الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

أور دانون ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Hailo – Interview Series

ستساعدك المقالة التالية: أور دانون ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Hailo – Interview Series

أور دانون هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة هيلو، شركة مهمتها تمكين تقنيات الحافة الذكية للوصول إلى إمكاناتها الكاملة. يقدم الحل Hailo سد الفجوة بين تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية والمستقبلية والقدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل هذه التطبيقات. تركز الشركة على بناء معالجات AI فعالة وصغيرة الحجم بدرجة كافية لحساب وتفسير كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي.

هل يمكنك مشاركة قصة التكوين وراء Hailo؟

شاركت في تأسيس Hailo في عام 2017 مع زملائي الذين التقيت بهم سابقًا في وحدة التكنولوجيا الخاصة بجيش الدفاع الإسرائيلي (IDF). أثناء العمل مع مؤسسي شركائي رامي فيج وآفي باوم على حلول إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء) ، استمر ظهور بنية أقل شهرة – “التعلم العميق” – خلال بحثنا. في النهاية ، جمعنا خبراء في هذا المجال لتطوير حل جديد للتعلم العميق يهدف إلى حل أوجه القصور في بنية الكمبيوتر المتقادمة من أجل تمكين الأجهزة الذكية من العمل بشكل أكثر فعالية وكفاءة على الحافة. بعد وفاة رامي المؤسفة ، رأى فريق Hailo رؤيته من خلال – إنشاء معالج Hailo الرائد للذكاء الاصطناعي.

هل يمكنك أن تشرح بإيجاز سبب كون الحوسبة المتطورة غالبًا حلاً ممتازًا للحوسبة السحابية؟

عندما بدأنا Hailo ، كانت تقنيات الذكاء الاصطناعي التخريبية مقصورة إلى حد كبير على السحابة ، أو مراكز البيانات الكبيرة ، لأنها مكلفة وتتطلب قوة حوسبة عالية وأجهزة واسعة للتشغيل ، وتستهلك قدرًا كبيرًا من الطاقة. نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يساعد في إنشاء عالم أفضل وأكثر أمانًا وإنتاجية وأكثر إثارة ، ولكن لكي يحدث هذا ، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي متاحًا على الحافة أيضًا. لتنفيذ التطبيقات في الوقت الفعلي وزمن انتقال منخفض على أجهزة مثل الكاميرات المتصلة بالشبكة والمركبات وأجهزة إنترنت الأشياء ، فإن المعالجة عند المصدر ضرورية للتشغيل الفعال. باستخدام Edge AI ، يمكننا الاستفادة بشكل كامل من عدد من حالات الاستخدام الرئيسية لدعم مستقبل المدن الذكية والنقل الذكي والقيادة الذاتية وأنظمة إدارة الفيديو (VMS) والصناعة 4.0 والمزيد.

ما هي بعض التحديات الكامنة وراء معالجة البيانات المرئية على الحافة؟

الهدف هو الحصول على أكبر قدر من الأداء والعديد من الميزات التي يمكن تعبئتها في الأجهزة المتطورة حتى تتمكن من معالجة كمية هائلة من البيانات المرئية بسرعة وبزمن انتقال ضئيل ؛ ومع ذلك ، فإن أحد القيود الرئيسية هو استهلاك الطاقة – سواء من حيث مقدار الطاقة التي يمكن توصيلها للجهاز والحرارة التي يولدها المعالج.

مع كاميرات ذكية، على سبيل المثال ، يحتاج المصنعون إلى معالج AI ليلائم مظروف 2-3 وات لأن الكاميرا لا يمكنها استخدام تبريد المروحة ولأنها عمومًا سيكون لديها مصدر طاقة محدود. هذه نقاط ألم حادة لأنه في مثل هذه الطاقة المنخفضة ، يكون الأداء محدودًا للغاية عند استخدام معظم المعالجات في السوق.

كيف أعادت Hailo تصور بنية معالج الذكاء الاصطناعي؟

لقد فعلنا ذلك من خلال تصميم معالج AI مصمم خصيصًا للعمل على الأجهزة المتطورة ، مع مراعاة قيود الحجم والطاقة. من خلال القيام بذلك ، نقوم بتمكين قوة حوسبة غير مسبوقة على الأجهزة المتطورة ، وتمكينها من تشغيل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة وفعالية وتنفيذ تطبيقات التعلم العميق المتطورة مثل اكتشاف الكائنات ، والتعرف على الكائنات ، والتجزئة ، وغيرها ، مع مستويات أداء ممكنة سابقًا فقط في سحاب. تسمح هذه البنية الفريدة بمعالجة الدفق المتعدد والتطبيقات المتعددة ، مما يحسن الأداء والفعالية من حيث التكلفة للأجهزة المتطورة.

أحد الأمثلة على استخدام هذه البنية هو أنظمة إدارة الفيديو (VMS). يتم استخدام هذه الأنظمة في مناطق بها العديد من الكاميرات ، مثل مباني المكاتب والملاعب وتطبيقات المدن الذكية والطرق السريعة لتحسين إدارة السلامة والأمن ، بما في ذلك مراقبة حالات الطوارئ والحوادث والنشاط المشبوه وإدارة المرور والتحكم في الوصول وجمع الرسوم والمزيد . لسنوات عديدة ، اعتمدت المؤسسات بالكامل على العمليات اليدوية عندما يتعلق الأمر بجمع بيانات الفيديو وتحليلها وتخزينها. الآن ، مع بنية الشبكة العصبية الفريدة من Hailo ، يمكن لنظام VMS تنفيذ مهام متعددة بالتوازي ، في الوقت الفعلي ، مما يتيح معالجة المزيد من القنوات والمزيد من التطبيقات في نفس الوقت. تتضمن التطبيقات التعرف المتقدم على لوحة الترخيص (LPR) ، ومراقبة حركة المرور ، والكشف عن السلوك ، والمزيد.

هل يمكنك مناقشة جوهر معالجة الشبكة العصبية ونهجك في حساب الشبكات العصبية بالتوازي مقابل التسلسلي؟

يجمع معالج الذكاء الاصطناعي الخاص بنا بين العديد من الابتكارات التي تتناول الخصائص الأساسية للشبكات العصبية. لقد طبقنا مخطط تحكم مبتكرًا يعتمد على مجموعة من الأجهزة والبرامج للوصول إلى جول منخفض جدًا لكل عملية بدرجة عالية من المرونة.

تتكيف هندستنا الفريدة الموجهة لتدفق البيانات مع بنية الشبكة العصبية وتسمح باستخدام الموارد بشكل كبير. يتكون برنامج التحويل البرمجي لتدفق البيانات Hailo من برنامج مكدس كامل ، مصمم بشكل مشترك مع أجهزتنا ، لتمكين النشر الفعال للشبكات العصبية. يتلقى مترجم تدفق البيانات نموذج المستخدم كمدخل. كجزء من تدفق البناء ، يقوم مترجم تدفق البيانات بتقسيم كل طبقة من طبقات الشبكة إلى العناصر الحسابية المطلوبة ، مما يؤدي إلى إنشاء رسم بياني للموارد يمثل تمثيلاً للشبكة المستهدفة. يقوم برنامج التحويل البرمجي لتدفق البيانات بعد ذلك بمطابقة الرسم البياني لموارد الشبكة المستهدفة مع الموارد المادية المتاحة على المعالج ، مما يؤدي إلى إنشاء أنبوب بيانات مخصص للشبكة المستهدفة. عند تنفيذ هذا النموذج ، يكون تشغيل النموذج على الجهاز عالي الكفاءة ، باستخدام الحد الأدنى من موارد الحوسبة في جميع الأوقات.

ما هي بعض المنصات الحالية المستندة إلى Hailo والمتاحة للشركات؟

يمكن توصيل معالج Hailo-8 ™ ووحدات الذكاء الاصطناعي بمجموعة متنوعة من الأجهزة المتطورة ، مما يساعد على تشغيل قطاعات متعددة بقدرات ذكاء اصطناعي فائقة – بما في ذلك السيارات والمدن الذكية وتجارة التجزئة الذكية والصناعة 4.0.

دخلت Hailo في شراكة مع مشغلي VMS و ISV الرائدين مثل Innovatrics و Network Optix و GeoVision و Art of Logic ، لتمكين تحليلات الفيديو عالية الأداء على نطاق واسع.

ما مقدار الوقت الذي يمكن أن توفره هذه الحلول للعملاء الذين يقومون بدمج حلول الذكاء الاصطناعي؟

يعد توفير الحلول المتكاملة التي تعمل على أنظمة تشغيل VMS المنشأة بمثابة توفير للوقت ، ولكن هذه ليست الميزة الرئيسية للنظام. تتيح حلول VMS المستندة إلى Hailo تشغيل المزيد من التدفقات بشكل متوازٍ ، ومعالجة المزيد من التطبيقات لكل تيار.

إن القدرة على تسخير الذكاء الاصطناعي لمعالجة تدفقات الفيديو المتعددة تعني أيضًا أن أحداثًا محددة فقط تحتاج إلى البث إلى السحابة للتخزين ، مما يتيح توفيرًا كبيرًا في النطاق الترددي وسعة التخزين.

ما هي بعض الدروس التي تعلمتها من نشر تطبيقات التعلم العميق في الأجهزة المتطورة؟

لقد رأينا بشكل مباشر كيف سيلعب الذكاء الاصطناعي على الحافة دورًا رئيسيًا في دفع الابتكار عبر مجموعة متنوعة من القطاعات في السنوات القادمة. نظرًا لأن الشركات تبحث عن حلول تضمن أن تكون أجهزتها أكثر قوة وتنوعًا واستجابة وأمانًا ، ستستمر السحابة في إفساح المجال للأجهزة المتطورة والنماذج الهجينة. أولئك الذين ينجحون في تطبيق الذكاء الاصطناعي على الحافة سيحصلون على ميزة في جميع المجالات.

ما هي رؤيتك لمستقبل الحوسبة المتطورة؟

تمتلك الحوسبة المتطورة – تحديدًا الذكاء الاصطناعي على الحافة – القدرة على تغيير طريقة عمل العالم من حولنا تمامًا ، وتمكين الأجهزة مثل الكاميرات الذكية والمركبات الذكية والروبوتات المستقلة وأدوات إدارة حركة المرور المتقدمة والبناء الذكي والمصانع الذكية والمزيد. يتمتع الذكاء الاصطناعي على الحافة بالقدرة على تغيير أي شيء وكل شيء ، مما يتيح للتطبيقات الجديدة جعل عالمنا أكثر ذكاءً وأمانًا. تعد تقنية معالجة Hailo للذكاء الاصطناعي عاملاً تمكينيًا رئيسيًا لجميع حالات الاستخدام هذه. سنواصل الشراكة مع المصنعين والمبتكرين في جميع أنحاء العالم لجعل هذه الحلول أكثر سهولة.