به گزارش ایسنا، نخستین دموی سکوی ملی هوش مصنوعی ایران در هفته پیش رو رونمایی می‌شود. این سکو که بر حوزه پزشکی و تشخیص متمرکز است، قرار است تا نسخه آزمایشی آن عرضه و نسخه نهایی آن در شهریور ۱۴۰۴ آماده بهره‌برداری شود.
راه‌اندازی اولین فارم GPU کشور گام دیگری برای توسعه فناوری های هوش مصنوعی است. طبق برنامه‌ریزی‌ها، این فارم در اواخر فروردین یا اوایل اردیبهشت سال آینده راه‌اندازی خواهد شد. راه‌اندازی این مرکز، تمامی نیازهای زیرساختی کشور در حوزه هوش مصنوعی را برآورده خواهد کرد.
سکوی هوش مصنوعی (AI Platform) محیطی است که ابزارها، فناوری‌ها و زیرساخت‌های لازم برای توسعه، آموزش، استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. این سکوها به افراد، کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرایندهای مرتبط با هوش مصنوعی را بهینه‌سازی و ساده کنند.
اجزای اصلی یک سکوی هوش مصنوعی شامل این موارد می‌شود:
| اجزا | کاربرد |
| داده‌ها و مدیریت آنها | ابزارهای جمع‌آوری، پردازش و مدیریت داده‌ها |
| امکان دسترسی به پایگاه‌های داده یا منابع داده‌ای مختلف | |
| مدل‌سازی و آموزش | ابزارهایی برای طراحی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn | |
| محیط استقرار | فراهم‌سازی محیطی برای پیاده‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در سیستم‌های واقعی |
| امکان ادغام مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی | |
| مدیریت و نظارت | پایش عملکرد مدل‌ها در زمان اجرا |
| مدیریت منابع و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها |
سکوهای هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف دارند که از جمله آنها به می‌توان به این موارد اشاره کرد:
| حوزه تخصصی | کاربرد |
| پزشکی و سلامت | تشخیص بیماری‌ها |
| طراحی داروهای جدید | |
| پایش وضعیت بیماران | |
| صنعت و تولید | پیش‌بینی خرابی تجهیزات |
| بهینه‌سازی فرایندهای تولید | |
| مدیریت موجودی | |
| مالی | تشخیص تقلب |
| تحلیل بازار | |
| مدیریت ریسک | |
| بازاریابی | تحلیل رفتار مشتری |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی | |
| حووومل‌ونقل | مدیریت ترافیک |
| بهینه‌سازی مسیر | |
| توسعه خودروهای خودران | |
| آموزش | توسعه سیستم‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده |
| شناسایی نیازهای یادگیری دانش‌آموزان. | |
| تولید محتوای آموزشی تعاملی |
توسعه سکوهای هوش مصنوعی موجی کاهش زمان و هزینه توسعه، افزایش دقت و کارایی مدل‌ها، دسترسی آسان به منابع محاسباتی ابری و امکان همکاری تیمی بین افراد و سازمان‌ها را فراهم می‌کند. از این رو این سکوها نقش کلیدی در تسریع استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایفا می‌کنند و به‌ویژه در ایران، با توجه به توسعه «سکوی ملی هوش مصنوعی» می‌توانند زمینه‌ساز پیشرفت‌های علمی و اقتصادی باشند.
همچنین توسعه سکوهای هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از زیرساخت‌های قوی، نیروی انسانی متخصص و حمایت‌های سازمانی و قانونی است. با توجه به پیچیدگی این فرآیند، همکاری بین دولت، صنعت و دانشگاه‌ها می‌تواند نقشی کلیدی در موفقیت این پروژه‌ها ایفا کند. از این رو توسعه این پلتفرم‌ها نیاز به زیر ساخت‌هایی همچون «پیش‌نیازهای فنی و زیرساختی»، «پیش‌نیازهای انسانی و مهارتی»، «پیش‌نیازهای سازمانی و حقوقی» و «پیش‌نیازهای تحقیقاتی و نوآورانه» دارد.
ولی در شرایطی که زیر ساخت‌های پردازشی و داده‌های وسیع محدود باشد، سکوهای هوش مصنوعی هم می‌توانند کاربردهای متنوعی داشته باشند، اما این کاربردها محدودتر و به مسائلی خاص‌تر معطوف خواهند بود. در این شرایط، استفاده از روش‌ها و فناوری‌هایی که وابستگی کمتری به داده‌های بزرگ یا منابع محاسباتی وسیع دارند، در اولویت قرار می‌گیرد.
با توسعه این سکوی بومی باید منتظر باشیم و ببینیم که آیا سازمان‌ها و دستگاه‌ها برای به اشتراک گذاری داده‌ها به منظور توسعه مدل‌های هوشمند گام بر می‌دارند یا خیر.
مهمترین سکوهای هوش مصنوعی در دنیا
در سطح جهانی، شرکت‌ها و سازمان‌های متعددی سکوهای پیشرفته هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند که هرکدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردی دارند. در ادامه، برخی از مهمترین سکوهای هوش مصنوعی دنیا معرفی می‌شوند:
| نام سکو | شرکت توسعه دهنده | کاربرد | ویژگی |
| Google AI Platform (Vertex AI) | گوگل | تحلیل داده‌ها، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر | ابزارهایی برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow | |||
| یکپارچگی با Google Cloud برای مدیریت داده‌ها و منابع | |||
| AWS AI/ML (Amazon Web Services) | آمازون | تحلیل پیشرفته، خدمات مشتری و اتوماسیون کسب‌وکار | ارائه سرویس‌های مختلف یادگیری ماشین مانند Amazon SageMaker |
| ابزارهایی برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌ها | |||
| خدمات پیش‌ساخته مانند تشخیص گفتار، ترجمه و تحلیل احساسات | |||
| Microsoft Azure AI | مایکروسافت | اتوماسیون، سلامت و پیش‌بینی در کسب‌وکار | ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و NLP |
| یکپارچگی با دیگر محصولات مایکروسافت مانند Office و Dynamics | |||
| خدمات ابری مقیاس‌پذیر | |||
| IBM Watson | IBM | تحلیل داده‌های بزرگ، مشاوره دیجیتال و بهبود خدمات مشتری | متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده |
| متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده | |||
| ابزارهایی برای استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته | |||
| قابل استفاده در حوزه‌های پزشکی، حقوقی و خدمات مالی | |||
| OpenAI | OpenAI | تولید متن، ترجمه، چت‌بات‌ها و سیستم‌های خودکار پاسخگویی | مدل‌های پیشرفته مانند GPT (مدل‌های زبانی بزرگ) و DALL-E (مدل‌های تولید تصویر) |
| تمرکز بر پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و بینایی کامپیوتر | |||
| Baidu AI | بایدو (چین) | سیستم‌های جستجو، خودروهای خودران و تشخیص صد | تخصص در پردازش زبان چینی، بینایی کامپیوتر و خودروهای خودران |
| ارائه خدمات ابری هوش مصنوعی | |||
| Hugging Face | Hugging Face (استارتاپ فرانسوی-آمریکایی) | چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و تحلیل متون | تمرکز بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق |
| ارائه مدل‌های پیش‌ساخته مانند Transformers | |||
| جامعه باز و ابزارهای رایگان برای توسعه‌دهندگان |
به گزارش ایسنا، رونمایی از سکوی ملی هوش مصنوعی ایران، نقطه عطفی در مسیر تحقق استقلال فناورانه کشور است. این اقدام نه تنها زیرساخت‌های لازم برای تحول دیجیتال را فراهم می‌کند، بلکه نشان‌دهنده عزم ایران برای رقابت در عرصه جهانی فناوری است، ولی یادمان باشد در این مسیر بیش از هر زمان دیگری نیازمند کار تیمی، همکاری میان سازمان‌ها و دستگاه‌ها و حاکمیت داده‌ها داریم.
انتهای پیام
به گزارش ایسنا، نخستین دموی سکوی ملی هوش مصنوعی ایران در هفته پیش رو رونمایی می‌شود. این سکو که بر حوزه پزشکی و تشخیص متمرکز است، قرار است تا نسخه آزمایشی آن عرضه و نسخه نهایی آن در شهریور ۱۴۰۴ آماده بهره‌برداری شود.
راه‌اندازی اولین فارم GPU کشور گام دیگری برای توسعه فناوری های هوش مصنوعی است. طبق برنامه‌ریزی‌ها، این فارم در اواخر فروردین یا اوایل اردیبهشت سال آینده راه‌اندازی خواهد شد. راه‌اندازی این مرکز، تمامی نیازهای زیرساختی کشور در حوزه هوش مصنوعی را برآورده خواهد کرد.
سکوی هوش مصنوعی (AI Platform) محیطی است که ابزارها، فناوری‌ها و زیرساخت‌های لازم برای توسعه، آموزش، استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. این سکوها به افراد، کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرایندهای مرتبط با هوش مصنوعی را بهینه‌سازی و ساده کنند.
اجزای اصلی یک سکوی هوش مصنوعی شامل این موارد می‌شود:
| اجزا | کاربرد |
| داده‌ها و مدیریت آنها | ابزارهای جمع‌آوری، پردازش و مدیریت داده‌ها |
| امکان دسترسی به پایگاه‌های داده یا منابع داده‌ای مختلف | |
| مدل‌سازی و آموزش | ابزارهایی برای طراحی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn | |
| محیط استقرار | فراهم‌سازی محیطی برای پیاده‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در سیستم‌های واقعی |
| امکان ادغام مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی | |
| مدیریت و نظارت | پایش عملکرد مدل‌ها در زمان اجرا |
| مدیریت منابع و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها |
سکوهای هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف دارند که از جمله آنها به می‌توان به این موارد اشاره کرد:
| حوزه تخصصی | کاربرد |
| پزشکی و سلامت | تشخیص بیماری‌ها |
| طراحی داروهای جدید | |
| پایش وضعیت بیماران | |
| صنعت و تولید | پیش‌بینی خرابی تجهیزات |
| بهینه‌سازی فرایندهای تولید | |
| مدیریت موجودی | |
| مالی | تشخیص تقلب |
| تحلیل بازار | |
| مدیریت ریسک | |
| بازاریابی | تحلیل رفتار مشتری |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی | |
| حووومل‌ونقل | مدیریت ترافیک |
| بهینه‌سازی مسیر | |
| توسعه خودروهای خودران | |
| آموزش | توسعه سیستم‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده |
| شناسایی نیازهای یادگیری دانش‌آموزان. | |
| تولید محتوای آموزشی تعاملی |
توسعه سکوهای هوش مصنوعی موجی کاهش زمان و هزینه توسعه، افزایش دقت و کارایی مدل‌ها، دسترسی آسان به منابع محاسباتی ابری و امکان همکاری تیمی بین افراد و سازمان‌ها را فراهم می‌کند. از این رو این سکوها نقش کلیدی در تسریع استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایفا می‌کنند و به‌ویژه در ایران، با توجه به توسعه «سکوی ملی هوش مصنوعی» می‌توانند زمینه‌ساز پیشرفت‌های علمی و اقتصادی باشند.
همچنین توسعه سکوهای هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از زیرساخت‌های قوی، نیروی انسانی متخصص و حمایت‌های سازمانی و قانونی است. با توجه به پیچیدگی این فرآیند، همکاری بین دولت، صنعت و دانشگاه‌ها می‌تواند نقشی کلیدی در موفقیت این پروژه‌ها ایفا کند. از این رو توسعه این پلتفرم‌ها نیاز به زیر ساخت‌هایی همچون «پیش‌نیازهای فنی و زیرساختی»، «پیش‌نیازهای انسانی و مهارتی»، «پیش‌نیازهای سازمانی و حقوقی» و «پیش‌نیازهای تحقیقاتی و نوآورانه» دارد.
ولی در شرایطی که زیر ساخت‌های پردازشی و داده‌های وسیع محدود باشد، سکوهای هوش مصنوعی هم می‌توانند کاربردهای متنوعی داشته باشند، اما این کاربردها محدودتر و به مسائلی خاص‌تر معطوف خواهند بود. در این شرایط، استفاده از روش‌ها و فناوری‌هایی که وابستگی کمتری به داده‌های بزرگ یا منابع محاسباتی وسیع دارند، در اولویت قرار می‌گیرد.
با توسعه این سکوی بومی باید منتظر باشیم و ببینیم که آیا سازمان‌ها و دستگاه‌ها برای به اشتراک گذاری داده‌ها به منظور توسعه مدل‌های هوشمند گام بر می‌دارند یا خیر.
مهمترین سکوهای هوش مصنوعی در دنیا
در سطح جهانی، شرکت‌ها و سازمان‌های متعددی سکوهای پیشرفته هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند که هرکدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردی دارند. در ادامه، برخی از مهمترین سکوهای هوش مصنوعی دنیا معرفی می‌شوند:
| نام سکو | شرکت توسعه دهنده | کاربرد | ویژگی |
| Google AI Platform (Vertex AI) | گوگل | تحلیل داده‌ها، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر | ابزارهایی برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow | |||
| یکپارچگی با Google Cloud برای مدیریت داده‌ها و منابع | |||
| AWS AI/ML (Amazon Web Services) | آمازون | تحلیل پیشرفته، خدمات مشتری و اتوماسیون کسب‌وکار | ارائه سرویس‌های مختلف یادگیری ماشین مانند Amazon SageMaker |
| ابزارهایی برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌ها | |||
| خدمات پیش‌ساخته مانند تشخیص گفتار، ترجمه و تحلیل احساسات | |||
| Microsoft Azure AI | مایکروسافت | اتوماسیون، سلامت و پیش‌بینی در کسب‌وکار | ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و NLP |
| یکپارچگی با دیگر محصولات مایکروسافت مانند Office و Dynamics | |||
| خدمات ابری مقیاس‌پذیر | |||
| IBM Watson | IBM | تحلیل داده‌های بزرگ، مشاوره دیجیتال و بهبود خدمات مشتری | متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده |
| متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده | |||
| ابزارهایی برای استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته | |||
| قابل استفاده در حوزه‌های پزشکی، حقوقی و خدمات مالی | |||
| OpenAI | OpenAI | تولید متن، ترجمه، چت‌بات‌ها و سیستم‌های خودکار پاسخگویی | مدل‌های پیشرفته مانند GPT (مدل‌های زبانی بزرگ) و DALL-E (مدل‌های تولید تصویر) |
| تمرکز بر پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و بینایی کامپیوتر | |||
| Baidu AI | بایدو (چین) | سیستم‌های جستجو، خودروهای خودران و تشخیص صد | تخصص در پردازش زبان چینی، بینایی کامپیوتر و خودروهای خودران |
| ارائه خدمات ابری هوش مصنوعی | |||
| Hugging Face | Hugging Face (استارتاپ فرانسوی-آمریکایی) | چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و تحلیل متون | تمرکز بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق |
| ارائه مدل‌های پیش‌ساخته مانند Transformers | |||
| جامعه باز و ابزارهای رایگان برای توسعه‌دهندگان |
به گزارش ایسنا، رونمایی از سکوی ملی هوش مصنوعی ایران، نقطه عطفی در مسیر تحقق استقلال فناورانه کشور است. این اقدام نه تنها زیرساخت‌های لازم برای تحول دیجیتال را فراهم می‌کند، بلکه نشان‌دهنده عزم ایران برای رقابت در عرصه جهانی فناوری است، ولی یادمان باشد در این مسیر بیش از هر زمان دیگری نیازمند کار تیمی، همکاری میان سازمان‌ها و دستگاه‌ها و حاکمیت داده‌ها داریم.
انتهای پیام
به گزارش ایسنا، نخستین دموی سکوی ملی هوش مصنوعی ایران در هفته پیش رو رونمایی می‌شود. این سکو که بر حوزه پزشکی و تشخیص متمرکز است، قرار است تا نسخه آزمایشی آن عرضه و نسخه نهایی آن در شهریور ۱۴۰۴ آماده بهره‌برداری شود.
راه‌اندازی اولین فارم GPU کشور گام دیگری برای توسعه فناوری های هوش مصنوعی است. طبق برنامه‌ریزی‌ها، این فارم در اواخر فروردین یا اوایل اردیبهشت سال آینده راه‌اندازی خواهد شد. راه‌اندازی این مرکز، تمامی نیازهای زیرساختی کشور در حوزه هوش مصنوعی را برآورده خواهد کرد.
سکوی هوش مصنوعی (AI Platform) محیطی است که ابزارها، فناوری‌ها و زیرساخت‌های لازم برای توسعه، آموزش، استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. این سکوها به افراد، کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرایندهای مرتبط با هوش مصنوعی را بهینه‌سازی و ساده کنند.
اجزای اصلی یک سکوی هوش مصنوعی شامل این موارد می‌شود:
| اجزا | کاربرد |
| داده‌ها و مدیریت آنها | ابزارهای جمع‌آوری، پردازش و مدیریت داده‌ها |
| امکان دسترسی به پایگاه‌های داده یا منابع داده‌ای مختلف | |
| مدل‌سازی و آموزش | ابزارهایی برای طراحی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn | |
| محیط استقرار | فراهم‌سازی محیطی برای پیاده‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در سیستم‌های واقعی |
| امکان ادغام مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی | |
| مدیریت و نظارت | پایش عملکرد مدل‌ها در زمان اجرا |
| مدیریت منابع و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها |
سکوهای هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف دارند که از جمله آنها به می‌توان به این موارد اشاره کرد:
| حوزه تخصصی | کاربرد |
| پزشکی و سلامت | تشخیص بیماری‌ها |
| طراحی داروهای جدید | |
| پایش وضعیت بیماران | |
| صنعت و تولید | پیش‌بینی خرابی تجهیزات |
| بهینه‌سازی فرایندهای تولید | |
| مدیریت موجودی | |
| مالی | تشخیص تقلب |
| تحلیل بازار | |
| مدیریت ریسک | |
| بازاریابی | تحلیل رفتار مشتری |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی | |
| حووومل‌ونقل | مدیریت ترافیک |
| بهینه‌سازی مسیر | |
| توسعه خودروهای خودران | |
| آموزش | توسعه سیستم‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده |
| شناسایی نیازهای یادگیری دانش‌آموزان. | |
| تولید محتوای آموزشی تعاملی |
توسعه سکوهای هوش مصنوعی موجی کاهش زمان و هزینه توسعه، افزایش دقت و کارایی مدل‌ها، دسترسی آسان به منابع محاسباتی ابری و امکان همکاری تیمی بین افراد و سازمان‌ها را فراهم می‌کند. از این رو این سکوها نقش کلیدی در تسریع استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایفا می‌کنند و به‌ویژه در ایران، با توجه به توسعه «سکوی ملی هوش مصنوعی» می‌توانند زمینه‌ساز پیشرفت‌های علمی و اقتصادی باشند.
همچنین توسعه سکوهای هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از زیرساخت‌های قوی، نیروی انسانی متخصص و حمایت‌های سازمانی و قانونی است. با توجه به پیچیدگی این فرآیند، همکاری بین دولت، صنعت و دانشگاه‌ها می‌تواند نقشی کلیدی در موفقیت این پروژه‌ها ایفا کند. از این رو توسعه این پلتفرم‌ها نیاز به زیر ساخت‌هایی همچون «پیش‌نیازهای فنی و زیرساختی»، «پیش‌نیازهای انسانی و مهارتی»، «پیش‌نیازهای سازمانی و حقوقی» و «پیش‌نیازهای تحقیقاتی و نوآورانه» دارد.
ولی در شرایطی که زیر ساخت‌های پردازشی و داده‌های وسیع محدود باشد، سکوهای هوش مصنوعی هم می‌توانند کاربردهای متنوعی داشته باشند، اما این کاربردها محدودتر و به مسائلی خاص‌تر معطوف خواهند بود. در این شرایط، استفاده از روش‌ها و فناوری‌هایی که وابستگی کمتری به داده‌های بزرگ یا منابع محاسباتی وسیع دارند، در اولویت قرار می‌گیرد.
با توسعه این سکوی بومی باید منتظر باشیم و ببینیم که آیا سازمان‌ها و دستگاه‌ها برای به اشتراک گذاری داده‌ها به منظور توسعه مدل‌های هوشمند گام بر می‌دارند یا خیر.
مهمترین سکوهای هوش مصنوعی در دنیا
در سطح جهانی، شرکت‌ها و سازمان‌های متعددی سکوهای پیشرفته هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند که هرکدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردی دارند. در ادامه، برخی از مهمترین سکوهای هوش مصنوعی دنیا معرفی می‌شوند:
| نام سکو | شرکت توسعه دهنده | کاربرد | ویژگی |
| Google AI Platform (Vertex AI) | گوگل | تحلیل داده‌ها، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر | ابزارهایی برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow | |||
| یکپارچگی با Google Cloud برای مدیریت داده‌ها و منابع | |||
| AWS AI/ML (Amazon Web Services) | آمازون | تحلیل پیشرفته، خدمات مشتری و اتوماسیون کسب‌وکار | ارائه سرویس‌های مختلف یادگیری ماشین مانند Amazon SageMaker |
| ابزارهایی برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌ها | |||
| خدمات پیش‌ساخته مانند تشخیص گفتار، ترجمه و تحلیل احساسات | |||
| Microsoft Azure AI | مایکروسافت | اتوماسیون، سلامت و پیش‌بینی در کسب‌وکار | ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و NLP |
| یکپارچگی با دیگر محصولات مایکروسافت مانند Office و Dynamics | |||
| خدمات ابری مقیاس‌پذیر | |||
| IBM Watson | IBM | تحلیل داده‌های بزرگ، مشاوره دیجیتال و بهبود خدمات مشتری | متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده |
| متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده | |||
| ابزارهایی برای استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته | |||
| قابل استفاده در حوزه‌های پزشکی، حقوقی و خدمات مالی | |||
| OpenAI | OpenAI | تولید متن، ترجمه، چت‌بات‌ها و سیستم‌های خودکار پاسخگویی | مدل‌های پیشرفته مانند GPT (مدل‌های زبانی بزرگ) و DALL-E (مدل‌های تولید تصویر) |
| تمرکز بر پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و بینایی کامپیوتر | |||
| Baidu AI | بایدو (چین) | سیستم‌های جستجو، خودروهای خودران و تشخیص صد | تخصص در پردازش زبان چینی، بینایی کامپیوتر و خودروهای خودران |
| ارائه خدمات ابری هوش مصنوعی | |||
| Hugging Face | Hugging Face (استارتاپ فرانسوی-آمریکایی) | چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و تحلیل متون | تمرکز بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق |
| ارائه مدل‌های پیش‌ساخته مانند Transformers | |||
| جامعه باز و ابزارهای رایگان برای توسعه‌دهندگان |
به گزارش ایسنا، رونمایی از سکوی ملی هوش مصنوعی ایران، نقطه عطفی در مسیر تحقق استقلال فناورانه کشور است. این اقدام نه تنها زیرساخت‌های لازم برای تحول دیجیتال را فراهم می‌کند، بلکه نشان‌دهنده عزم ایران برای رقابت در عرصه جهانی فناوری است، ولی یادمان باشد در این مسیر بیش از هر زمان دیگری نیازمند کار تیمی، همکاری میان سازمان‌ها و دستگاه‌ها و حاکمیت داده‌ها داریم.
انتهای پیام
به گزارش ایسنا، نخستین دموی سکوی ملی هوش مصنوعی ایران در هفته پیش رو رونمایی می‌شود. این سکو که بر حوزه پزشکی و تشخیص متمرکز است، قرار است تا نسخه آزمایشی آن عرضه و نسخه نهایی آن در شهریور ۱۴۰۴ آماده بهره‌برداری شود.
راه‌اندازی اولین فارم GPU کشور گام دیگری برای توسعه فناوری های هوش مصنوعی است. طبق برنامه‌ریزی‌ها، این فارم در اواخر فروردین یا اوایل اردیبهشت سال آینده راه‌اندازی خواهد شد. راه‌اندازی این مرکز، تمامی نیازهای زیرساختی کشور در حوزه هوش مصنوعی را برآورده خواهد کرد.
سکوی هوش مصنوعی (AI Platform) محیطی است که ابزارها، فناوری‌ها و زیرساخت‌های لازم برای توسعه، آموزش، استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. این سکوها به افراد، کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرایندهای مرتبط با هوش مصنوعی را بهینه‌سازی و ساده کنند.
اجزای اصلی یک سکوی هوش مصنوعی شامل این موارد می‌شود:
| اجزا | کاربرد |
| داده‌ها و مدیریت آنها | ابزارهای جمع‌آوری، پردازش و مدیریت داده‌ها |
| امکان دسترسی به پایگاه‌های داده یا منابع داده‌ای مختلف | |
| مدل‌سازی و آموزش | ابزارهایی برای طراحی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn | |
| محیط استقرار | فراهم‌سازی محیطی برای پیاده‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در سیستم‌های واقعی |
| امکان ادغام مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی | |
| مدیریت و نظارت | پایش عملکرد مدل‌ها در زمان اجرا |
| مدیریت منابع و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها |
سکوهای هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف دارند که از جمله آنها به می‌توان به این موارد اشاره کرد:
| حوزه تخصصی | کاربرد |
| پزشکی و سلامت | تشخیص بیماری‌ها |
| طراحی داروهای جدید | |
| پایش وضعیت بیماران | |
| صنعت و تولید | پیش‌بینی خرابی تجهیزات |
| بهینه‌سازی فرایندهای تولید | |
| مدیریت موجودی | |
| مالی | تشخیص تقلب |
| تحلیل بازار | |
| مدیریت ریسک | |
| بازاریابی | تحلیل رفتار مشتری |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات | |
| بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی | |
| حووومل‌ونقل | مدیریت ترافیک |
| بهینه‌سازی مسیر | |
| توسعه خودروهای خودران | |
| آموزش | توسعه سیستم‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده |
| شناسایی نیازهای یادگیری دانش‌آموزان. | |
| تولید محتوای آموزشی تعاملی |
توسعه سکوهای هوش مصنوعی موجی کاهش زمان و هزینه توسعه، افزایش دقت و کارایی مدل‌ها، دسترسی آسان به منابع محاسباتی ابری و امکان همکاری تیمی بین افراد و سازمان‌ها را فراهم می‌کند. از این رو این سکوها نقش کلیدی در تسریع استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایفا می‌کنند و به‌ویژه در ایران، با توجه به توسعه «سکوی ملی هوش مصنوعی» می‌توانند زمینه‌ساز پیشرفت‌های علمی و اقتصادی باشند.
همچنین توسعه سکوهای هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از زیرساخت‌های قوی، نیروی انسانی متخصص و حمایت‌های سازمانی و قانونی است. با توجه به پیچیدگی این فرآیند، همکاری بین دولت، صنعت و دانشگاه‌ها می‌تواند نقشی کلیدی در موفقیت این پروژه‌ها ایفا کند. از این رو توسعه این پلتفرم‌ها نیاز به زیر ساخت‌هایی همچون «پیش‌نیازهای فنی و زیرساختی»، «پیش‌نیازهای انسانی و مهارتی»، «پیش‌نیازهای سازمانی و حقوقی» و «پیش‌نیازهای تحقیقاتی و نوآورانه» دارد.
ولی در شرایطی که زیر ساخت‌های پردازشی و داده‌های وسیع محدود باشد، سکوهای هوش مصنوعی هم می‌توانند کاربردهای متنوعی داشته باشند، اما این کاربردها محدودتر و به مسائلی خاص‌تر معطوف خواهند بود. در این شرایط، استفاده از روش‌ها و فناوری‌هایی که وابستگی کمتری به داده‌های بزرگ یا منابع محاسباتی وسیع دارند، در اولویت قرار می‌گیرد.
با توسعه این سکوی بومی باید منتظر باشیم و ببینیم که آیا سازمان‌ها و دستگاه‌ها برای به اشتراک گذاری داده‌ها به منظور توسعه مدل‌های هوشمند گام بر می‌دارند یا خیر.
مهمترین سکوهای هوش مصنوعی در دنیا
در سطح جهانی، شرکت‌ها و سازمان‌های متعددی سکوهای پیشرفته هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند که هرکدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردی دارند. در ادامه، برخی از مهمترین سکوهای هوش مصنوعی دنیا معرفی می‌شوند:
| نام سکو | شرکت توسعه دهنده | کاربرد | ویژگی |
| Google AI Platform (Vertex AI) | گوگل | تحلیل داده‌ها، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر | ابزارهایی برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی |
| پشتیبانی از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow | |||
| یکپارچگی با Google Cloud برای مدیریت داده‌ها و منابع | |||
| AWS AI/ML (Amazon Web Services) | آمازون | تحلیل پیشرفته، خدمات مشتری و اتوماسیون کسب‌وکار | ارائه سرویس‌های مختلف یادگیری ماشین مانند Amazon SageMaker |
| ابزارهایی برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌ها | |||
| خدمات پیش‌ساخته مانند تشخیص گفتار، ترجمه و تحلیل احساسات | |||
| Microsoft Azure AI | مایکروسافت | اتوماسیون، سلامت و پیش‌بینی در کسب‌وکار | ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و NLP |
| یکپارچگی با دیگر محصولات مایکروسافت مانند Office و Dynamics | |||
| خدمات ابری مقیاس‌پذیر | |||
| IBM Watson | IBM | تحلیل داده‌های بزرگ، مشاوره دیجیتال و بهبود خدمات مشتری | متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده |
| متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده | |||
| ابزارهایی برای استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته | |||
| قابل استفاده در حوزه‌های پزشکی، حقوقی و خدمات مالی | |||
| OpenAI | OpenAI | تولید متن، ترجمه، چت‌بات‌ها و سیستم‌های خودکار پاسخگویی | مدل‌های پیشرفته مانند GPT (مدل‌های زبانی بزرگ) و DALL-E (مدل‌های تولید تصویر) |
| تمرکز بر پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و بینایی کامپیوتر | |||
| Baidu AI | بایدو (چین) | سیستم‌های جستجو، خودروهای خودران و تشخیص صد | تخصص در پردازش زبان چینی، بینایی کامپیوتر و خودروهای خودران |
| ارائه خدمات ابری هوش مصنوعی | |||
| Hugging Face | Hugging Face (استارتاپ فرانسوی-آمریکایی) | چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و تحلیل متون | تمرکز بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق |
| ارائه مدل‌های پیش‌ساخته مانند Transformers | |||
| جامعه باز و ابزارهای رایگان برای توسعه‌دهندگان |
به گزارش ایسنا، رونمایی از سکوی ملی هوش مصنوعی ایران، نقطه عطفی در مسیر تحقق استقلال فناورانه کشور است. این اقدام نه تنها زیرساخت‌های لازم برای تحول دیجیتال را فراهم می‌کند، بلکه نشان‌دهنده عزم ایران برای رقابت در عرصه جهانی فناوری است، ولی یادمان باشد در این مسیر بیش از هر زمان دیگری نیازمند کار تیمی، همکاری میان سازمان‌ها و دستگاه‌ها و حاکمیت داده‌ها داریم.
انتهای پیام
