قراءة في تطور مسيرة الذكاء الاصطناعي
منصة الذكاء الاصطناعي ـ متابعات
بحثًا عن الذكاء الاصطناعي والنتائج الأفضل
قدم خبير الذكاء الاصطناعي في موقع Aerospace.Aoneywell ، نيار راو، قراءة مهمة لتطور مسيرة الذكاء الاصطناعي حتى الواقع الراهن مع نظرة مستقبلية تبحث عن قيم أخلاقية ضابطة له وكتب يقول:
تم صياغة مصطلح “الذكاء الاصطناعي” قبل أكثر من 60 عامًا، ولكننا بدأنا أخيراً في إدراك جميع فوائد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق في حياتنا اليومية.
يستخدم معظمنا بالفعل آلات ذكية تتعلم وتتعرف على الأصوات وتتخذ قرارات وتحل مشاكل وتقدم توصيات في كل شيء، بدءًا من الطرق التي نقودها إلى الأفلام التي نشاهدها والملابس التي نشتريها. لدينا الهواتف الذكية في جيوبنا، ومساعدي الشخصية الذكية على الأسطح، والروبوتات في مصانعنا، والمركبات الذاتية على طرقنا السريعة. وهذا فقط للبداية.
يؤثر الذكاء الاصطناعي ونظم التعلم العميق والتعلم الآلي بشكل كبير أيضًا على صناعة الطيران. مع التقنيات المذكورة أعلاه، يصبح الطيران أكثر أمانًا وأكثر راحة ويعتمد على التوقعات والنتائج. تحسن شركات الطيران أداء الجدول الزمني وتستخدم وقودًا أقل وتوفر تجربة ركاب أفضل. تصبح المطارات أكثر كفاءة وأسهل للمسافرين في التنقل. يقوم فرق الأرض بتحويل الرحلات بشكل أسرع، وتصبح عمليات الإرسال أكثر كفاءة واستقلالية. يمكن لشركات الطيران استخدام أنظمة التعلم لاستخلاص استراتيجيات قطاع أفضل وفرض رسوم وفقًا للصلة والقيمة. ويصبح صيانة الطائرات أسهل وأسرع وأكثر توجيهًا ودقة.
كل هذا – وأكثر من ذلك بكثير – ممكن بفضل وجود بيئة غنية بالبيانات في قطاع الطيران. مع التطورات الحديثة في التوصيل وتحليل البيانات والإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT)، يمكننا استخدام كميات ضخمة من البيانات المتاحة من أنظمة متنوعة على الطائرات وخارجها لتحقيق نتائج تؤثر في الكفاءة التشغيلية وفعالية المهمة والربحية لجميعالشركات المعنية.
ومع ذلك، يجب أن نلاحظ أنه في حالة الذكاء الاصطناعي ونظم التعلم العميق، لا يوجد حلاً واحدًا يناسب الجميع. تعتمد النتائج والفوائد على الاستخدام الصحيح والتنفيذ السليم. يتطلب الأمر تصميم وتطوير نماذج مختلفة وتدريبها على البيانات المناسبة للمشكلة المحددة التي نحاول حلها.
لذا، بالنسبة للشركات التي تسعى للاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في قطاع الطيران، فإن الخطوات التالية يمكن أن تساعدهم على تحقيق النتائج الأفضل:
- تعريف المشكلة وتحديد الهدف: يجب على الشركة تحديد المشكلة الرئيسية التي تحاول حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحديد الهدف النهائي الذي تسعى لتحقيقه.
- جمع وتنظيف البيانات: يجب على الشركة جمع البيانات المناسبة التي تحتاجها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون هذه البيانات متاحة وموثوقة ومناسبة للغرض المحدد.
- تصميم وتدريب النماذج: يجب على الشركة تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات المجمعة. يتطلب ذلك اختيار التقنيات المناسبة وتهيئة المعلمات بشكل صحيح وتشغيل عمليات التدريب والتحسين.
- التحقق والتقييم: يجب على الشركة التحقق من أداء النماذج المدربة وتقييمها بناءً على المعايير والمقاييس المحددة. يمكن أن تتضمن هذه الخطوة اختبار النماذج على بيانات جديدة أو استخدامها على نطاق صغير قبل التطبيق الكامل.
- التطبيق والتكيف: بعد التحقق من أداء النماذج وتقييمها، يمكن للشركة تطبيقها وتكييفها في بيئة العمل الحقيقية. يجب مراقبة أداء النماذج وإجراء التحسينات والتعديلات حسب الحاجة.
يجب أن يكون هناك أيضًا تركيز على الأخلاق والقضايا المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مثل الخصوصية والتعامل مع البيانات.
هذا المحتوى تم بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي
