الأخبار

في حين أن وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (NPUs) كانت قد تأسست لتطبيقات TinyML في الأجهزة الشخصية وأجهزة العمل، إلا أنها بدأت مؤخرًا فقط في اختراق تطبيقات إنترنت الأشياء.

تركز بائعو شرائح الأنظمة المضمنة بشكل متزايد على وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (NPUs) لتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT)، بفضل كفاءة هذه البنية في تنفيذ أحمال عمل الشبكات العصبية. ومع سعي المستخدمين إلى الحصول على رؤى أعمق وذكاء أكبر عند الأطراف البعيدة من الشبكة، ستشكل وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي حصة متزايدة من إجمالي الشحنات على حساب وحدات التحكم الدقيقة الحالية (MCUs). ومن المتوقع أن تتجاوز إيرادات الشرائح الخاصة بالرقائق المخصصة للذكاء الاصطناعي في تطبيقات إنترنت الأشياء 7.3 مليار دولار بحلول عام 2030، وفقًا لأبحاث ABI Research.
وقال بول شيل، المحلل الصناعي في ABI Research: «تعد وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (NPUs) لتطبيقات TinyML في الأجهزة الشخصية وأجهزة العمل (PWD) راسخة جيدًا. ومع ذلك، لا تزال في مراحلها الأولى خارج هذا القطاع من الأجهزة، حيث تقوم شركات رائدة مثل STMicroelectronics وInfineon وNXP Semiconductors بإدخال هذا النوع من الدوائر المتكيفة للتطبيقات المخصصة (ASIC) ضمن محافظ منتجاتها المضمنة». وأضاف: «يوفر فحص الأجهزة الشخصية وأجهزة العمل رؤى أعمق حول نمذجة تطبيقات إنترنت الأشياء عبر 15 قطاعًا، بما في ذلك أهم قطاعات المنزل الذكي والتصنيع».

ومن جانب البرمجيات، أصبحت أدوات MLOps الشاملة ضرورة ملحة للبائعين الكبار والصغار على حد سواء، بما في ذلك الشركات الناشئة مثل Syntiant وGreenWaves وAspinity وInnatera. بالنسبة للأشكال الأكبر حجمًا، غالبًا ما تقترن الاستثمارات في المنتجات البرمجية بأبحاث وتطوير الأجهزة، حيث تعاون شركة Eta Compute مع NXP لترخيص منصتها البرمجية Aptos. وتساهم هذه الابتكارات أيضًا في ديمقراطية نشر تطبيقات TinyML من خلال تقليل الحاجة إلى مواهب علوم البيانات الداخلية.

سيؤدي دمج البنى عالية الأداء، مثل وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (NPUs) وبعض أنظمة المنطق القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs)، في الأجهزة المضمنة إلى توسيع نطاق التطبيقات التي يمكن تشغيلها على هذه الأجهزة، بدءًا من كشف الأجسام وحتى تصنيف الأجسام البسيط لحالات استخدام الرؤية الآلية، وبعض معالجة اللغات الطبيعية (NLP) للتحليل القائم على الصوت. وقال: «مع الاتجاه نحو أشكال حافة أكبر مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية والبوابات (Gateways)، سيساعد ذلك في قابلية توسع الذكاء الاصطناعي من خلال خفض تكاليف الشبكة والاعتماد على السحابة الإلكترونية. ونتيجة لذلك، نتوقع نمو سوق TinyML مدفوعًا بهذه الابتكارات، وذلك بشكل أساسي من قبل القواعد الصناعية الكبرى التي تقوم بترقية نشراتها لإنترنت الأشياء، وزيادة ذكاء المركبات، والأجهزة المنزلية الذكية».

تم إعادة النشر من: التجارة الإلكترونية الدولية، تمت ترجمتها تلقائيًا بواسطة Google