الذكاء الاصطناعي على الحافة: السرد التقني الأساسي لعام 2025

مع التقدم المستمر في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة على الأجهزة، من المتوقع أن تصبح الذكاء الاصطناعي على الحافة والذكاء الاصطناعي على الأجهزة من أبرز مواضيع التكنولوجيا في عام 2025. مؤخرًا، قامت العديد من الشركات التكنولوجية الكبرى بالتحرك في هذا المجال، حيث أطلقت نماذج ذكاء اصطناعي جديدة محسّنة للأجهزة.

تقرير شامل من حوالي 250 صفحة يحلل الذكاء الاصطناعي الحدي بشكل كامل، ويغطي ضرورة الذكاء الاصطناعي الحدي، والابتكارات الأساسية، ودمجه مع تقنيات التشفير وغيرها من الجوانب. فيما يلي النقاط الرئيسية في التقرير:

ظهور الذكاء الاصطناعي الهامشي

تغير الذكاء الاصطناعي الطرفي بشكل جذري مجال الذكاء الاصطناعي من خلال نقل معالجة البيانات من السحابة إلى الأجهزة المحلية. تعالج هذه الطريقة العديد من المشكلات التي تواجه نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل التأخير العالي، ومخاطر الخصوصية، وقيود النطاق الترددي. من خلال تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، يختصر الذكاء الاصطناعي الطرفي بشكل كبير من وقت الاستجابة، مع الحفاظ على المعلومات الحساسة بشكل آمن على الجهاز المحلي.

إن التقدم في تقنيات الأجهزة والبرامج جعل من الممكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. الابتكارات مثل المعالجات المخصصة في الحافة وتقنيات تحسين النماذج قد زادت بشكل كبير من كفاءة الحوسبة على جانب الجهاز.

تجاوز نمو الذكاء الاصطناعي قانون مور

تجاوزت سرعة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتيرة تحسين أداء الأجهزة، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين الطلب على الحوسبة والعرض. إن هذه الاتجاهات تجعل تصميم الأجهزة والبرامج بشكل متناسق أمرًا بالغ الأهمية.

تتنافس الشركات الكبرى في وضع خطط.

تستثمر الشركات التكنولوجية الكبرى بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي الطرفي، مدركةً إمكانياته الثورية في مجالات مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الروبوتات، والمساعدين الافتراضيين. وقد أصدرت العديد من الشركات نماذج وتقنيات ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا لتحسين الأداء على الأجهزة الطرفية.

دمج الذكاء الاصطناعي الحدي وتقنية التشفير

توفر blockchain آلية ثقة لامركزية

توفر تقنية blockchain أساسًا موثوقًا وآمنًا وغير مركزي لشبكات الذكاء الاصطناعي الطرفية من خلال دفتر أستاذ موزع لا يمكن تغييره. وهذا يسمح للأجهزة الطرفية بالتحقق من الهوية وإجراء عمليات التفويض بأمان دون الحاجة للاعتماد على مؤسسات مركزية.

التحفيز الاقتصادي التشفيري لمشاركة الموارد

يمكن لنموذج الاقتصاد المشفر أن يشجع الأفراد والمنظمات على المساهمة بقدرات الحوسبة والبيانات والموارد الأخرى لشبكة الأطراف من خلال مكافآت رمزية، وبالتالي دعم بناء وتشغيل الشبكة.

تحسين نموذج DeFi لتوزيع الموارد

استنادًا إلى مفاهيم مثل الرهن والإقراض وحمامات السيولة في DeFi، يمكن لشبكة الذكاء الاصطناعي الهامشي إنشاء سوق فعال للموارد الحاسوبية. يمكن للعقود الذكية تنفيذ تخصيص الموارد وتسعيرها تلقائيًا، مما يضمن الاستخدام العادل والفعال لموارد الشبكة.

تحديات الثقة اللامركزية

في شبكة الأجهزة الطرفية اللامركزية، لا يزال إنشاء آلية ثقة لا تتطلب رقابة مركزية موضوعًا مهمًا. توفر نماذج الثقة القائمة على الرياضيات والحوسبة في الشبكات المشفرة أفكارًا لحل هذه المشكلة.

آفاق المستقبل

لا يزال هناك مجال كبير للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة. في المستقبل، نتوقع أن نرى الذكاء الاصطناعي على الحافة يلعب دورًا حاسمًا في العديد من السيناريوهات، مثل مساعد التعلم الشخصي، والتوأم الرقمي، والقيادة الذاتية، وشبكات الذكاء الجماعي، ورفاق الذكاء العاطفي، وغيرها. سيؤدي تطور هذه التقنية إلى تأثير عميق على حياتنا.