SparkAI: ناجی هوش مصنوعی در موقعیت های غیرمنتظره
در سالهای اخیر هوش مصنوعی از آن حالت تئوری و آزمایشگاههای تحقیقاتی خارج شده و به قلب صنایع مختلف نفوذ کرده است. از خودروهای خودران و پهپادهای بررسی گرفته تا رباتهای کشاورزی دقیق و سیستم تدارک انبار، اتوماسیون هوشمند در حال شکل دهی به آینده است. با این حال در این مسیر یک چالش بزرگ وجود دارد، دنیای واقعی آشفته و غیرقابل پیش بینی است. هوش مصنوعی در سناریوهای نادر و غیرمنتظره به مشکل میخورند و تمام فلسفه SparkAI بر پایه حل این مشکلات که با نام Edge Cases شناخته میشوند بنا شده است.

SparkAI چیست؟
یک پلتفرم نرم افزاری است که به عنوان یک شبکه ایمنی هوشمند برای سیستمهای هوش مصنوعی در حال اجرا عمل میکند. سرویسی که انسان و تکنولوژی را برای حل آنی موارد استثنا در خط تولید ترکیب میکند. مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای کنترل شده و با دادههای تمیز عملکرد و خروجی قابل قبولی دارند. با این حال وقتی یک تراکتور خودران در مزرعه به جای گل، با یک گودال آب بزرگ مواجه میشود که نور خورشید را بازتاب میکند این دادههای تمیز و از پیش تعیین شده نمیتوانند به پردازش اطلاعات کمک کنند. در چنین لحظاتی هوش مصنوعی دچار عدم قطعیت میشود. نقش SparkAI در این سناریو چیست؟
فلسفه اصلی هوش مصنوعی SparkAI این نیست که یک مدل بی نقص بسازد، بلکه این است که به شرکتها اجازه دهد محصولات اتوماسیون خود را سریعتر و ایمنتر به بازار عرضه کنند. Spark شکاف بین تواناییهای فعلی هوش مصنوعی و الزامات دنیای واقعی را پر میکند.

SparkAI چگونه کار میکند؟
جادوی این مدل در مکانیسم Real-Time یا به اصطلاح بلادرنگ آن نهفته است. این فرآیند که شناخت انسانی تقویت شده (Augmented Human Cognition) نامیده میشود، معمولا سریع و در سه مرحله مهم انجام میشود:
1. شناسایی Edge Case
سیستم هوش مصنوعی مشتری در حین انجام وظیفه خود با یک مورد استثنا مواجه میشود. مدل هوش مصنوعی به جای گرفتن یک تصمیم پرخطر، یا توقف کامل، تشخیص میدهد که به کمک نیاز دارد. در این لحظه، سیستم به طور خودکار از طریق یک API ساده، یک درخواست کمک برای SparkAI ارسال میکند.
2. تعامل
این درخواست فورا به پلتفرم SparkAI هدایت میشود. در آنجا یک متخصص در زمینه کاری آن ربات هشدار را دریافت میکند. این متخصص با استفاده از ابزارهای کمکی مجهز به Machine Learning که توسط SparkAI ارائه شده، دادههای لحظهای را بررسی میکند.
3. وضوح
متخصص انسانی به سرعت وضعیت را ارزیابی کرده و راه حل را تعیین میکند. این تصمیم در عرض چند ثانیه از طریق API به هوش مصنوعی مشتری بازگردانده میشود. سیستم هوش مصنوعی اکنون با اطمینان کامل، دستور العمل دریافتی را اجرا کرده و کار خود ادامه میدهد.
بیشتر بخوانید!

مزایای کلیدی رویکرد SparkAI
استفاده از مدل انسانی در حلقه ماشین، مزایای تجاری مشخصی را برای توسعه دهندگان سیستمهای اتوماسیون ایجاد میکند.
- تسریع ورود به بازار: بزرگترین مزیت SparkAI از نظر من این است. شرکتها دیگر مجبور نیستند منتظر بمانند تا مدل هوش مصنوعی آنها به کمال صد در صدی برسد. آنها میتوانند محصول خود را با اطمینان از اینکه هوش مصنوعی اسپارک موارد استثنا را مدیریت خواهد کرد، بسیار زودتر روانه بازار کنند.
- عملیات نامرئی: SparkAI تمام مسئولیت استخدام، آموزش و مدیریت شبانه روزی را بر عهده میگیرد. این بدان معناست که شرکت مشتری نیازی به ایجاد یک مرکز عملیات انسانی پرهزینه ندارد و میتواند بر روی کسب و کار اصلی خود تمرکز کند.
- اجرای مطمئن: این پلتفرم به عنوان یک ابزار ممیزی و تضمین کیفیت عمل میکند. این امر به ویژه در صنایع حساستر مانند حمل و نقل، کشاورزی یا پزشکی که یک خطای هوش مصنوعی میتواند فاجعه بار باشد، حیاتی است.
- مقیاس پذیری: سرویس SparkAI انطاف پذیری بالایی برای شرکتها دارد. افراد میتوانند در زمان اوج کاری، استفاده از سرویس را افزایش داده و در زمانهای دیگر آن را کاهش دهند. این مقیاس پذیری بالا به افراد کمک میکند تا در زمان و هزینههای خود صرفه جویی کنند.
- جمع آوری داده: هر بار که یک مورد استثنا (همان Edge-Case) توسط انسان حل میشود، آن دادهها برچسب گذاری شده و به عنوان یک داده آموزشی ارزشمند برای بهبود مدل هوش مصنوعی اصلی، بازگردانده میشوند. این به هوش مصنوعی کمک میکند تا به مرور زمان هوشمندتر شود.

کاربردهای واقعی SparkAI
پلتفرم عظیم SparkAI برای هر سیستم هوش مصنوعی در اتوماسیون که در دنیای فیزیکی و غیرقابل پیش بینی کار میکند طراحی شده است. زمانی که وب سایت آن را بررسی کنید تازه به عظمت آن پی خواهید برد. برخی از موارد برجسته که هوش مصنوعی اسپارک در آنها کاربرد دارد، عبارتند از:
هوش مصنوعی در کشاورزی
مزارع محیطهایی به شدت غیرقابل پیش بینی هستند که وضعیت آنها ممکن است در لحظه تغییر کند. از چالههای گل آلود و گیاهان ناشناخته گرفته تا حیوانات کوچک و بزرگ که به صورت ناگهانی در جلوی ماشینها جولان میدهند. اما هوش مصنوعی و به خصوص SparkAI دقیقا چگونه میتواند در مزارع به ما کمک کند؟
- ایمنی بحرانی: تراکتورها یا کمباینهای خودران باید بتوانند فورا بین یک سایه زمین و یک مانع واقعی تفاوت قائل شوند. وقتی هوش مصنوعی دچار یک تردید میشود، SparkAI وارد عمل شده و به سرعت تعیین وضعیت میکند.
- پایش سلامت محصولات: پهپادها یا رباتهای زمینی از بینایی کامپیوتری برای شناسایی آفات یا بیماریهای گیاهی استفاده میکنند. یک لکه غیرعادی روی برگ میتواند بیماری، آسیب فیزیکی یا صرفا فضله پرنده باشد. SparkAI به طبقه بندی این موارد استثنا کمک کرده و دقت تحلیلهای کشاورزی را به شدت بالا میبرد.
ربات و لجستیک انبار
در انبارهای مدرن تجارت الکترونیک، رباتها وظایف دسته بندی، برداشتن و دسته بندی را بر عهده دارند. سرعت و دقت یک ربات در این بخش از اتوماسیون صنعتی موردی حیاتی است که میتواند سود یا ضرر کل شرکت را تعیین کند. رباتها ممکن است با کالاهایی در بسته بندیهای آسیب دیده، شفاف یا اجناسی که روی هم ریختهاند برخورد صحیحی نداشته باشند. اینجاست که هوش مصنوعی اسپارک وارد عمل میشود و متخصصان در لحظه به طبقه بندی و پیدا کردن بارکد کالاها کمک میکنند.
بازرسی هوایی و پهپادها
پهپادها و تصاویر ماهوارهای دادههای عظیمی برای بازرسی زیرساختها (مانند توربینهای بادی، خطوط لوله، پنلهای خورشیدی) و ارزیابی ریسک جمع آوری میکنند.
- بازرسی ساختاری: مدل هوش مصنوعی ممکن است در تشخیص تفاوت بین یک ترک واقعی سازه و یک درز ساختاری یا یک لکه بی ضرر دچار مشکل شود. SparkAI به طبقه بندی دقیق این ویژگیهای دشوار کمک میکند.
- تحویل با پهپاد (Drone Delivery): پرواز در آسمان برای پهپادها مسئلهای پایهای و آسان است اما فرود بستهها چالشی بزرگ است. محیطهای فرود پیچیده و موانع ناشناخته مانند سیمهای برق میتوانند ماموریت را با شکست مواجه کنند. SparkAI با ارائه درک Context به پهپاد کمک میکند تا بهترین و ایمنترین نقطه فرود را انتخاب کند.
بازرسی و کنترل کیفیت
کوچکترین خطا در بخش کنترل کیفیت میتواند به خروج یک محصول معیوب یا حتی دور ریختن یک محصول سالم در صنایع شود. یکی از بزرگترین مشکلات سیستمهای QC اتوماتیک، هشدارهای کاذب است، هشدارهایی که باعث میشود یک محصول سالم به عنوان محصولی معیوب برچسب گذاری شود. این امر منجر به توقف خط و هدر رفتن منابع میشود. SparkAI با دخالت انسانی، این هشدارهای کاذب را برطرف میکند و به سیستم اجازه میدهد به کار خود ادامه دهد. این امر مستقیما توان عملیاتی خط تولید را بهبود میبخشد.
خرده فروشی و پرداخت خودکار
رباتهای فروشگاهی میتوانند قفسهها را برای مدیریت موجود مدیریت کنند و به دنبال حذف نیاز برای نیروی انسانی در این کار هستند. همچنین سیستمهای پرداخت خودکار مدرن نیز دیگر نیاز به صفهای طولانی در فروشگاه را به کل از بین میبرند.
- رباتهای مدیریت موجودی: این رباتها با چالشهایی مانند برچسبهای قیمتی که به سختی خوانده میشوند، محصولات مشابه با بسته بندیهای متفاوت، یا قفسههای نامرتب روبرو هستند. SparkAI به حل این ابهامات در اسکن کمک میکند.
- پرداخت خودکار: گاهی اوقات یک کالا در سبد خرید به سختی قابل اسکن است یا پروفایل فیزیکی آن با رکوردهای موجود در سیستم مطابقت ندارد. SparkAI این موارد را با اسناد مرجع مطابقت داده و مغایرتها را حل میکند تا فرآیند پرداخت برای مشتری متوقف نشود.
ارزیابی خسارت و بیمه
در صنعت بیمه، تصاویر و ویدئوهای ارسالی از صحنه تصادف یا آسیب به ملک برای ارزیابی خسارت حیاتی هستند. شاید آنقدر برای SparkAI مرتبط به نظر نرسد اما این پلتفرم در ارزیابی خسارت و بیمه کمک بسیاری میکند. هوش مصنوعی Spark به تحلیل گران بیمه کمک میکند تا با پردازش تصاویر، به سرعت ویژگیهای ملک، خطرات و میزان آسیبها را شناسایی، دسته بندی و از همه مهمتر بافت شناسی کنند. یک متخصص انسانی میتواند تایید کند که آسیب مشاهده شده در تصویر، ناشی از طوفان است یا یک فرسودگی قدیمی.
جمع بندی
SparkAI یک مدل هوش مصنوعی جدید، یک ربات چت یا حتی ابزار تولید محتوا نیست. این پلتفرم پاسخی هوشمندانه و عملی به یکی از اساسیترین مشکلات هوش مصنوعی ارائه میدهد. با پذیرش نقص در هوش مصنوعی فعلی و ایجاد یک پل ارتباطی آنی بین هوش ماشینی و شناخت انسانی، به شرکتها این امکان را داد تا به جای تلاش بی پایان به رسیدن به کمال بر روی ارائه ارزش تمرکز کنند.
سوالات متداول
این مدل به صورت یک پلتفرم است که به عنوان یک شبکه ایمنی برای مدلهای هوش مصنوعی شما عمل میکند. مدل مدل هوش مصنوعی به تنهایی کار میکند اما وقتی به یک Edge-Case یا مورد استثنا بر میخورد، SparkAI وارد عمل میشود.
پاسخ دهی آن در عرض چند ثانیه است. این فرآیند به گونهای طراحی شده که تاخیر آنقدر کم باشد که بر عملکرد سیستم تاثیر منفی نگذارد.
منابع
- https://www.spark.ai/use-cases
- https://www.spark.ai/
به این مقاله امتیاز دهید!
میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد رأی ها : 0
هنوز هیچ رأیی داده نشده. اولین نفر باشید!

اولین دیدگاه را اضافه کنید.