قواعد البيانات القابلة للتطوير: ركيزة أساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

في ظلّ تزايد تعقيد إدارة البيانات وتوسّع قدرات التطبيقات الحديثة لما يتجاوز النهج التقليدية، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورةً في مجال تطوير تطبيقات قابلة للتوسع. فإلى جانب تحرير المُشغّلين من الأساليب القديمة غير الفعّالة التي تتطلب إشرافًا دقيقًا وموارد إضافية، يُمكّن الذكاء الاصطناعي من التحسين التكيّفي في الوقت الفعلي لتوسّع التطبيقات. وبالتالي، تُعزز هذه المزايا الكفاءة وتُقلل التكاليف للتطبيقات المُستهدفة.

بفضل قدراته التنبؤية، يضمن الذكاء الاصطناعي توسّع التطبيقات بكفاءة، مما يحسّن الأداء وتخصيص الموارد – وهو ما يُمثّل تقدّمًا كبيرًا على الأساليب التقليدية. في هذا السياق، يُناقش هان هيلوير، كبير مهندسي حلول الذكاء الاصطناعي في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا في شركة MongoDB، مستقبل التطبيقات المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي ودور قواعد البيانات القابلة للتطوير في دعم الذكاء الاصطناعي التوليدي وتعزيز العمليات التجارية، وذلك قبيل معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أوروبا.

أهم التوجهات التي تُشكّل مستقبل تكنولوجيا قواعد البيانات:

يُشير هيلوير إلى أنّ الشركات تتوق إلى الاستفادة من القوة التحويلية لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، إلا أنّ بناء أساس تكنولوجي قوي وقابل للتطوير يتطلب أكثر من مجرد اختيار التقنيات المناسبة. فهو يتطلب إنشاء أنظمة قادرة على النمو والتكيّف مع متطلبات الذكاء الاصطناعي التوليدي المُتطورة والمتغيرة بسرعة، والتي قد لا تتمكن بعض بنى تحتية تكنولوجيا المعلومات التقليدية من دعمها. وهذه هي الحقيقة المُقلقة حول الوضع الحالي.

فبُنى تكنولوجيا المعلومات الحالية تعاني من ضغطٍ هائلٍ بسبب كميات البيانات غير المسبوقة الناتجة عن مجموعات البيانات المُترابطة بشكل متزايد. فالأنظمة التقليدية، المُصممة لتبادل بيانات أقل كثافة، غير قادرة حاليًا على معالجة تدفقات البيانات الضخمة والمتواصلة اللازمة للاستجابة الفورية للذكاء الاصطناعي. كما أنها غير مُعدّة لإدارة تنوع البيانات المُولدة.

غالبًا ما تتكون بيئة الذكاء الاصطناعي التوليدي من مجموعة مُعقدة من التقنيات. وتُزيد كل طبقة من التقنيات – من مصادر البيانات إلى نشر النماذج – من العمق الوظيفي والتكاليف التشغيلية. وليس تبسيط هذه المجموعات التكنولوجية مجرد تحسين للكفاءة التشغيلية، بل هو ضرورة مالية أيضًا.

المُعتبرات الرئيسية لاختيار قاعدة بيانات قابلة للتطوير:

يُشدد هيلوير على ضرورة أن تُعطي الشركات الأولوية للمرونة والأداء وقابلية التطوير في المستقبل عند اختيار قاعدة بيانات قابلة للتطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، خاصةً تلك التي تتضمن الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويتضمن ذلك:

• التعامل مع تنوع البيانات: ستستمر كمية البيانات وأنواعها في النمو، مما يتطلب من قاعدة البيانات معالجة أنواع بيانات مُتنوعة – مُهيكلة وغير مُهيكلة وشبه مُهيكلة – على نطاق واسع. ومن المهم اختيار قاعدة بيانات قادرة على إدارة هذا التنوع دون عمليات ETL مُعقدة.
• الاستجابة في الوقت الفعلي: تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي غالبًا إلى الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي للتدريب والاستنتاج، لذا يجب أن توفر قاعدة البيانات وقت استجابة منخفضًا لتمكين اتخاذ القرارات والاستجابة في الوقت الفعلي.
• التوسع الأفقي: مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي وتوسّع أحجام البيانات، يجب أن تتوسع قواعد البيانات أفقيًا، للسماح للمؤسسات بإضافة سعة دون انقطاع كبير في الخدمة أو تدهور في الأداء.
• التكامل السلس: يُعد التكامل السلس مع أدوات علم البيانات وتعلّم الآلة أمرًا بالغ الأهمية، كما أن الدعم الأصلي لعمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي – مثل إدارة بيانات النموذج ومجموعات التدريب وبيانات الاستنتاج – يمكن أن يُعزز الكفاءة التشغيلية.

التحديات الشائعة وكيفية مُواجهتها:

يُشير هيلوير إلى أنّ هناك العديد من التحديات التي تواجهها المنظمات عند دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، بما في ذلك الكميات الهائلة من البيانات من مجموعة واسعة من المصادر اللازمة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما أن توسيع نطاق هذه المبادرات يمكن أن يُضع ضغطًا على البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات، وبعد بناء النماذج، تتطلب هذه النماذج تكرارًا وتحسينًا مستمرين.

وللتغلب على ذلك، تُساعد قاعدة البيانات القابلة للتطوير على تبسيط إدارة وتخزين واسترجاع مجموعات البيانات المُتنوعة. فهي توفر المرونة، مما يسمح للشركات بمُعالجة الطلبات المُتذبذبة مع الحفاظ على الأداء والكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، تُسرّع من طرح الابتكارات المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين استيعاب واسترجاع البيانات بسرعة، مما يُسهّل إجراء التجارب بشكل أسرع.

التعاون بين مُزوّدي قواعد البيانات وشركات الذكاء الاصطناعي:

يُوضح هيلوير أنّ العديد من الشركات تُعاني من صعوبة في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لأنّ هذه التكنولوجيا تتطور بسرعة كبيرة. وتُزيد الخبرة المحدودة وزيادة تعقيد دمج المكونات المُتنوعة من تعقيد العملية، مما يُبطئ الابتكار ويُعيق تطوير الحلول المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

وتُعالج MongoDB هذه التحديات من خلال برنامج تطبيقات MongoDB للذكاء الاصطناعي (MAAP)، الذي يُزوّد العملاء بالموارد لمساعدتهم في وضع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. ويتضمن ذلك بنى تحتية مرجعية ومجموعة تقنيات مُتكاملة مع مُزوّدي تقنيات رائدين وخدمات احترافية ونظام دعم مُوحد.

يُصنّف برنامج MAAP العملاء إلى أربع مجموعات، بدءًا من أولئك الذين يبحثون عن المشورة وإنشاء النماذج الأولية إلى أولئك الذين يُطورون تطبيقات ذكاء اصطناعي بالغة الأهمية ويتغلبون على التحديات التقنية. يُمكّن برنامج MAAP من MongoDB من تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أسرع وأكثر سلاسة، مما يُعزز الإبداع ويُقلل من التعقيد.

نهج MongoDB لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

يؤكد هيلوير على أن ضمان وجود البنية التحتية الأساسية لبناء ما هو مطلوب يُشكل دائمًا أحد أكبر التحديات التي تواجهها المنظمات. ولبناء تطبيقات مُعتمدة على الذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون قاعدة البيانات الأساسية قادرة على تشغيل الاستعلامات على هياكل بيانات غنية ومرنة. مع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تصبح هياكل البيانات مُعقدة للغاية. وهذا أحد أكبر التحديات التي تواجهها المنظمات عند بناء تطبيقات مُعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وهو ما صُممت MongoDB خصيصًا للتعامل معه. فهي تُوحّد بيانات المصدر والبيانات الوصفية والبيانات التشغيلية وبيانات المتجهات والبيانات المُولدة – كل ذلك في نظام أساسي واحد.

التطورات المُستقبلية:

يُختتم هيلوير بالإشارة إلى أنّ القيم الأساسية لشركة MongoDB لم تتغير منذ إطلاقها: فهم يُريدون تسهيل حياة المُطوّرين ومساعدتهم على تحقيق عائد استثمار تجاري. وهذا لا يزال دون تغيير في عصر الذكاء الاصطناعي. وسيواصلون الاستماع إلى عملائهم، ومساعدتهم في التغلب على أكبر صعوباتهم، وضمان أن تتمتع MongoDB بالمميزات التي يحتاجونها لتطوير الجيل القادم من التطبيقات الرائعة.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي