كيوكسيا قدمت نظام تصنيف الصور الذي ينشر الذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة مع سعة تخزين عالية خلال المؤتمر الأوروبي حول الرؤية الحاسوبية (رؤية الكمبيوتر) لعام 2022

(بزنيس واير): طورت شركة "كيوكسيا"، الشركة الرائدة عالمياً في مجال حلول الذاكرة، نظاماً لتصنيف الصور يعتمد على الذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة، وهي تقنية قائمة على الذكاء الاصطناعي تستخدم سعة تخزين عالية. يصنف النظام الصور باستخدام شبكة عصبية تشير إلى المعرفة المخزنة في تخزين خارجي عالي السعة؛ مما يجنّب "النسيان الكارثي"، الذي يشكّل أحد التحديات الرئيسية للشبكات العصبية، ويسمح بإضافة المعرفة أو تحديثها من دون فقدان المعرفة الحالية. طُرحت هذه التقنية في 25 أكتوبر خلال الجلسة الشفوية للمؤتمر الأوروبي حول الرؤية الحاسوبية ("إي سي سي في 2022") لعام 2022 في تل أبيب، وهو أحد أهم المؤتمرات في مجال الرؤية الحاسوبية^[1].

في تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية، تخضع الشبكات العصبية للتدريب لاكتساب المعرفة عن طريق تحديث معلمات تُعرف بـ"الأوزان". فور حصولها على التدريب الكامل، من أجل اكتساب معرفة جديدة، ينبغي إعادة تدريب الشبكة العصبية من البداية أو ضبطها باستخدام البيانات الجديدة. تتطلب المعرفة الأولى قدراً هائلاً من الوقت وتستهلك تكاليف كبيرة من الطاقة، فيما تتطلب المعرفة الأخيرة تحديث المعلمات وتواجه مشكلة النسيان الكارثية المتمثلة في فقدان المعرفة المكتسبة في الماضي، مما يؤدي إلى تدهور دقة التصنيف.

من أجل معالجة مشكلات التكلفة والدقة في أنظمة تصنيف الصور القائمة على الشبكة العصبية، يخزّن الحل الجديد كميات كبيرة من بيانات الصور والملصقات وخرائط ميزات الصور^[2] كمعرفة في تخزين عالي السعة. ثم تصنف الشبكة العصبية الصور بالإشارة إلى تلك المعرفة المخزنة (الصورة رقم 1). باستخدام هذه الطريقة، يمكن إضافة المعرفة أو تحديثها عن طريق إضافة ملصقات الصور المكتسبة حديثاً وخرائط الميزات إلى البيانات المخزنة. ونظراً لانعدام الحاجة لإعادة التدريب أو تحديث الأوزان، مما قد يتسبب في "نسيان كارثي"، يمكن الحفاظ على تصنيف الصور بدقة أكبر.

علاوة على ذلك، وباستخدام البيانات التي يشير إليها التخزين عند تصنيف الشبكة العصبية للصور، يمكن تصور أساس نتائج التصنيف، والذي من المتوقع أن يسهم بتحسين قابلية شرح الذكاء الاصطناعي^[3] ويخفف من حدة مشكلة الصندوق الأسود^[4]، مما يتيح التعديل الانتقائي لمصادر المعرفة. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تحليل البيانات المشار إليها، يمكن تقييم مساهمة جميع البيانات المخزنة وفق تكرار كل ما يشار إليه.

هذا وستواصل "كيوكسيا"، مسترشدة بمهمتها المتمثلة في "الارتقاء بعالم الذواكر"، المساهمة في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والتخزين من خلال توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة إلى ما يتجاوز تصنيف الصور ليشمل مجالات أخرى وتعزيز البحث والتطوير لتقنيات الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات ذات سعة تخزين عالية.

لمحة عن الذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة

فيديو تمهيدي: https://youtu.be/lw8XKhviGJc

الذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة، الجزء الأول: كيف يطور كبار مهندسو "كيوكسيا" ذكاءً اصطناعياً يعتمد على الذاكرة https://brand.kioxia.com/en-jp/articles/article25.html

الذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة، الجزء الثاني: إنترنت الذكريات: استخدامات العصف الذهني للذكاء الاصطناعي المرتكز على الذاكرة https://brand.kioxia.com/en-jp/articles/article26.html

لمحة عن المؤتمر الأوروبي حول الرؤية الحاسوبية ("إي سي سي في")

يعد المؤتمر الأوروبي للرؤية الحاسوبية ("إي سي سي في") من أهم المؤتمرات في مجال الرؤية الحاسوبية. خلال الأعوام الأخيرة، أثبت المؤتمر الأوروبي حول الرؤية الحاسوبية ("إي سي سي في") أنه الملتقى الرئيسي الأجدر لتقديم الأبحاث المرتكزة على الذكاء الاصطناعي والتي تشمل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات والتقنيات الأخرى باستخدام التعلم العميق. وبلغ معدل قبول العرض الشفوي 2.7 في المائة خلال هذا العام.

[1] عنوان الورقة البحثية: كي. ناكاتا وآخرون، "إعادة النظر في نظام تصنيف الصور القائم على خوارزمية الجار الأقرب "كي إن إن" مع تخزين عالي السعة"، المؤتمر الأوروبي حول الرؤية الحاسوبية ("إي سي سي في") لعام 2022

[2] خرائط ميزات الصور: بيانات رقمية متعددة الأبعاد (على سبيل المثال، 1.024 بعدًا) مكتسبة من خلال عمليات الشبكة العصبية

[3] قابلية شرح الذكاء الاصطناعي: إمكانية شرح أسس وأسباب النتائج التي تنبأ بها الذكاء الاصطناعي بطريقة يمكن أن يفسرها البشر.

[4] مشكلة الصندوق الأسود: العملية المؤدية إلى النتائج التي تنبأ بها الذكاء الاصطناعي لا يمكن تفسيرها للبشر، مما يجعل منها مشكلة الصندوق الأسود.

قد تكون جميع أسماء الشركات وأسماء المنتجات وأسماء الخدمات أو أي منها علامات تجارية لشركات الأطراف الثالثة.

لمحة عن "كيوكسيا"

تكرّس "كيوكسيا"، الشركة الرائدة عالمياً في مجال حلول الذاكرة، جهودها لتطوير وإنتاج وبيع ذواكر الفلاش ومحركات الأقراص ذات الحالة الصلبة. وفي أبريل 2017، انفصلت سابقتها شركة "توشيبا ميموري" عن "توشيبا كوربوريشن"، الشركة التي ابتكرت ذاكرة فلاش بتقنية "ناند" في عام 1987. وتلتزم "كيوكسيا" بالارتقاء بعالم الذواكر من خلال تقديم المنتجات والخدمات والأنظمة المفضلة لدى العملاء وتخلق قيمة قائمة على الذاكرة للمجتمع. وتقوم "بيكس فلاش" (BiCS FLASH)، وهي تقنية ذاكرة الفلاش ثلاثية الأبعاد المبتكرة الخاصة بالشركة، برسم معالم مستقبل التخزين في التطبيقات عالية الكثافة بما في ذلك الهواتف الذكية المتطورة، والحواسيب الشخصية، ومحركات الأقراص ذات الحالة الصلبة "إس إس دي"، والسيارات، ومراكز البيانات.

يمكنكم الاطلاع على النسخة الأصلية للبيان الصحفي على موقع "بزنيس واير" (businesswire.com) على الرابط الإلكتروني التالي: https://www.businesswire.com/news/home/20221101006375/en/

إن نص اللغة الأصلية لهذا البيان هو النسخة الرسمية المعتمدة. أما الترجمة فقد قدمت للمساعدة فقط، ويجب الرجوع لنص اللغة الأصلية الذي يمثل النسخة الوحيدة ذات التأثير القانوني.