هوش مصنوعی کم‌مصرف چیست و چگونه مدل‌ها روی گوشی اجرا می‌شوند؛ قبل از اقدام این موارد را بدانید

در چند سال گذشته، هوش مصنوعی از یک مفهوم علمی به یک فناوری روزمره تبدیل شده است. اما یکی از چالش‌های بزرگ این فناوری، مصرف بالای انرژی و منابع محاسباتی آن است. مدل‌های بزرگ زبان مانند GPT یا مدل‌های تصویرسازی مانند DALL·E نیاز به سرورهای قدرتمند و منابع زیادی دارند که اجرای آن‌ها روی دستگاه‌های شخصی مانند گوشی‌های هوشمند یا لپ‌تاپ‌ها را دشوار می‌کند. اما با پیشرفت‌های جدید، هوش مصنوعی کم‌مصرف یا Edge AI به عنوان یک راه‌حل جایگزین ظهور کرده است. این فناوری امکان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با مصرف انرژی کمتر و سرعت بالاتر روی دستگاه‌های محلی را فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی کم‌مصرف چیست؟

هوش مصنوعی کم‌مصرف یا Edge AI به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها گفته می‌شود که هدف آن‌ها کاهش مصرف انرژی و منابع محاسباتی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی است. در این روش، پردازش داده‌ها و اجرای مدل‌ها روی دستگاه‌های محلی مانند گوشی، تبلت یا حتی دستگاه‌های ورودی-خروجی صنعتی انجام می‌شود، نه روی سرورهای دور. این روش مزایای زیادی دارد:

• کاهش مصرف انرژی: انتقال داده‌ها به سرورهای دور و بازگشت پاسخ، انرژی زیادی مصرف می‌کند. با اجرای مدل‌ها روی دستگاه، این مصرف به شدت کاهش می‌یابد.
• سرعت بالاتر: پردازش داده‌ها در محلی که داده تولید می‌شود، تأخیر شبکه را حذف می‌کند و پاسخ سریع‌تری ارائه می‌دهد.
• حریم خصوصی: داده‌ها روی دستگاه باقی می‌مانند و نیازی به ارسال آن‌ها به سرورهای خارجی نیست، که این موضوع حریم خصوصی کاربر را افزایش می‌دهد.
• دسترسی به مناطق دور: در مناطق با اتصال اینترنت ضعیف یا بدون اینترنت، اجرای مدل‌ها روی دستگاه امکان‌پذیر است.

این فناوری در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص چهره، ترجمه زمان واقعی، تشخیص صدا و حتی بازی‌های ویدئویی استفاده می‌شود. برای مثال، بسیاری از گوشی‌های هوشمند امروزی از این فناوری برای تشخیص چهره یا ترجمه متن در زمان واقعی استفاده می‌کنند.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی روی گوشی اجرا می‌شوند؟

اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی گوشی‌های هوشمند یا دستگاه‌های محلی نیازمند چند مرحله و تکنیک خاص است. در ادامه به برخی از این تکنیک‌ها و روش‌ها می‌پردازیم:

۱. کاهش اندازه مدل‌ها

مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی مانند GPT-3 یا BERT هزاران میلیون پارامتر دارند که اجرای آن‌ها روی دستگاه‌های محلی غیرممکن است. برای حل این مشکل، از تکنیک‌هایی مانند:

• کم کردن مدل (Model Pruning): حذف پارامترهای غیرضروری از مدل برای کاهش اندازه آن.
• کوانتیزاسیون (Quantization): تبدیل پارامترهای مدل از فرمت‌های با دقت بالا (مانند ۳۲ بیتی) به فرمت‌های با دقت پایین‌تر (مانند ۸ بیتی) برای کاهش مصرف حافظه و افزایش سرعت.
• تجزیه و تحلیل مدل (Model Distillation): آموزش یک مدل کوچک‌تر با استفاده از یک مدل بزرگ‌تر که عملکرد مشابهی دارد.

با استفاده از این تکنیک‌ها، می‌توان مدل‌هایی با اندازه قابل قبول برای اجرای روی گوشی‌ها تولید کرد.

۲. استفاده از سخت‌افزار مخصوص

گوشی‌های هوشمند امروزی از پردازنده‌های مخصوص هوش مصنوعی مانند NPU (Neural Processing Unit) یا GPU داخلی استفاده می‌کنند. این پردازنده‌ها برای اجرای عملیات هوش مصنوعی بهینه شده‌اند و مصرف انرژی و زمان پردازش را کاهش می‌دهند. برای مثال:

• پردازنده‌های Apple Neural Engine در گوشی‌های آیفون.
• پردازنده‌های Google Tensor در گوشی‌های پیکسل.
• پردازنده‌های Qualcomm AI Engine در گوشی‌های سامسونگ و سایر برندها.

این پردازنده‌ها امکان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با مصرف انرژی کمتر و سرعت بالاتر را فراهم می‌کنند.

۳. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای اجرای روی دستگاه‌های محلی بسیار مهم است. برخی از روش‌های بهینه‌سازی شامل:

• استفاده از الگوریتم‌های سبک: استفاده از مدل‌های ساده‌تر مانند MobileNet برای تشخیص تصویر یا TinyBERT برای پردازش زبان.
• پردازش داده‌ها در لایه: تقسیم داده‌ها به بخش‌های کوچکتر و پردازش آن‌ها به صورت پله‌پله برای کاهش مصرف حافظه.
• استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی: استفاده از روش‌هایی مانند TensorFlow Lite یا ONNX برای کاهش اندازه مدل و افزایش سرعت اجرای آن.

این روش‌ها کمک می‌کنند تا مدل‌ها با مصرف انرژی کمتر و سرعت بالاتر روی دستگاه‌های محلی اجرا شوند.

۴. استفاده از چارچوب‌های توسعه

چهارچوب‌های توسعه مانند TensorFlow Lite، PyTorch Mobile یا Core ML برای توسعه و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های محلی طراحی شده‌اند. این چارچوب‌ها ابزارهایی برای:

• کم کردن و بهینه‌سازی مدل‌ها.
• پردازش داده‌ها در زمان واقعی.
• ارتباط با سخت‌افزار مخصوص هوش مصنوعی.

را فراهم می‌کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از این چارچوب‌ها، مدل‌های خود را برای اجرای روی گوشی‌ها بهینه کنند.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

در حالی که هوش مصنوعی کم‌مصرف مزایای بسیاری دارد، اما همچنان چالش‌هایی وجود دارد:

• قدرت محاسباتی محدود: دستگاه‌های محلی مانند گوشی‌ها قدرت محاسباتی محدودتری نسبت به سرورهای قدرتمند دارند، که اجرای مدل‌های پیچیده را محدود می‌کند.
• مصرف انرژی: حتی با بهینه‌سازی‌ها، اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌ها می‌تواند مصرف انرژی را افزایش دهد، که می‌تواند عمر باتری را کاهش دهد.
• دقت مدل: کاهش اندازه مدل‌ها یا استفاده از الگوریتم‌های ساده‌تر ممکن است دقت مدل را کاهش دهد.
• توسعه و نگهداری: توسعه و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی برای دستگاه‌های محلی نیاز به مهارت‌های خاصی دارد.

با این حال، با پیشرفت‌های مداوم در فناوری، بسیاری از این چالش‌ها در حال حل شدن هستند. برای مثال، استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) و تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) کمک می‌کند تا مدل‌های با دقت بالا با مصرف انرژی کمتر روی دستگاه‌ها اجرا شوند.

آینده هوش مصنوعی کم‌مصرف

هوش مصنوعی کم‌مصرف آینده‌ای پررangi دارد. با پیشرفت‌های در زمینه:

• پردازنده‌های مخصوص هوش مصنوعی.
• الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده.
• چارچوب‌های توسعه.

می‌توان انتظار داشت که در آینده نزدیک، مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تری روی دستگاه‌های محلی مانند گوشی‌ها اجرا شوند. این فناوری می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند:

• پزشکی (برای تشخیص بیماری‌ها در زمان واقعی).
• تولید و ساخت‌وساز (برای کنترل ربات‌ها و دستگاه‌های خودکار).
• تجارت الکترونیک (برای پیشنهادات شخصی‌سازی شده بدون نیاز به اینترنت).
• امنیت (برای تشخیص تهدیدات در زمان واقعی).

کاربردهای گسترده‌ای داشته باشد.

اگر به دنبال اطلاعات بیشتر در مورد کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره یا آخرین پیشرفت‌های این فناوری هستید، می‌توانید در دیلی ۲۴ به مطالب مرتبط مراجعه کنید.

در نهایت، هوش مصنوعی کم‌مصرف یک انقلاب در دنیای فناوری است که امکان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با مصرف انرژی کمتر و سرعت بالاتر روی دستگاه‌های محلی را فراهم می‌کند. با پیشرفت‌های مداوم، این فناوری می‌تواند تغییرات عمیقی در زندگی روزمره ما ایجاد کند و دسترسی به هوش مصنوعی را برای همه ساده‌تر کند.