مدتی است از معرفی هوش مصنوعی گذشته اما هر روز از امکانات، مزایا و قابلیتهای آن خبرهایی به گوش میرسد. حضور در چنین بازار پررونقی میتواند مزایای خوبی برای کشورها داشته باشد. تا امروز هم کشورهای زیادی فعالیت در این حوزه را آغاز کردهاند اما بهکارگیری هوش مصنوعی به زیرساختها و امکانات خاصی نیاز دارد. در این مقاله قصد داریم زیرساختهای ضروری برای توسعه هوش مصنوعی در ایران را معرفی کنیم. در ادامه با ما همراه باشید.
اهمیت توسعه هوش مصنوعی، مزایا و چالشها
همگام بودن با تکنولوژیهای روز جهان، دستیابی به افقهای تازهی علمی و ایفای نقشی پررنگ در علوم مزایای بسیاری برای کشور خواهد داشت، یکی از مهمترین این مزایا، افزایش درآمدهای غیرنفتی کشور از روشهای علمی اما این تنها دلیل توسعه هوش مصنوعی نیست.
مزایا
بهطور کلی مزایای توسعه هوش مصنوعی را میتوان بهصورت زیر بیان کرد:
- استفاده از فرصتهای علمی و اقتصادی موجود در منطقه
- تحول اقتصادی با استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف مانند کشاورزی، نفت و گاز، گردشگری، بهداشت و درمان و…
- حضور در رقابت جهانی و استفاده از فرصتهای موجود برای اثرگذاری در جهان
- کاهش بحرانهای منطقهای با استفاده از هوش مصنوعی در مشکلاتی مانند کمبود آب، آلودگی هوا، بحران انرژی و…
- ارتقای کیفیت زندگی اجتماعی با بهکارگیری AI در خدمات عمومی، بهداشت، اقتصاد و…
چالشها
بهکارگیری و توسعه هوش مصنوعی چالشهای خاص خود را دارد. از جمله این چالشها میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- نیروی انسانی متخصص در حوزه AI یکی از چالشهای اصلی توسعه آن است
- توسعه هوش مصنوعی، به ایجاد و پیادهسازی بسترهای قانونی منطبق بر اخلاقیات نیاز دارد
- پیادهسازی AI وابسته به منابع خارجی و پرهزینه است
- سرمایهگذاری گسترده در حوزه تحقیق و توسعه، یکی دیگر از چالشهای پیادهسازی و توسعه هوش مصنوعی است
- رویکردهای سنتی سازمانها و صنایع مختلف ممکن است توسعه هوش مصنوعی را با چالش مواجه کند
زیرساختهای کلیدی برای توسعه هوش مصنوعی
همانطور که گفتیم پیادهسازی و توسعه هوش مصنوعی به امکانات و زیرساختهای خاص خود نیاز دارد. در ادامه ۱۰ زیرساخت کلیدی برای توسعه هوش مصنوعی را معرفی میکنیم:
سختافزارهای پردازشی پیشرفته (GPU/TPU)
پردازش الگوهای ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین، بهویژه در Deep Learning، به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد. در این زمینه GPU یا واحد پردازنده گرافیکی و TPU یا واحد پردازش تنسور، برای هوش مصنوعی طراحی و ساخته شدهاند. GPUها با پردازش موازی، سرعت اجرای عملیات ریاضی را بهطور چشمگیری افزایش میدهند. TPUها نیز که توسط Google توسعه یافتهاند، بهطور ویژه برای شبکههای عصبی بهینهسازی شدهاند و در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر یا پردازش زبان طبیعی (NLP) عملکرد فوقالعادهای دارند.
هزینه خرید یا استفاده از این سختافزارهای پردازشی بسیار بالاست و معمولاً از آنها در سرورهایی استفاده میشود که با هوش مصنوعی همگام شدهاند.
شرکت فالنیک ایران اچ پی بهعنوان واردکننده رسمی سرورهای اچ پی، یکی از تأمینکنندههای اصلی این تجهیزات در ایران است. این شرکت با ۳۰ سال سابقه مرجع تخصصی سرور، شبکه، مایکروسافت CRM و خدمات IT در ایران است که قویترین زیرساخت IT را به شما ارائه میدهد و میتوانید از محصولات این شرکت در راستای توسعه زیرساختهای خود استفاده کنید.
دادههای باکیفیت و حجیم
سوخت اصلی هوش مصنوعی، دادهها هستند. دادهها هستند که باعث میشوند الگوریتمهای یادگیری در هوش مصنوعی بتوانند پاسخهای مناسبی برای مشکلات پیدا کنند. هرچه تنوع و کیفیت این دادهها بالاتر و بیشتر باشد، عملکرد هوش مصنوعی بهتر و دقیقتر خواهد بود. دادههای ساختاریافته مانند جداول یا دادههای مالی، یا دادههای غیر ساختاریافته مانند تصاویر و ویدئوها، هر کدام میتوانند بسته به نیاز کاربران، توسط هوش مصنعی مورد استفاده قرار بگیرند. باید توجه که سرعت دسترسی به این داده، تحلیل آنها و مدیریتشان نیز چالشی است که در توسعه هوش مصنوعی با آن مواجهیم.
پلتفرمهای ابری
AWS، Google Cloud و Microsoft Azureپلتفرمهایی هستند که دسترسی به منابع پردازشی و ذخیرهسازی دادههای حجیم را امکانپذیر میکنند. با استفاده از امکانات این پلتفرمها میتوان بدو سرمایهگذاریهای کلان، مدلهای هوش مصنوعی را روی فضای ابری پیادهسازی کرد. بهعنوان مثال میتوان از خدمات ابری برای ذخیره دادهها، پردازش موازی، یا حتی آموزش مدلها در محیطهای توزیعشده استفاده کرد.
چارچوبهای machine learning و deep learning
چارچوبهایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn ابزارهایی هستند که توسعه مدلهای هوش مصنوعی را سادهتر میکنند. این چارچوبها شامل کتابخانههای از پیش آماده برای ساخت و آموزش مدلها، مدیریت دادهها، و ارزیابی عملکرد هستند. استفاده از آنها باعث صرفهجویی در زمان و کاهش پیچیدگی کد نویسی میشود. این ابزارها قابلیتهای دیگری مانند بهینهسازی و تجسم فرآیندهای یادگیری را نیز ارائه میکنند. این چارچوبها کمک میکنند تیمهای کوچکتر نیز بتواند بدون نیاز به دانشهای عمیق از ریاضیات به هوش مصنوعی پیشرفته دسترسی داشته باشند.
ذخیرهسازی داده و مدیریت پایگاه داده
دادههای هوش مصنوعی، به سیستمهای ذخیرهسازی قدرتمند و پایدار نیاز دارد. سیستمهایی مانند Hadoop و Apache Spark سیستمهایی هستند که برای این امر مورد استفاده قرار میگیرند. با این ابزارها میتوان بهصورت همزمان به مدیریت و پردازش دادههای توزیعشده پرداخت. پایگاههای داده NoSQL مانند MongoDB و Cassandra نیز برای ذخیره دادههای غیر ساختاریافته مانند تصاویر و ویدئوها استفاده میشوند. برای توسعه هوش مصنوعی به این ابزارها نیاز خواهیم داشت تا دسترسی سریع و پایداری به دادهها داشته باشیم.
شبکههای ارتباطی سریع و پایدار
توسعه هوش مصنوعی بدون ایجاد شبکههای ارتباطی باثبات و پرسرعت امکانپذیر نیست. ابزارهای هوش مصنوعی اغلب برای دسترسی به دادهها، تحلیل آنها یا اجرای دستورات، باید دادههای زیادی را جابجا کنند. بنابراین باید شبکههای ارتباطی قوی و پرسرعت مانند ۵G و شبکههای فیبر نوری مناسبی را در اختیار داشته باشیم.
مدیریت مدل و MLOps
ابزارهایی مانند MLflow و Kubeflow کمک میکنند که مدلهای هوش مصنوعی را مدیریت، پیادهسازی و نظارت کنیم. این کار یکی از مهمترین اقدامات در چرخه عمر پروژههای هوش مصنوعی است. MLOps (Machine Learning Operations) مشابه DevOps برای یادگیری ماشین عمل میکند. این فرآیندها چرخه توسعه را خودکار کرده و تضمین میکنند که مدلها در محیطهای عملیاتی قابل اعتماد و بهینه باشند.
زیرساختهای امنیت سایبری
حفظ امنیت سایبری در پروژههای هوش مصنوعی از نان شب واجبتر است. خصوصاً هنگام کار با دادههای حساس مانند دادههای نظامی، مالی یا پزشکی. رمزنگاری دادهها، احراز هویتهای چندمرحلهای و چندگانه، شناسایی نفوذ و… روشهایی باری تأمین امنیت سایبری در پیادهسازی و توسعه هوش مصنوعی است.
برنامههای شبیهسازی و محیطهای آزمایشی
بدون آموزش مداوم، توسعه هوش مصنوعی غیرممکن است. در این زمینه ابزارهایی مانند openai gym و unity به ما کمک میکنند که محیطهای مجازیای برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یا آزمایش سیستمهای پیچیده مانند روباتها را ایجاد کنیم.
نیروی انسانی متخصص
تقریباً تمامی ۹ مورد بالا وابسته به نیروی انسانی متخصص است. بدون انسانهای متخصص که درزمینهٔ هوش مصنوعی تجربه و دانش کافی داشته باشند، نمیتوان زیرساختی پایدار برای هوش مصنوعی تولید کرد. این متخصصان باید توانایی تحلیل دادهها، طراحی مدلهای یادگیری ماشین و بهینهسازی سیستمها را داشته باشند.
این موارد مهمترین و کلیدیترین زیرساختهای لازم برای توسعه هوش مصنوعی هستند که امیدواریم بهزودی در کشور فعال و پیادهسازی شوند.
