شرائح إلكترونية جديدة تُضيف ذكاء بصرياً إلى الهواتف والكاميرات

أحرزت بعض الشركات مثل «غوغل» بالفعل تقدماً لافتاً في تطوير تقنيات التعرف إلى الصور وتمييز الوجوه من خلال تقنيات «التعلم العميق»، وتستخدم لذلك الغرض قواعد ضخمة للبيانات وحواسيب فائقة القوة. وحالياً تقول شركتان مُتخصصتان في صناعة الشرائح الإلكترونية والمعالجات، بالإضافة إلى شركة «بايدو» الصينية إنه من الممكن إتاحة مثل هذه التقنيات في الهواتف والسيارات.

ويُمكن لقدرة الأجهزة على تحليل محتوى الصور ومقاطع الفيديو أن يتم إنشاء تطبيقات جديدة ترتبط بالتصوير وتحسين كاميرات المراقبة والكاميرات المستخدمة في السيارات الآلية لرصد حالة المرور وغيرها.

وعادة لا يكشف مصنعو الشرائح الإلكترونية عن ميزات منتجاتهم الجديدة مُسبقاً، لكن خلال مؤتمر «قمة الرؤية المدمجة» المعني بالرؤية الحاسوبية الذي عُقد في ولاية كاليفورنيا الأميركية الشهر الماضي، عرضت شركة «سينوبسيس» التي تُصدر تراخيص البرمجيات لبعض من أكبر الشركات المصنعة للشرائح الإلكترونية نواة مُعالجة للصور مصممة وفق تقنيات «التعلم العميق» أحد فروع التعلم الآلي.

ويُتوقع أن تُضاف النواة الجديدة إلى المعالجات المستخدمة في الهواتف الذكية والكاميرات والسيارات. وتتبع النواة، التي ستشغل مساحة واحد ملليمتر مربع من المُعالج، إحدى أكثر تقنيات التصنيع شُيوعاً.

وقال مدير البحث والتطوير في «سينوبسيس»، بيير بولين، إن متعاملي شركته سيتمكنون من الحصول على التصميم الجديد خلال صيف 2015، مشيراً إلى إعراب كثيرين عن بالغ اهتمامهم بالشريحة الجديدة للمساعدة في نشر تقنيات «التعلم العميق».

وقدمت شركة «سينوبسيس» تجربةً أمكن فيها للشريحة الجديدة تمييز علامات حدود السرعة في فيديو لسيارة، كما عرض بولين نتائج تشغيل الشريحة لشبكة تعتمد تقنيات «التعلم العميق» تختص بتمييز الوجوه. وأكد أنه على الرغم من أن مستوى الدقة لا يُساوي ما تُحققه الحواسيب القوية، إلا أنها تقترب منها إلى حد كبير.

وأضاف بولين: «بالنسبة لتطبيقات مثل المراقبة بكاميرات الفيديو، كان أداء الشريحة جيداً للغاية». وتتميز النواة المتخصصة الجديدة باستهلاكها لقدرٍ من الطاقة يقل كثيراً عما تحتاجه الشرائح التقليدية لإنجاز المهام ذاتها. وبإمكان النواة الجديدة التي قدمتها «سينوبسيس» إضافة قدر من الذكاء البصري إلى العديد من الأجهزة مثل الهواتف والكاميرات الرخيصة المستخدمة في المراقبة.

ولفت بولين إلى أنها لم تسمح للأجهزة بالتعرف إلى عشرات الآلاف من الأشياء من تلقاء نفسها، لكنها ستُتيح لها تمييز العشرات منها.

وربما ينتهي هذا بتقديم أنواع مبتكرة من تطبيقات الكاميرات والتصوير. وبين بولين أن بمقدور هذه التقنية تحسين كاميرات السيارات والمرور والمراقبة، فمثلاً يمكن للكاميرا الأمنية في المنزل أن تبدأ بإرسال البيانات فقط في حال رصدها وجود بشر في إطار الصورة.

وشهد المؤتمر نفسه حديث نائب رئيس التكنولوجيا في شركة «كوالكوم ريسيرش»، جيف جيها، عن عمل الشركة في إتاحة عمل تقنيات «التعلم العميق» على العتاد المُستخدم في الهواتف الحالية.

ومع رفض جيها مناقشة خطة «كوالكوم» في دعم «التعلم العميق» في شرائحها الإلكترونية، أعرب عن اعتقاده بتوافر هذا النوع من الشرائح. واعتبر أن القدرة على استخدام «التعلم العميق» في المعالجات أمر أساسي لمساعدة «الروبوتات» على الحركة والتفاعل مع العالم، فضلاً عن أهميته للجهود الرامية لتطوير سيارات آلية. وقال جيها: «أعتقد أننا سنشهد أجهزة مخصصة تنشأ لحل هذه المشكلات»، مشيراً إلى انتهاء فاعلية الطرق التقليدية والحاجة إلى تقديم الشرائح الإلكترونية على نحوٍ مختلف. وفي حين لم يحدد موعداً لدعم هذه الطرق، قال جيها إن الجيل المُقبل من شرائح «كوالكوم» للأجهزة المحمولة سيتضمن برمجيات مخصصة توفر تقنيات «التعلم العميق» للكاميرا وغيرها من التطبيقات.

من جهته، أشار الباحث في شركة «بايدو» الصينية صاحبة محرك البحث الأكثر استخداماً في الصين، رن وو، إلى أهمية الشرائح التي تدعم «التعلم العميق» لتوفير حواسيب فعالة للبحث للاستخدام اليومي، وقال: «نحتاج إلى نشر ذلك الذكاء في كل مكان، في أي مكان وأي وقت».

ومن شأن تمكن الأجهزة من تنفيذ مهام مثل تحليل الصور دون الحاجة للاتصال بشبكة الإنترنت أن يزيد من سرعة عمل التطبيقات، ويُحسن كفاءة استهلاك الطاقة، فلن يكون من الضرورة تبادل البيانات في الاتجاهين، بحسب ما قال وو. ويتفق وو وجيها على أن زيادة مستوى ذكاء الأجهزة المحمولة قد يُخفف من تأثير بعض التطبيقات في الخصوصية الشخصية، وذلك من خلال تقليل مقدار البيانات الشخصية، كالصور مثلاً، التي تُنقل من الأجهزة. وقال وو: «نريد الذكاء لتصفية البيانات الخام وإرسال المعلومات المهمة فقط، والبيانات الوصفية إلى السحابة».