راه کارها
کاربردهایی از شبکه‌های عصبی مصنوعی که نمی‌دانستید!

کاربردهایی از شبکه‌های عصبی مصنوعی که نمی‌دانستید!

 چه چیزی برای موفقیت در مدل سازی هوش مصنوعی از شبکه‌های عصبی مصنوعی مهم‌تر است؟ به دلیل قابلیت‌هایی که شبکه‌های عصبی در بهبود هر فرآیند کاری که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی انجام می‌شوند، ایجاد کرده‌اند، بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند.

در این مقاله قصد داریم تا تعدادی از موارد استفاده از شبکه‌ ‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای جذاب آن را به شما معرفی کنیم. پس در ادامه با ما همراه باشید.

شبکه های عصبی و تشخیص پزشکی

شبکه‌های عصبی می‌توانند پروسه تشخیص بیماری را در حوزه پزشکی بهبود ببخشند. حداقل اطلاعاتی که می‌توان به کمک این شبکه‌های عصبی فهمید آن است که چه مشکلی در بدن بیمار وجود دارد. سپس می‌توان به کمک این شبکه‌ها، روند پیچیده درمان را برای آن بیمار به سادگی برنامه ریزی کرد. تا به امروز، مقالات علمی متعددی منتشر شده است که ادعا می‌کنند شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند سرعت تشخیص را تا حد زیادی افزایش دهند.

در این مرحله، به نظر می رسد که اکثر منابع موثق، موافق هستند که این امر صرفاً با توجه به دقت بالای شبکه‌های عصبی مصنوعی در ارتباط با تشخیص برخی بیماری‌ها است. یک مقاله علمی ادعا می‌کند که شبکه‌های عصبی می‌توانند پنج بیماری خاص از جمله آبله مرغان را با دقت ۹۰ تا ۹۷ درصد تشخیص دهند.

هم چنین یک مطالعه دیگر نشان داده است زمانی که این توانایی تشخیص با دانش یک پزشک ترکیب شود، قابلیت تشخیص بیماری‌ها به دقت بسیار مطلوبی خواهد رسید (دقت۹۹.۵%). با توجه به این نکته، بیش از نیاز به پزشکان متخصص هوش مصنوعی، احتمالاً نیاز به دستیار هوش مصنوعی خواهیم داشت که از هر جنبه پزشکی مطلع باشد.

 GANها و چاپ سه بعدی

GANها یک فریم‌ورک خاص در شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که در صنایع مختلف کاربرد دارند. به دلیل نگاه دقیقی که یک GAN به داده‌های ورودی دارد می‌تواند به صورت مستمر خروجی‌های خود را بهبود ببخشد. این ساختار در همه عرصه‌ها مانند بلاک چین، امنیت سایبری، صنعت چاپ سه بعدی، و صنعت دارو سازی کاربرد دارد.

حال می‌توان گفت که چرا GAN یا دیگر فریم ورک‌های شبکه‌های عصبی به دو بخش تقسیم می‌شوند. بخش اول مولد یا ژنراتور نام دارد و برای تولید خروجی‌های مورد نظر به صورت خود کار استفاده می‌شود. بخش دوم نیز دیسپلاتور نام  دارد که دائماً خروجی‌هایی را که ژنراتور ایجاد می‌کند را به چالش می‌کشد.

این خروجی‌ها، بسته به صنعت، تقریباً می‌تواند در هر زمینه‌ای کاربرد داشته باشد. اما بیایید حوزه چاپ سه بعدی را به عنوان نمونه در نظر بگیریم. یکی از آخرین روندهای چاپ سه بعدی “چاپ فلزی” یا همان استفاده از چاپگرهای سه بعدی برای تولید محصولات مبتنی بر فلز است.

استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در این حوزه توسط شرکت‌هایی مانند Sculpteo و Ai Build آغاز شد. هر دو مورد، از احتمال اینکه هوش مصنوعی طلیعه‌ای برای عصر جدید هم در این صنعت و هم صنعت چاپ سه بعدی باشد، صحبت کردند. برای وقوع این رخداد، شبکه‌هایی مانند GAN ها باید به چاپ سه بعدی و در نتیجه تولید اتوماسیون دست یابند.

دنیایی را تصور کنید که در آن کارخانه ها بدون هیچ گونه مداخله انسانی همه کارها را انجام می‌دهند. البته هنوز تا آن نقطه فاصله زیادی داریم. اما شروع بسیار خوبی برای این رویا همان استفاده شرکت‌های چاپ سه بعدی از GANها و ادغام آن در تمام دستگاه‌های خودمی‌باشد تا به تدریج به دستگاه‌ها آموزش دهند تا قدم به قدم به اتوماسیون کامل نزدیک شوند.

مرحله بعدی چاپ سه بعدی هوشمند تحول حوزه تولید سنتی در همه صنایع است، و این مسئله به خودی خود کار دشواری است. اگر GAN ها به یک رکن اصلی در سیستم کارخانه‌ها تبدیل شوند، چه کسی می‌داند در آینده چه اتفاقی برای صنایع تولیدی خواهد افتاد؟

شبکه های مصنوعی و ماشین های خودران

شبکه‌های عصبی برای ادامه روند تولید، توسعه و نگهداری هر نوع وسیله نقلیه خودمختار مسئله‌ای ضروری است. ساده ترین راه برای درک این مسئله، فکر کردن در مورد چگونگی ورود اتومبیل‌های خودران و بهبود تجزیه و تحلیل داده‌ها است. به عبارت ساده‌تر، ساختن سیستم هوش مصنوعی مبتنی بر چارچوب یادگیری تقویتی به معنای اطمینان از آموختن داده‌ها است، همانطور که انسان چیزهای مختلف را می‌آموزد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی یک عمل را تا زمان رسیدن به مقدار مطلوب تکرار می‌کنند. مقدار مطلوب نیز مانند پاداش یا حد نهایی برای این که سیستم بخواهد به آن دست یابد، نیست. بلکه مقداری است که برای عملکرد مطلوب سیستم ما مورد نیاز است. این عدد مطلوب نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چقدر کامل یک عمل را انجام داده است.

اگر همه این موارد مورد نیاز را در زمینه شبکه‌های عصبی و اتومبیل‌های خودران بکار گیریم، می‌توان گفت که هر اقدامی که وسیله نقلیه آن را انتخاب می‌کند، به عنوان ورودی پردازش می‌شود. سپس به دیگر لایه‌های پنهان شبکه عصبی مصنوعی داده می‌شود. و خروجی با یک مقدار q مناسب سنجیده می‌شود.

یک مثال خاص این است که اگر اتومبیل یاد گرفته باشد با سرعت ۳۰۰ کیلوکتر بر ساعت به سمت راست بچرخد، زمانی هم که ۳۵۰ کیلومتر بر ساعت سرعت دارد می‌داند که چگونه باید این کار را به صورت درست انجام دهد. سپس، نتیجه همه‌ی این‌ها است که خودرو می‌آموزد که چگونه به نتیجه مطلوب برسد. با این مثال، شما متوجه خواهید شد که شبکه‌های عصبی مصنوعی، بخش جدایی ناپذیر وسایل نقلیه خودران هستند. البته این مسئله هنوز در مراحل اولیه توسعه و پیشرفت خود است.

شبکه های عصبی و اینترنت اشیا

در آینده به کمک هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین، ممکن است هر کاری که امروز به نظر بعید می‌رسد، انجام پذیر باشد. شبکه‌های عصبی مصنوعی احتمالا یک روز موتور اصلی دستگاه‌های هوشمند از جمله سیستم‌های هوشمند خانگی خواهند بود.

در سال گذشته، ۷ میلیارد دستگاه تولید و فروخته شده است که اینترنت اشیاء یا همان IoT بخش مهم این سیستم‌ها است. تصور کنید، این عدد در پایان امسال به کجا خواهد رسید. به خصوص با پیشرفت‌هایی که در گوشی‌های هوشمند جدید و شبکه‌های عصبی مصنوعی و دستگاه‌های هوشمند مشابه دیگر ایجاد شده است.

روزی را تصور کنید که بیش از ۷ میلیارد دستگاه به IoT مجهز شوند، شهر هوشمند ایجاد شود و پروژه‌ها به کمک هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش بروند. با توجه به آنچه در بالا گفته شد، حالا استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و فریم ورک در حال تکامل آن‌ها در آینده برای شما قابل تصورتر شده است.

لینک کوتاه شده : https://amerandish.com/gW0cv
به این مطلب امتیاز دهید
0.0/5

به اشتراک بگذارید

اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

فارس آوا

تبدیل گفتار به متن

باتاوا

دستیارسازمانی - چت بات

هوشتل

اپراتورهوشمند مرکز تماس

بینایار

درک هوشمند ویدیو و تصویر

_ مطالب مرتبط _