6 طرق يمكنك من خلالها استخدام التعلم العميق لتحسين قابلية استخدام الأجهزة المحمولة

مع زيادة الطلب العالمي على تجارب الهاتف المحمول المحسّنة والأكثر تخصيصًا ، أصبح الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وتكييف التعلم العميق في صناعة تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة أمرًا لا مفر منه. انسَ مشكلات وقت الاستجابة المحبطة التي تظهر مع استشعار الهاتف المحمول والحوسبة السحابية. اقترب وقت استجابة شبه الصفر ، مع سرعات معالجة البيانات في الوقت الفعلي لتقديم أفضل النتائج.

تساعد رقائق الهاتف الذكي Bionic المتقدمة من Apple مع وحدات المعالجة العصبية المدمجة بالفعل الشبكات العصبية على العمل مباشرة على الجهاز بسرعات لا تصدق. باستخدام منصات Apple's Core ML و ML Kit ومكتبات التعلم العميق مثل TensorFlow Lite و Keras ، يمكن لمطوري الأجهزة المحمولة إنشاء تطبيقات بزمن وصول أقل وأخطاء أقل ومعالجة بيانات أسرع.

تتمثل الميزة الرئيسية للتعلم الآلي على الجهاز في أنه يوفر للمستخدمين تجربة مستخدم سلسة ودقيقة. نظرًا لعدم وجود مسألة إرسال البيانات إلى خوادم خارجية للمعالجة ، يمكنك الحصول على حماية محسّنة للبيانات وأمان المستخدم وخصوصيته. أيضًا ، مع الشبكات العصبية على الأجهزة المحمولة ، لا تحتاج إلى الاتصال بالإنترنت للوصول إلى كل ميزة من ميزات تطبيقاتك. ستظل ، بالطبع ، بحاجة إلى الإنترنت لمعظم الميزات القياسية.

6 طرق لنشر التعلم العميق على الأجهزة المحمولة

إن الاستفادة من قدرات حوسبة الأجهزة المحمولة لتنفيذ خوارزميات التعلم العميق قد أدى بلا شك إلى تحسين قابلية استخدام الأجهزة المحمولة. إليك الطريقة:

1. التعرف على الكلام على الجهاز

يتضمن التعرف على الكلام تحويل تسلسلات الإدخال أو تحويلها إلى تسلسلات مخرجات باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية العميقة (DNN) والبنى الأخرى. عانى المطورون من مشكلة زمن الوصول - مما يؤدي إلى حدوث تأخيرات بين طلبك واستجابة المساعد الآلي - ولكن يمكننا الآن التغلب على هذه المشكلة باستخدام تقنية محولات الشبكة العصبية المتكررة المدمجة (RNN-T) في الأجهزة المحمولة.

RNN-Ts هي نماذج من التسلسل إلى التسلسل. بدلاً من اتباع الطريقة المعتادة لمعالجة تسلسل إدخال كامل قبل إنتاج مخرجات ، فإنها تحافظ على استمرارية ثابتة في معالجة المدخلات وتدفق المخرجات. هذا يسهل التعرف على الكلام ومعالجته في الوقت الحقيقي. ترى هذا مع Google Assistant ، الذي يمكنه معالجة أوامر صوتية متتالية دون تعثر ودون مطالبتك باستدعاء "Hey، Google" بعد كل طلب.

إنه يجعل محادثة أكثر طبيعية وذات اتجاهين ، وسيتبع المساعد إرشاداتك إلى T. هل تريده تعيين موضوع بريد إلكتروني ، والعثور على صورة في أحد مجلداتك ، وإرشادك إلى مكان أختك؟ تم التنفيذ.

للمضي قدمًا مع Pixel 4 الجديد من Google ، يمكن أن توفر ميزة Live Caption الخاصة بها ترجمات إلى الملاحظات الصوتية والبودكاست ومقاطع الفيديو في الوقت الفعلي - ولأن المعالجة على الجهاز - في وضع الطائرة أيضًا. لذلك ، على سبيل المثال ، إذا ظهر مقطع فيديو في موجز Twitter الخاص بك ، فيمكنك معرفة ما يدور حوله من التسميات التوضيحية ، دون الحاجة إلى إلغاء كتم الصوت. لا تعمل ميزة "النسخ النصي التلقائي" مع الموسيقى أو مكالمات الهاتف والفيديو حتى الآن.

2. زيادة الكفاءة مع التعرف على الإيماءات

باستخدام نماذج خطوط أنابيب التعلم الآلي على الجهاز ، يمكنك تدريب جهازك المحمول على اكتشاف إيماءات اليد والجسم وتتبعها والتعرف عليها. تسجل كاميرا جهازك وتخزن إيماءاتك وحركاتك كبيانات صور ثلاثية الأبعاد. ثم تستخدم خوارزميات التعلم العميق للشبكات العصبية مكتبة الإيماءات هذه لتحديد وفك رموز إيماءات ثابتة وديناميكية محددة. ثم يقومون بمطابقتهم في الوقت الفعلي مع نيتك وتنفيذ الأوامر التي تريدها.

تأتي هواتف Google Pixel 4 الذكية مع شريحة Soli التي تسهل التفاعل المعقد وغير اللفظي مع هاتفك. يعمل مستشعر الرادار المصغر الموجود أعلى الهاتف على تشغيل تقنية Motion Sense التي يمكنها اكتشاف وجودك وإيماءات اليد والجسم لتمكين تفاعلات هاتفك. بحركة من يدك ، بدون حتى لمس الهاتف ، يمكنك إخباره بأن يغفو ، أو يكتم صوت المنبه ، أو ينتقل إلى الأغنية التالية في قائمة التشغيل الخاصة بك.

3. قدرات غامرة للواقع المعزز

باستخدام ARCore من Google ومنصات ARKit من Apple ، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات الواقع المعزز التي يمكن أن تجمع بين الكائنات والبيئات الرقمية مع إعدادات الحياة الواقعية . للواقع المعزز المعتمد على الهاتف تأثير كبير على تجارة التجزئة والترفيه والسفر والصناعات الأخرى. تسمح العلامات التجارية مثل Lacoste و Sephora لعملائها الآن بتجربة المنتجات أو معاينتها باستخدام تطبيقات الواقع المعزز ، ويفضل عدد متزايد من المتسوقين التحقق من المنتجات على هواتفهم قبل اتخاذ قرار شرائها.

تلقت ألعاب الواقع المعزز التفاعلية مثل Pokemon و Ingress و Ghostbusters World عددًا كبيرًا من الصحف ومتابعين متخصصين. إذا كنت ترغب في العثور على طريقك في جميع أنحاء المدينة ، فسوف يوفر لك Google Maps Live View التنقل في الوقت الفعلي.

4. صور فوتوغرافية عالية الجودة

تعد جودة الصور العالية معيارًا مهمًا للمشترين عند اختيار الهواتف الذكية ، والتي يمكنهم الحصول عليها مع العديد من أحدث الطرز. تأتي هذه الأجهزة مجهزة بمكونات الأجهزة - وحدات المعالجة المركزية (وحدات المعالجة المركزية) ، ومعالجات إشارات الصور ، وخوارزميات صور التعلم العميق ، ووحدات المعالجة العصبية - التي قادت الهواتف الذكية إلى عالم مختلف تمامًا عن الكاميرات التقليدية عندما يتعلق الأمر بالتقاط الصور. باستخدام هذه ، يمكن للهواتف الذكية إظهار المزيد من الوعي على مستوى تصنيف البكسل لما يشاهدونه لالتقاط صور عالية الدقة.

تستخدم هواتف Google Pixel و Apple iPhone كاميرات متعددة وخوارزميات تعلم الآلة المعقدة للتعرف على الأشخاص والأشياء ، وإنشاء خرائط عميقة ، والانضمام بسلاسة إلى التعريضات الطويلة ، وحساب توازن دقيق للألوان .

من خلال تدريب الشبكات العصبية على مجموعة بيانات من الصور ، تتعلم الخوارزميات كيفية الاستجابة لمتطلبات الصور الفردية وتنقيح الصور في الوقت الفعلي. تم تطوير نظام التنقيح التلقائي بواسطة باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجوجل ، وهو يسمح للمصورين بتطبيق أنماط مختلفة على الصورة قبل حتى التقاط الصورة.

بعد أن تنفذ الشبكة التلافيفية معالجة الصورة بدقة منخفضة ، فإن طريقة رسم الخرائط المعروفة باسم تحويل الألوان الأفيني تعدل ألوان بكسل الصورة. تخزن الشبكة هذه الصيغ التحويلية في شبكة ثلاثية الأبعاد تتيح بعد ذلك إخراج صورة عالية الدقة. كل ذلك يحدث في غضون أجزاء من الثانية.

تتفوق الهواتف الذكية الآن أيضًا على كاميرات DSLR في الإضاءة المنخفضة والتصوير الليلي. من خلال دمج الشبكات والمستشعرات العصبية العميقة ، يمكن لكاميرات الهواتف الذكية التقاط صور أكثر وضوحًا بألوان أكثر مما يمكن للعين البشرية إدراكها.

تستخدم Huawei ، التي قدمت لقطات قابلة للتطبيق في الإضاءة المنخفضة باستخدام P20 Pro ، مرشحات RYYB وأجهزة الاستشعار الكبيرة ومعالجة الصور بالذكاء الاصطناعي في سلسلة Mate 30 لتقديم تصوير عالي الجودة في الإضاءة المنخفضة وكذلك تصوير فيديو منخفض الإضاءة. يأتي Google Pixel 4 مع وضع Night Sight الذي يمكنه التقاط صور في نطاق 0.3-3 لوكس ، ويمكن للتصوير الفلكي الخاص به التقاط سماء مظلمة مليئة بالنجوم. إلى جانب الوضع الليلي الذي يتم تنشيطه تلقائيًا في الظلام ، سيتكيف نظام Deep Fusion الجديد من Apple مع مستويات الإضاءة ويأخذ التصوير الفوتوغرافي على iPhone إلى مستوى أكثر إثارة للإعجاب.

حتى إذا لم يكن لديك فهم للتصوير الفوتوغرافي ، فستتمكن من التقاط صور رائعة باستخدام هذه الهواتف الذكية.

5. زيادة الأمن والخصوصية

أصبح الامتثال للوائح حماية البيانات العامة (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) أسهل مع التعلم الآلي على الجهاز. إنه يضمن أمان البيانات ، حيث لا تحتاج إلى تحميل البيانات للقياسات الحيوية أو التشفير أو التسمية التوضيحية الحية إلى خادم أو سحابة للمعالجة.

التشفير التلقائي على الجهاز هو ميزة أخرى مفيدة للهاتف الذكي تحمي المحتوى الخاص بك برمز PIN أو كلمة مرور أو نمط ولا يسمح بالوصول إلى بياناتك إلا عند إلغاء قفل هاتفك. لذلك ، إذا فقدت جهازك أو سُرق ، فإن فرصة حصول أي شخص على بياناتك ضئيلة للغاية.

تعد ميزة Face ID في iPhone أحد الأمثلة على تجربة هاتف ذكي أكثر أمانًا. تعالج الشبكات العصبية الموجودة على الجهاز في شرائح الهواتف الذكية من Apple وتخزين بيانات وجه المستخدم بأمان. يتم تحديد الهوية على جهازك ، لذلك تظل خصوصيتك وأمنك دون عوائق.

تستخدم تقنية Face Unlock في Google Pixel 4 ، التي تسهلها شريحة Soli ، خرائط عمق الأشعة تحت الحمراء ثلاثية الأبعاد لإنشاء نماذج لوجهك للتعرف على الوجوه وتخزينها على شريحة أمان Titan M6 على الجهاز. يعمل Face Unlock بشكل جيد مع تطبيق 1Password لتزويد المستخدمين بالأمان البيومتري من خلال القضاء على فرص الاحتيال في الهوية. لإعداد تطبيق 1Password على Pixel 4 ، ما عليك سوى إدخال التفاصيل الخاصة بك في الملء التلقائي واستخدام Face Unlock لتسجيل الدخول بدلاً من وظيفة Fingerprint Unlock.

6. مزيد من الدقة في التعرف على الصور

من خلال إقران التعلم الآلي على الجهاز بتقنية تصنيف الصور ، يمكنك تحديد المعلومات التفصيلية والحصول عليها في الوقت الفعلي حول أي شيء تقريبًا تصادفه. هل تريد قراءة نص بلغة أجنبية؟ امسحه ضوئيًا بهاتفك للحصول على ترجمة فورية ودقيقة. هل لفتت الزي أو قطعة الأثاث خيالك؟ امسحه ضوئيًا للحصول على معلومات حول السعر ومكان شرائه. هل هناك طبق جديد مغر في قائمة المطعم؟ يمكنك استخدام هاتفك لمعرفة المكونات والمعلومات الغذائية الخاصة به.

من خلال تسهيل التعرف على الصور في الوقت الفعلي ، تعمل تطبيقات مثل Google Lens و Calorie Mama و Leafsnap على زيادة قابلية استخدام الأجهزة المحمولة والتعلم وتحسين تجربة المستخدم.

التعلم العميق على الأجهزة المحمولة: الأفكار النهائية

إمكانيات التعلم الآلي على الجهاز هائلة. مع الخوارزميات الذكية ذات الكفاءة المتزايدة ، والشبكات العصبية الأعمق ، ورقائق الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة ، ستكون تطبيقات الهاتف المحمول للتعلم العميق قياسية في الخدمات المصرفية ، وتجارة التجزئة ، والرعاية الصحية ، وتحليلات البيانات ، وتكنولوجيا المعلومات ، والاتصالات ، والفضاء ، والعديد من الصناعات الأخرى.

وفقًا لأبحاث السوق المؤكدة ، من المرجح أن يصل سوق التعلم العميق العالمي إلى 26.64 مليار دولار بحلول عام 2026 ، مع وصول سوق تكنولوجيا شرائح التعلم العميق إلى 2.9 مليار دولار. مع استمرار تحسين قدرات التعلم العميق ، ستتطور ميزات قابلية استخدام الأجهزة المحمولة جنبًا إلى جنب مع المزيد من الابتكارات.

هل أنت جاهز لمشروعك البرمجي القادم؟ ابق على تواصل معنا!