تلفن بومی دارند.

حال که می دانیم اپلیکیشن چگونه ساخته می شود می توانید برای انتخاب منطقی تر و بهتر نوع اپلیکیشن خود اقدام کنید.

با ویرا سگال کارو همراه باشید

کرونا و هوش مصنوعی

کرونا و هوش مصنوعی

در طی سال اخیر ویروس کووید 19 در تمام دنیا اپیدمی شده. بنابراین رهبران و دانشمندان تمامی نقاط دنیا در تلاش هستند تا با هر روش ممکن با این بیماری مقابله کنند یکی از روش هایی که برای مقابله با کرونا بسیار کارآمد است، هوش مصنوعی می باشد. هوش مصنوعی یکی از شاخه های علوم کامپیوتر است که در دهه پنجاه میلادی ظهور پیدا کرد. تعریف کلی که می توان راجع به هوش مصنوعی کرد این است که به هوشی گفته می شود که بر خلاف تصور از هوشی که در انسان ها و حیوانات داریم توسط ماشیـن ها ارائه می شود. اگر بخواهیم به صورت آکادمیک این عبارت را توصیف کنیم می توانیم بگوییم که هر وسیله ای که محیط خود را درک کند و اقداماتی انجام دهد که شانس خود را برای دستیابی به اهداف خود به حداکثر برساند. دارای هوش مصنوعی می باشد. هوش مصنوعی معمولی محیط خود را تجزیه و تحلیل می کند و اقداماتی انجام می دهد که شانس موفقیت آن را به حداکثر می رساند. این کار ها می توانند ساده باشند(حالت 0،1) و یا پیچیده باشند (انجام اقدامات ریاضی که فرمول های آن موجود می باشد). البته هوش مصنوعی عبارت کلی است و این علم دارای زیر مجموعه های زیادی می باشد. یادگیری ماشینی(Machine Learning)، یادگیری عمیق(Deep Learning)، شبکه های عصبی(Neural Networks)،پردازش تصویر(Image Processing)  و خیلی از علوم دیگر زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند. حال که اندکی در مورد هوش مصنوعی اطلاعات کسب کردیم می توانییم به این بپردازیم که بیماری کرونا و هوش مصنوعی چگونه با هم در ارتباط هستند.

چگونه از هوش مصنوعی برای مقابله با کووید 19 استفاده می شود؟

رویکرد های متفاوتی برای مقابله با این ویروس از طریق هوش مصنوعی ایجاد شده است. برای مثال می توانیم به استفاده از پردازش داده ها برای تایین اطلاعات آماری در این زمینه اشاره کنیم و یا استفاده از ربات ها در بسیاری از مراکز درمانی دنیا برای کاهش ریسک ابتلای کادر درمانی به این بیماری و یا استفاده از پردازش تصویر برای تحلیل عکس هایی که از ریه بیماران تهیه شده. در ادامه تعدادی از پیشرفت ها و نوآوری هایی که در زمینه هوش مصنوعی برای مقابله با ویروس کرونا ایجاد شده را به شما معرفی می کنیم.

آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI از ابتدای شیوع این ویروس بر روش چندین پروژه هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده است تا بتواند با این بیماری مقابله کند. هدف این تحقیقات حذف چالش های بهداشتی اقتصادی است. اما این تحقیقات می تواند تاثیر بسیار ژرفی در ارزیابی و پاسخ به ریسک پس از سپری شدن بحران داشته باشد.

تشخیص زودرس سپسیس در بیماران Covid-19:

یک عارضه مرگبار Covid-19 است ، بیماری ناشی از کــــورنا ویروس جدید SARS-CoV-2.حدود 10 درصد از بیماران Covid-19 طی یک هفته از نشان دادن اولین علائم به سپسیس مبتلا می شوند ،اما فقط حدود نیمی از آنها زنده می مانند.

طراحی پروتئین برای جلوگیری از SARS-CoV-2:

پروتئین ها بلوک های سازنده زیستی هستند. محققان با داشتن هوش مصنوعی می توانند ساختار آنها را برایبــرطرف کـــردن مشکلات و کشــــف و پروتئیـــن های جدید دستکاری کنند. مواد غذایی فاسد شدنی را در نظربگیرید. آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI اخیراً از هوش مصنوعی برای کشف اینکـه پروتئیــــن ابریشم ساخته شده توسط  زنبور عسل می تواند به عنــــوان روکش غذاهایی که سریع فاسد می شوند برای افزایش زمان نگه داری آنها استفاده شود.

یکی دیگراز موارد استفاده از این فناوری استفاده رادیولوژیست های UC San Diego و سایر پزشکان از یک هوش مصنوعی (AI)برای تقویت تجزیه و تحلیل تصویر برداری ریه در یک مطالعه تحقیقات بالینی که توسط خدمات وب آمازون (AWS) استفاده شده است ، می باشد. توانایی جدید هوش مصنوعی تا کنون ، بیش از 2000 تصویر بینش منحصر به فرد را برای پزشکان بهداشت UC San Diego فراهم کرده است در یک مورد ، بیمار در بخش اورژانس که هیچ علایمی از COVID-19 نداشت ، به دلایل دیگر تحت پرتونگاری قفسه سینه قرار گرفت. با این وجود ، هوش مصنوعی اشعه ایکس علائم ذات الریه را نشان داد ، که بعدا توسط رادیولوژیست تأیید شد.در نتیجه ، بیمار برای COVID-19 مورد آزمایش قرار گرفت و مشخص شد که از نظر بیماری مثبت است. این قابلیت جدید از ماهها قبل شروع شد که آلبرت هسیا ، دکترای تخصصی ، استادیار رادیولوژی در دانشکده پزشکی دانشگاه کالیفرنیا سن دیگو و رادیولوژیست در دانشگاه علوم پزشکی سن دیگو ، و تیم وی الگوریتم یادگیری ماشینی را توسعه دادند که به رادیولوژیست ها اجازه می دهد از هوش مصنوعی برای افزایش توانایی های خود در تشخیص پنومونی در اشعه X قفسه سینه استفاده کنند. این الگوریتم با 22000 نشانه گذاری توسط رادیولوژیست های انسانی آموزش دیده ، نقشه های رنگی را نشان می دهد که نشانگر احتمال پنومونی است.

از طرفی دانشمند مراکشی وعده یک مکانیسم هوش مصنوعی برای کمک به مبارزه با کرونا ویروس جدید را داده است. استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه نیویورک (NYU) متولد مراکش ، دکتر آناس باری، یک ابزار هوش مصنوعی (AI) را برای تجزیه و تحلیل و مهار تکامل پاندمی COVID-19 طراحی کرده است. باری با مدیریت تیمی از محققان و دانشمند ها در NYU ، برای ایجاد و مطالعه اثربخشی یک ابزار هوش مصنوعی جهت پیش بینی بیماران در معرض خطر ابتلا به بیماری و تعیین جدی بودن عفونت های COVID-19 کمک کرد. ین  دانشمند و استاد مراکشی دارای مدرک لیسانس مهندسی کامپیوتر از دانشگاه Al Akhawayn در ایفران مراکش (AUI) است و در حال مذاکره بین NYU و AUI برای استفاده از فناوری تازه توسعه یافته در مقابله با گسترش COVID-19 در مراکش است. اگرچه مراکش از تحقیقات و توسعه علمی هوش مصنوعی زیادی برخوردار نیست ، اما دانشمندان مهاجر مراکشی در خارج ، در حال به  کارگیری تخصص خود در زمینه هوش مصنوعی ،به ویژه در زمینه بحران COVID-19 ، که مستلزم سطح بالایی از تعامل علمی است ، هستن دتا این بحران هر چه زودتر تمام شود.

در این میان تحقیقات دیگری که دانشمندان انجام داده اند موجب شده تا پیشرفت های هوش مصنوعی فقط منتهی به اینها نباشد. محققان اکنون مدل های رایانه ای را براساس هوش مصنوعی (AI) تهیه می کنند که تعیین ریسک خطر نیاز یک فرد بیمار به ونتیلاتور یا مراقبت های ویژه را محاسبه می کند. چندین شرکت غیر بهداشتی در حال حاضر در تلاشند تا تهویه مطبوع تولید کنند زیرا موارد COVID-19 و هرچه بیشتر در سطح جهان بحرانی می شوند. ” مادس نیلسن از دانشگاه کپنهاگ در دانمارک گفت: با استفاده از این مدل های هوش مصنوعی ، به عنوان مثال بیمارستان ها می توانند بدانند که 40٪ از 300 بیمار بستری آنها احتمالاً در طی یک هفته به یک دستگاه تهویه احتیاج دارند.مادس نیلسن از دانشگاه کپنهاگ در دانمارک گفت: این فناوری به آنها اجازه می دهد تا منابع خود را به بهترین شکل برنامه ریزی کنند و به کار گیرند. با استفاده از این برنامه هوش مصنوعی مس توان یک آمار تقریبا درست از شرایط بیماران به دست آورد تا بتوان برنامه ریزی دقیق تری برای درمان بیماران انجام داد و جان چندین هزار نفر را نجات داد به گفته محققان ، الگوریتم ها مقدار زیادی از داده ها را از منابع متعدد جمع آوری می کنند. این داده ها شامل پرتونگاری ایکس ، آزمایشات و اندازه گیری های انجام شده از بیماران هنگام ورود به بیمارستان به همراه سوابق الکترونیکی سلامت آنها است. با استفاده از ایننرم افزار همه داده ها به یک رایانه  منتقل می شوند که طی چند دقیقه ، مدل محاسبه می کند که یک بیمار خاص نیاز به یک دستگاه تهویه مطبوع دارد، و این اظلاعات را چند روز قبل اعلام میکند. گرچه از این مدل ها به عنوان پایه ای برای معالجه بیماران منفرد استفاده نخواهد شد ،اما از آن به عنوان ابزاری برای برنامه ریزی استفاده می شود که هنوز هم می تواند تفاوت بزرگی برای کارمندان بیمارستان ایجاد کند.

علاوه بر تمام فناوری هایی که گفته شد، در یک متد جدید تشخیص covid-19 هوش مصنوعی با صدای افراد ، آلوده بودن آنها را ارزیابی می کند. در حال حاضـر ، چندین سازمان روی نرم افزاری کار می کنند که می توانند COVID-19 را با گوش دادن به مکالمات تـشـخـیـص دهـنـد.اولین گـروه از این تیم ها توسـط دانشمندان دانشگاه هاروارد و MIT تشکیل شـده اسـت. هـدف این تیم شناسایی علائمی است که فقط در صدای افراد مبتلا به این بیماری مشهود است و از این طریق تشخیص را تسهـیل می کند.ابتکار دیگر کار Voca.ai اسـت. این سازمان با هدف دیگر یک راهکار مشابه دارد. آنها نمونه هـای گفتـار و صـدا را از بـیـماران و افراد سـالم به صـورت داوطلبانه جمع آوری می کنند. یک مطالعه مشابه در CyLab که وابسته به دانشگاه کارنگی ملون است انجام شده است. هوش مصنوعـی ایـجاد شـده توسـط ایـن تیم همچنیـن می توانـد بفهـمد که آیا افراد با استفاده از تشخیص صدا برای COVID-19 آزمایش شده اند. اگرچه در آزمایشگاه اعلام شده اسـت که آزمایشات آنها ماهیت پزشکی معتبری ندارد ،اما از این سازمان ها خواسته شده تا تست های آنلاین خود را از روی اینترنت حذف کنـند.تـیـم CyLab اظهـار داشـت کـه آنـهـا مـی دانـند که چرا دانشگاه از آنها خواسته است تست های آنلاین را حذف کنند ، اما این روند فرصت های بسیار مهمی برای جمع آوری اطـلاعـات در مورد ایـن بیمـاری ارائـه مـی دهـد. بـرای شـنـاخـت بیـماری بـاید اطـلاعات بـیشـتری جمع آوری شود

به این صورت بیشتراین پیشرفت ها در زمینه هوش مصنوعی و با توجه به نیاز زیادی که امروزه برای ایجاد یک راه درمانی برای درمان بیماری همه گیر کرونا صورت گرفته محققان و کارشناسان زیادی در زمینه های هوش مصنوعی رباتیک و علوم داده در حال کار هستند تا هرچه سریع تر این بیماریرا کنترل و مهار کنند.