رایانش ابری و یادگیری ماشین

برای آشنایی با یکی از کاربردهای رایانش ابری در هوش مصنوعی، به سراغ همکاری ابر مایکروسافت اژور با سازندگان ربات‌های بدون کد رفته‌ایم.از آنجایی که تکنولوژی با سرعت بی‌نظیری در حال توسعه می‌باشد، همگام شدن تولیدکنندگان با این سرعت، یکی از رموز ماندگاری آن‌ها در صنعت است.ربات‌های ماژولار و بدون کد، که با یادگیری ماشین پشتیبانی می‌شوند، انعطاف‌پذیری بالایی را برای تولیدکنندگان، به خصوص در صنعت خودروسازی داشته است.منظور از ربات‌های ماژولار این است که قابلیت تغییر در ظاهر ربات‌ها، مثلا افزایش یک بازو، به منظور انجام یک عمل خاص و متفاوت از عمل قبلی در آن موجود است.

برای همگام شدن با پیشرفت سریع تکنولوژی و برآورده‌سازی انتظارات مشتریان، تولیدکنندگان باید خطوط تولید خود را به دفعات بیشتر و در زمان کوتاه‌تری اصلاح کنند.به‌منظور افزایش انعطاف‌پذیری و بهینه‌سازی کنترل کیفیت، دانشمندان رباتیک و واحدهای یادگیری ماشین در Microsoft Azure همکاری خود را آغاز نموده‌اند.آن‌ها ربات های صنعتی سبک وزن، ماژولار و قابل برنامه‌ریزی مجدد را به بینایی کامپیوتر و مدل‌های یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب کرده‌اند.

بهینه‌سازی کنترل کیفیت در خط تولید

امروزه یکی از روش‌های استاندارد برای کنترل کیفیت بصری در اجزای صنعتی، پردازش تصاویر با هوش مصنوعی است.از آنجایی که فناوری همواره در حال پیشرفت است، قطعاتی که از خطوط تولید کارخانه‌ها می‌گذرند نیز، با سرعت فزاینده‌ای تغییر می‌کنند.اعمال این تغییرات ریز و درشت در اجزا و محصولات خط تولید، نیازمند کار فشرده، زمان تلف‌شده و هدر رفت هزینه‌های بسیاری است.از طرفی نیز مشتریان امروزی توقع دارند که زمان تحویل محصولات‌شان کوتاه‌تر شود، بدون اینکه هیچ تغییری در قیمت و کیفیت آن‌ها به وجود آید.

این مسئله باعث شد که دانشمندان به فکر ایجاد راه‌حلی برای بهینه‌سازی سرعت اصلاحات در خط تولید و همگام شدن با چالش‌ها و نیازهای آن فرو روند.هدف آن‌ها یافتن راه‌حلی عمومی و انعطاف‌پذیر بود تا بتواند به راحتی با یک بازار جهانی که به سرعت در حال تغییر است، هماهنگ شود.به این منظور ابتدا خط تولید نیاز به طرحی ماژولار با قابلیت اصلاح مکرر و سریع داشت. سپس قابلیت تصویربرداری در واحدهای متحرک مورد نیاز بود.در نهایت برای عملکرد نرم و درست در خط تولید، به واحدهایی نیاز بود که بتوانند داده های حسگر و دستورات محرک را به سرعت و ایمن مبادله کنند.

 کنترل کیفیت با دوربین‌ها و ربات‌های قابل برنامه‌ریزی

از ربات‌های سبک وزن بسیاری برای تکمیل انعطاف‌پذیری انسان‌ها، در خطوط تولید کارخانه‌ها استفاده می‌شود.این ربات‌ها برای اطمینان از دوام خود در آینده، قابلیت برنامه‌ریزی مجدد، طراحی ماژولار و مطابقت با سناریوهای تولید دارند.پیشرفت در رباتیک، عصر جدیدی از پیاده‌سازی بدون کد را آغاز کرده است. در واقع آموزش ربات‌های صنعتی دیگر نیازی به دانش تخصصی ندارد.استارت‌آپ درسدن Wandelbots GmbH، یک پلتفرم نرم‌افزاری بدون کد ایجاد کرده است.این پلتفرم حرکات یک دستگاه ورودی دستی – TracePen – را ضبط می‌کند و آن را به زبان برنامه‌نویسی مربوطه و مخصوص ربات ترجمه می‌کند.

به این ترتیب این نرم‌افزار امکان آموزش و برنامه‌ریزی همزمان چند ربات را فراهم می‌کند و داده‌ها را در اختیار سایر ربات‌ها قرار می‌دهد.با استفاده از رویکرد بدون کد، شرکت‌های تولیدی می‌توانند به سرعت با تغییرات مختلف هماهنگ شوند.تجهیز این ربات‌ها به دوربین به آن‌ها امکان می‌دهد تا تصاویر را برای کنترل کیفیت خودکار، بر اساس بینایی کامپیوتر جمع‌آوری کنند.همچنین نحوه حرکات بازوهای ربات را می‌توان برای ثبت تصاویر مربوط به یک جزء خاص یا سناریوی کاربردی، تنظیم کرد.تصاویر با کیفیت بالاتر، دقت ارزیابی مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. در نتیجه کنترل کیفیت تولید بیشتر خواهد شد.

ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی با ابر

رایانش ابری در یادگیری ماشین کاربردهای متنوعی داشته است. به عنوان مثال ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی بر روی ابر سریع‌تر است.با این روش، تعیین این مسئله که آیا یک قطعه تولیدی، با استانداردهای تضمین کیفیت مطابقت دارد یا خیر کار آسانی است.ربات‌ها این کار را با ارزیابی تصاویری که با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی جمع‌آوری کرده‌اند، انجام می‌دهند.این مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان به سرعت و به راحتی ایجاد نمود، زیرا ربات‌ها به پلتفرم نرم‌افزار Realtime Computer Vision(RCV) متصل هستند.پلتفرم (RCV) توسط Robotron Datenbank-Software GmbH، متخصص دیجیتالی‌سازی مستقر در استارت‌آپ درسدن، توسعه یافته است.Robotron از عملیات یادگیری ماشینی Microsoft Azure (MLOps) برای خودکارسازی اطلاعات و گردش کار RCV استفاده می‌کند.

برخی از این خودکارسازی‌ها شامل حاشیه نویسی تصویر، آموزش مدل هوش مصنوعی، استقرار و زیرساخت استنتاج برای کنترل کیفیت و… هستند.عملیات MLOps قادر است تا قدرت محاسباتی واحد پردازش گرافیکی (GPU) مورد نیاز را برای آموزش تکراری مدل‌های یادگیری ماشین، در اختیار دانشمندان داده قرار دهد.

از طرفی قابلیت مقیاس‌ پذیری ابر اژور، که یکی از بارزترین ویژگی‌های هر فضای ابری است نیز به کمک این مجموعه آمده است.مقیاس‌ پذیری ابری می‌تواند تمام نیازهای GPU Robotron را، که ممکن است در کوتاه مدت به ده برابر افزایش یابد، برآورده سازد.دانشمندان هوش مصنوعی برای این قدرت محاسباتی که به سرعت مقیاس‌پذیر است، بسیار ارزش قائل هستند.زیرا باعث صرفه جویی در زمان می‌شود و امکان آموزش مدل‌ها و عملیاتی کردن آن‌ها را تنها با چند کلیک فراهم می‌آورد.

مایکروسافت اژور و هوش مصنوعی

عملیات یادگیری ماشینی Microsoft Azure (MLOps) با ایجاد خودکار یک مسیر حسابرسی و محافظت از یکپارچگی دارایی ها، الزامات نظارتی را برآورده می‌کند.همچنین Microsoft Azure Active Directory مفهوم ایده‌آلی از مجوزها و نقش‌ها، برای اطمینان از همکاری یکپارچه میان تیم‌های IT، DevOps و علم داده ارائه می‌کند.

Robotron به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی، اولین پذیرنده نوآوری‌های هوش مصنوعی مایکروسافت اژور بود و در تست‌های بتا شرکت کرد.این شرکت در حال حاضر، در حال کار بر روی گسترش مفهوم خود، بر روی ربات‌های سریع‌آموز است.برنامه‌نویسی بدون کد این شرکت، از طیف گسترده‌ای از موارد از قبیل کنترل کیفیت بصری پشتیبانی می‌کند.بر این اساس، Wandelbots در حال حاضر یک راه حل اولیه، Robot Fleet Management، بر اساس پلتفرم بدون کد خود در Azure Marketplace ارائه می‌دهد.

همکاری با گروه خودروسازی BMW

از آنجایی که ربات های سبک وزن قابل برنامه‌ریزی مجدد می‌توانند وظایف زیادی را انجام دهند، بهترین گزینه برای خطوط تولید ماژولار و انعطاف پذیر هستند.آنها یک پلتفرم منعطف برای مراحل تولید، از جمله تضمین کیفیت بصری با استفاده از بینایی کامپیوتر مبتنی بر هوش مصنوعی که بر پایه مدل‌های یادگیری ماشین است، فراهم می‌کنند.

با پیشگامی در این راه حل ها، گروه BMW کارخانه Dingolfing خود در آلمان را با این راه حل تولیدی مجهز کرده است که بسیار کارآمد و چابک است.این راه حل را می توان به راحتی به سایر خطوط تولید منتقل کرد و شتاب جدیدی را به صنعت خودرو به ارمغان آورد.گروه کارخانه‌جات خودروسازی ولوو نیز به تازگی از این راه حل رباتیک بهره می‌برد.در آینده نزدیک به شرح کامل‌تری از رایانش ابری در هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

نقش رایانش ابری در یادگیری ماشین

رایانش ابری در یادگیری ماشین نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند و به طور قابل توجهی فرآیند توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را تسهیل می‌کند. در زیر به برخی از کاربردها و مزایای آن اشاره می‌شود:

۱. دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند

رایانش ابری به محققان و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به راحتی به منابع محاسباتی قدرتمند دسترسی پیدا کنند. این منابع شامل پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش مرکزی (CPU) با قدرت بالا هستند که برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین ضروری هستند.

۲. مقیاس‌پذیری

با استفاده از رایانش ابری، کاربران می‌توانند به سرعت منابع مورد نیاز خود را بر اساس حجم داده‌ها و پیچیدگی مدل‌ها افزایش یا کاهش دهند. این مقیاس‌پذیری به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به راحتی با تغییرات در نیازهای پروژه سازگار شوند.

۳. کاهش هزینه‌ها

رایانش ابری به کاربران این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های سخت‌افزاری، از خدمات و منابع محاسباتی استفاده کنند. کاربران تنها برای منابعی که استفاده می‌کنند هزینه پرداخت می‌کنند، که این امر به کاهش هزینه‌های کلی کمک می‌کند.

۴. همکاری و اشتراک‌گذاری آسان

رایانش ابری به تیم‌های تحقیقاتی و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به راحتی داده‌ها و مدل‌های خود را به اشتراک بگذارند و به صورت همزمان روی پروژه‌ها کار کنند. این ویژگی به تسهیل همکاری بین اعضای تیم کمک می‌کند.

۵. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها

رایانش ابری به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به راحتی ذخیره و مدیریت کنند. این امر به ویژه در یادگیری ماشین که نیاز به داده‌های بزرگ و متنوع دارد، بسیار مهم است. کاربران می‌توانند به راحتی از ابزارهای ابری برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند.

۶. امنیت و پشتیبان‌گیری

خدمات ابری معمولاً شامل تدابیر امنیتی پیشرفته و امکانات پشتیبان‌گیری هستند که به کاربران کمک می‌کند تا از داده‌های خود محافظت کنند و در مواقع اضطراری به راحتی آن‌ها را بازیابی کنند.در مجموع، رایانش ابری به عنوان یک ابزار کلیدی در یادگیری ماشین، به تسهیل فرآیندهای توسعه، کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی کمک می‌کند.

شرکت های استفاده کننده از رایانش ابری در یادگیری ماشین

چندین شرکت و سازمان در زمینه یادگیری ماشین از رایانش ابری استفاده می‌کنند تا به توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بپردازند. برخی از این شرکت‌ها عبارتند از:

۱. Google Cloud

گوگل با ارائه سرویس‌های ابری مانند Google Cloud AI Platform به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش داده و پیاده‌سازی کنند. این پلتفرم به کاربران امکان دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند و ابزارهای تحلیلی را می‌دهد.

۲. Amazon Web Services (AWS)

آمازون با ارائه سرویس‌هایی مانند Amazon SageMaker، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد، آموزش و استقرار دهند. AWS همچنین ابزارهایی برای پیش‌پردازش داده‌ها و تفسیر نتایج ارائه می‌دهد.

۳. Microsoft Azure

مایکروسافت با ارائه سرویس‌هایی مانند Azure Machine Learning به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد و مستقر کنند. Azure همچنین ابزارهایی برای تحلیل داده‌ها و هوش تجاری ارائه می‌دهد.

۴. IBM Cloud

IBM با ارائه سرویس‌هایی مانند IBM Watson Machine Learning به کاربران کمک می‌کند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش داده و پیاده‌سازی کنند. IBM Cloud همچنین ابزارهایی برای پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین ارائه می‌دهد.

۵. Alibaba Cloud

علی‌بابا با ارائه سرویس‌هایی مانند Alibaba Cloud Machine Learning Platform به کاربران کمک می‌کند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد و مستقر کنند. این پلتفرم به ویژه برای کاربران چینی مناسب است.این شرکت‌ها با ارائه سرویس‌های ابری برای یادگیری ماشین، به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا به راحتی مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه دهند و از مزایای رایانش ابری مانند مقیاس‌پذیری، کاهش هزینه‌ها و همکاری آنلاین بهره ببرند.

تاریخچه رایانش ابری در یادگیری ماشین

تاریخچه رایانش ابری در یادگیری ماشین به تدریج با پیشرفت فناوری و نیاز به پردازش داده‌های بزرگ شکل گرفته است. این تاریخچه شامل مراحل زیر است:

آغاز مفاهیم رایانش ابری (دهه 1960)

مفاهیم اولیه رایانش ابری به دهه 1960 برمی‌گردد، زمانی که جان مک‌کارتی ایده به اشتراک‌گذاری منابع پردازشی را مطرح کرد. این ایده به تدریج به توسعه فناوری‌های مرتبط با رایانش ابری منجر شد.

توسعه فناوری‌های ابری (دهه 1990 و 2000)

با گسترش اینترنت و فناوری‌های مرتبط، شرکت‌هایی مانند آمازون و گوگل شروع به ارائه خدمات ابری کردند. در سال 2006، آمازون خدمات وب‌سرویس خود را راه‌اندازی کرد که به کاربران امکان می‌داد تا از منابع محاسباتی به صورت آنلاین استفاده کنند. این خدمات به تدریج به ابزارهای یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها نیز گسترش یافت.

ظهور یادگیری ماشین در فضای ابری (دهه 2010)

از اوایل دهه 2010، با افزایش تقاضا برای یادگیری ماشین و داده‌کاوی، شرکت‌های فناوری شروع به ارائه پلتفرم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر رایانش ابری کردند. خدماتی مانند Google Cloud AI و Amazon SageMaker به توسعه‌دهندگان این امکان را دادند که مدل‌های یادگیری ماشین را به راحتی ایجاد، آموزش و مستقر کنند.

گسترش استفاده در صنعت (دهه 2020 به بعد)

در سال‌های اخیر، استفاده از رایانش ابری در یادگیری ماشین به طور قابل توجهی افزایش یافته است. شرکت‌ها و سازمان‌ها به دلیل مزایایی مانند مقیاس‌پذیری، کاهش هزینه‌ها و تسهیل همکاری، به این فناوری روی آورده‌اند. همچنین، پیشرفت‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به توسعه ابزارهای جدید و بهبود عملکرد مدل‌ها کمک کرده است.

نتیجه‌گیری

رایانش ابری به عنوان یک فناوری کلیدی در یادگیری ماشین، به تسهیل فرآیندهای توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی کمک کرده و انتظار می‌رود که در آینده نیز نقش مهمی در تحول این حوزه ایفا کند.

مزایای استفاده از رایانش ابری در یادگیری ماشین

استفاده از رایانش ابری در یادگیری ماشین مزایای متعددی به همراه دارد که به بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش کارایی کمک می‌کند:

دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند

رایانش ابری به محققان و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به راحتی به منابع محاسباتی قدرتمند مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش مرکزی (CPU) با قدرت بالا دسترسی پیدا کنند. این منابع برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین ضروری هستند.

مقیاس‌پذیری

با استفاده از رایانش ابری، کاربران می‌توانند به سرعت منابع مورد نیاز خود را بر اساس حجم داده‌ها و پیچیدگی مدل‌ها افزایش یا کاهش دهند. این مقیاس‌پذیری به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به راحتی با تغییرات در نیازهای پروژه سازگار شوند.

کاهش هزینه‌ها

رایانش ابری به کاربران این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های سخت‌افزاری، از خدمات و منابع محاسباتی استفاده کنند. کاربران تنها برای منابعی که استفاده می‌کنند هزینه پرداخت می‌کنند، که این امر به کاهش هزینه‌های کلی کمک می‌کند.

همکاری و اشتراک‌گذاری آسان

رایانش ابری به تیم‌های تحقیقاتی و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به راحتی داده‌ها و مدل‌های خود را به اشتراک بگذارند و به صورت همزمان روی پروژه‌ها کار کنند. این ویژگی به تسهیل همکاری بین اعضای تیم کمک می‌کند.

ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها

رایانش ابری به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به راحتی ذخیره و مدیریت کنند. این امر به ویژه در یادگیری ماشین که نیاز به داده‌های بزرگ و متنوع دارد، بسیار مهم است. کاربران می‌توانند به راحتی از ابزارهای ابری برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند.در مجموع، رایانش ابری به عنوان یک ابزار کلیدی در یادگیری ماشین، به تسهیل فرآیندهای توسعه، کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی کمک می‌کند.

نرم افزارهای کاربردی رایانش ابری مناسب یادگیری ماشین

چندین نرم‌افزار کاربردی رایانش ابری وجود دارد که به ویژه در زمینه یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرند. این نرم‌افزارها به توسعه‌دهندگان و محققان کمک می‌کنند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد، آموزش و پیاده‌سازی کنند. در زیر به برخی از این نرم‌افزارها اشاره می‌شود:

۱. TensorFlow

این کتابخانه متن‌باز که توسط گوگل توسعه یافته، یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. TensorFlow به کاربران این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیچیده را به راحتی ایجاد و آموزش دهند و می‌تواند به صورت ابری نیز اجرا شود.

۲. PyTorch

PyTorch یک کتابخانه دیگر برای یادگیری عمیق است که به ویژه در تحقیقات علمی محبوب است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را به راحتی پیاده‌سازی کرده و به صورت ابری اجرا کنند.

۳. Amazon SageMaker

این سرویس ابری از آمازون به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد، آموزش و مستقر کنند. SageMaker ابزارهایی برای پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل‌ها فراهم می‌کند.

۴. Google Cloud AI Platform

این پلتفرم به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین را در فضای ابری ایجاد و آموزش دهند. Google Cloud AI Platform ابزارهای متنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدیریت مدل‌ها ارائه می‌دهد.

۵. Microsoft Azure Machine Learning

این سرویس ابری از مایکروسافت به کاربران این امکان را می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین را به راحتی ایجاد و مستقر کنند. Azure Machine Learning ابزارهایی برای مدیریت داده‌ها و همکاری تیمی فراهم می‌کند.

۶. IBM Watson

IBM Watson یک پلتفرم ابری است که به کاربران امکان می‌دهد تا از ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی استفاده کنند.این نرم‌افزارها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا فرآیندهای یادگیری ماشین را بهینه کرده و از مزایای رایانش ابری بهره‌برداری کنند.

سرویس های ابری ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی ارائه دهنده سرویس‌های ابری متنوع با بهترین قیمت و کیفیت است. از جمله این سرویس‌ها می‌توان به:

• سرور ابری

• سرور محاسبات سنگین

• سرور گرافیکی

• سرور ژوپیتر لب

• سرور اختصاصی و…

اشاره کرد

جهت آشنایی و یا استفاده کلیک نمایید: