السرد التكنولوجي الأساسي لـ Edge AI في عام 2025؟

تأليف: أدفيت جايانت، ماثيو شيلدون، سونغجونغ كيم، وسواستيك شريفاستافا

تأليف: BeWater

مع الإطلاق الأخير لنماذج Llama 1B و3B خفيفة الوزن من Meta والمحسّنة لسيناريوهات التطبيقات على جانب الجهاز، ستطلق Apple Intelligence أيضًا منتجاتها الجديدة في نهاية أكتوبر. نعتقد أن Edge AI والذكاء الاصطناعي من جانب الجهاز سيصبحان أكبر المواضيع في عام 2025.

تعاونت Peri Labs وBeWater لإصدار تقرير مكون من 250 صفحة تقريبًا يغطي:

• ضرورة الذكاء الاصطناعي للحافة

• مجال الابتكار الأساسي للذكاء الاصطناعي الحافة

• لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي الحافة إلى تقنية التشفير

• فهم الإطار الأساسي للذكاء الاصطناعي للحافة

• الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي للحافة وتقنية التشفير

  قامت BeWater بترجمة هذا التقرير إلى اللغة الصينية، والملخص هو كما يلي:

  The Rise of Edge AI

  يُحدث Edge AI ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال نقل معالجة البيانات مباشرة من خوادم السحابة المركزية إلى الأجهزة المحلية. يعالج هذا النهج القيود المفروضة على عمليات نشر الذكاء الاصطناعي التقليدية، مثل زمن الوصول العالي، ومخاوف الخصوصية، وقيود النطاق الترددي. من خلال تمكين معالجة البيانات في الوقت الفعلي على أجهزة مثل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، تقلل تقنية Edge AI من أوقات الاستجابة وتحافظ على المعلومات الحساسة بشكل آمن داخل الجهاز نفسه.

  

  لقد أتاح التقدم التكنولوجي في الأجهزة والبرامج تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على أجهزة محدودة الموارد. تعمل الابتكارات مثل معالجات الحافة المخصصة وتقنية تحسين النماذج على جعل الحوسبة على الجهاز أكثر كفاءة دون التأثير بشكل كبير على الأداء.

  النقطة الأساسية 1: لقد تجاوز النمو السريع للذكاء الاصطناعي قانون مور.

  ينص قانون مور على أن عدد الترانزستورات الموجودة على الشريحة الدقيقة يتضاعف كل عامين تقريبًا. ومع ذلك، فقد تجاوز نمو نماذج الذكاء الاصطناعي تحسينات الأجهزة، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين الطلب والعرض في مجال الحوسبة. هذه الفجوة تجعل التصميم المشترك للأجهزة والبرامج أمرًا ضروريًا.

  

  النقطة 2: يعمل عمالقة الصناعة الكبرى على زيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي المتقدم واعتماد استراتيجيات مختلفة.

  يستثمر عمالقة الصناعة الكبرى بكثافة في الذكاء الاصطناعي الطرفي، مدركين لقدرته على إحداث ثورة في مجالات مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية والروبوتات والمساعدين الافتراضيين. المجال، من خلال توفير تجارب الذكاء الاصطناعي الفورية والشخصية والموثوقة. على سبيل المثال، أصدرت شركة Meta مؤخرًا نماذج محسنة للأجهزة الطرفية، وستطلق شركة Apple Intelligence تقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة الخاصة بها في نهاية شهر أكتوبر.

  

  التقاطع بين تقنية Edge AI وتقنية التشفير

  النقطة 3: توفر Blockchain آلية ثقة آمنة ولا مركزية لشبكات Edge AI

  تضمن تقنية Blockchain سلامة البيانات ومقاومة التلاعب من خلال دفتر الأستاذ المقاوم للعبث، وهو أمر ضروري في شبكة لا مركزية تتكون من أجهزة طرفية. من خلال تسجيل المعاملات وتبادل البيانات على blockchain، يمكن للأجهزة الطرفية إجراء عمليات المصادقة والترخيص بشكل آمن دون الاعتماد على سلطة مركزية.

  النقطة 4: تعمل آلية الحوافز الاقتصادية المشفرة على تعزيز تقاسم الموارد والإنفاق الرأسمالي

  يتطلب نشر شبكات الحافة وصيانتها موارد كبيرة. يمكن لنماذج الاقتصاد المشفر أو حوافز الرمز المميز أن تدعم بناء وتشغيل الشبكة من خلال توفير مكافآت رمزية لتشجيع الأفراد والمنظمات على المساهمة في قوة الحوسبة والبيانات والموارد الأخرى.

  النقطة 5: نموذج DeFi يعزز التخصيص الفعال للموارد

  من خلال تقديم مفاهيم مثل الستاكينغ والإقراض ومجموعات السيولة في DeFi، يمكن لشبكات الذكاء الاصطناعي المتطورة إنشاء سوق لموارد الحوسبة. يمكن للمشاركين توفير قوة الحوسبة عن طريق تخزين الرموز المميزة، أو إقراض الموارد الزائدة، أو المساهمة في المجمع المشترك للحصول على المكافآت المقابلة. تعمل العقود الذكية على أتمتة هذه العمليات، وتضمن التخصيص العادل والفعال للموارد على أساس العرض والطلب، وتنفيذ آليات التسعير الديناميكية في الشبكة.

  النقطة 6: لامركزية الثقة

  في شبكة الأجهزة الطرفية اللامركزية، تمثل كيفية بناء الثقة دون إشراف مركزي تحديًا. في الشبكات المشفرة، يتم تحقيق الثقة من خلال الوسائل الرياضية؛ وهذه الثقة الحسابية والرياضية هي المفتاح لتمكين التفاعلات غير الموثوقة، وهي ميزة غير متوفرة حاليًا في الذكاء الاصطناعي.

  النظرة المستقبلية

  بالنظر إلى المستقبل، لا يزال هناك الكثير من فرص الابتكار في مجال حافة الذكاء الاصطناعي. سنرى أن الذكاء الاصطناعي المتقدم أصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا في العديد من سيناريوهات التطبيق، مثل مساعدي التعلم شديدي التخصيص، والتوائم الرقمية، والسيارات ذاتية القيادة، وشبكات الذكاء الجماعي، ورفاق الذكاء الاصطناعي العاطفي. ونحن نتطلع إلى المستقبل!