استفاده از یادگیری ماشین در موبایل

تحولات یادگیری ماشین در مویایل کمک بزرگی به توسعه‌دهندگان نرم‌ افزارهای موبایل کرده است. این فناوری زمینه را برای تقویت نرم‌ افزار های موبایل فراهم کرده و تجربه بهتری به کاربران داده است. توصیه‌های دقیق بر اساس موقعیت مکانی و شناسایی بیماری‌های گیاهی از جمله دستاوردهای مهم این فناوری برشمرده می‌شود. پیشرفت سریع یادگیری ماشین در موبایل باعث شده تا تدابیر لازم برای رفع برخی از مسائل رایج در این حوزه اندیشیده شود؛ مسائلی که یادگیری ماشین کلاسیک در حل آنها عاجز مانده است. نرم ‌افزارهای موبایل درر آینده نیازمندِ سرعت پردازش بالا و تاخیر کمتر هستند.

شاید این پرسش به ذهن‌تان خطور کند که چرا نرم ‌افزارهای موبایل AI-first قادر به استنتاج در فضای ابر نیستند. چنین روش متمرکزی قادر نیست سرعت پردازش بالایی را برای تجربه نرم‌افزاری راحت با فناوری یادگیری ماشین ارائه کند. داده‌ها باید در این مرکز داده‌ای متمرکز پردازش شده و سپس به دستگاه مورد نظر ارسال شوند. این فرایند به زمان و هزینه نیاز دارد و نمی‌توان به راحتی حریم خصوصی داده‌ها را تضمین کرد. حال که مزایای عمده یادگیری ماشین در موبایل ذکر شد، بیایید به صورت جامع این موضوع را بررسی کنیم که چرا باید در انتظار انقلابی بزرگ در یادگیری ماشین در دستگاه‌های هوشمند باشیم.

لزوماً نیازی نیست کارشناس یادگیری ماشین باشید تا قابلیت‌های آن را رمزگشایی کنید. این تخصص را به عهده ما بگذارید. به راحتی اقدام به ساخت نرم‌افزارهایی کنید که قابلیت دیدن، شنیدن، حس کردن و فکر کردن با حساب رایگان Fritz AI داشته باشند.

تاخیر کمتر

توسعه‌دهندگان نرم ‌افزارهای موبایل به این موضوع واقف‌اند که تاخیر زیاد مانع بزرگی برای نرم‌افزار است؛ صرف‌نظر از اینکه ویژگی‌ها تا چه حد قوی هستند یا برند خوش‌آوازه و معتبر است. دستگاه‌های اندروید در گذشته در چندین نرم‌افزار ویدئویی با مشکل تاخیر روبرو بودند. این مشکل باعث می‌شد کاربران قادر به تماشای آسان ویدئو نباشند. برای مثال، عدم هماهنگی صدا و تصویر تجربه بدی را به کاربران می‌داد. به طور مشابه، آن دسته از نرم‌افزارهای شبکه اجتماعی که تاخیر بالایی دارند، ناامیدی و خستگیِ کاربران را به همراه دارند. امروزه استفاده از یادگیری ماشین در موبایل و دیگر دستگاه‌های هوشمند بیش از پیش اهمیت پیدا کرده است و دلیل آن را به مسئله تاخیر نسبت می‌دهند. فیلترهای شبکه‌های اجتماعی و توصیه رستوران بر حسب موقعیت مکانی را در نظر بگیرید؛ این‌ها جزو آن دسته از ویژگی‌های نرم‌افزاری هستند که قادر به ارائه بهترین نتایج با تاخیر کم می‌باشند.

همان‌طور که پیشتر اشاره شد، رایانش ابری می‌تواند با کُندی همراه باشد. به این منظور، توسعه‌دهندگان ترجیح می‌دهند تاخیر را به صفر برسانند زیرا تنها در این صورت است که ویژگی‌های یادگیری ماشین به شکل بهینه در نرم ‌افزارهای موبایل عمل می‌کنند. یادگیری ماشین در موبایل و دیگر دستگاه‌های هوشمند می‌تواند با تکیه بر قابلیت‌های داده‌پردازی‌اش، زمینه را برای تاخیرِ نزدیک به صفر مهیا کند.

تولیدکنندگان گوشی‌های هوشمند و بازیگران بزرگ در حوزه فناوری به این موضوع واقف‌اند. شرکت اپل با توسعه تراشه‌های پیشرفته‌تری برای گوشی‌های هوشمند، یکی از پیشروان اصلی این حوزه به حساب می‌آید. این شرکت برای حصول اهداف خود از سیستم Bionic استفاده کرده است؛ این سیستم از یک موتور عصبی یکپارچه بهره می‌برد که امکان اجرای مسقیم و بسیار سریع شبکه‌های عصبی در وسیله‌های هوشمند را فراهم می‌کند. اپل تمرکز ویژه‌ای هم به پلتفرم یادگیری ماشین Core ML دارد. این پلتفرم می‌تواند توجه عده کثیری از توسعه‌دهندگان نرم‌ افزارهای موبایل را به خود جلب کند. تنسورفلو (TensorFlow Lite) نیز هم‌اکنون قابلیت پشتیبانی از GPU را دارد.

گوگل نیز به نوبه خود سعی دارد ویژگی‌هایِ از پیش بارگذاری شده را به پلتفرم یادگیری ماشین خود یعنی ML Kit اضافه کند. توسعه‌دهندگان نرم ‌افزارهای موبایل می‌توانند از این فناوری‌ها برای توسعه آن دسته از نرم‌افزارهایی استفاده کنند که قابلیت پردازش داده‌ با سرعت خارق‌العاده دارند. در این صورت، تاخیر از بین رفته و خطاها کاهش می‌یابند. ترکیب دقت و تجربه بی‌نظیر برای کاربران نکته بسیار مهمی است که توسعه‌دهندگان باید در هنگام ساخت نرم‌افزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین به آن توجه داشته باشند. در همین راستا، توسعه‌دهندگان باید توجه ویژه‌ای به یادگیری ماشین در دستگاه‌های هوشمند داشته باشند.

سطح بالای امنیت و حریم خصوصی

یکی دیگر از مزایای عمدۀ رایانش مرزی که امکان درک آن در حال حاضر وجود ندارد، چگونگی عملکرد آن در افزایش سطح امنیت و حریم خصوصی کاربرانش است. تضمینِ امنیت و حریم خصوصی داده‌های نرم‌افزار یکی از بخش‌های اساسی در فعالیت حرفه‌ایِ توسعه‌دهندگان نرم‌افزار برشمرده می‌شود؛ به ویژه با توجه به قانون سخت‌گیرانۀ «مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR)». این قوانین جدیدِ مربوط به حریم خصوصی قطعاً می‌تواند بر فعالیت‌های توسعه نرم‌افزارهای موبایل تاثیر بگذارد. از آنجا که نیازی نیست داده‌ها برای پردازش به سرور یا ابر ارسال شوند، متخلفان فضای مجازی فرصت اندکی برای سوء استفاده از کاربران آسیب‌پذیر در حین انتقال داده دارند از این رو، حریم داده‌ها حفظ می‌شود. پس این توسعه‌دهندگان نرم ‌افزارهای موبایل این امکان را دارند تا مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها را به سادگی در زمینه امنیت داده پیاده‌سازی کنند.

راه‌حل‌های مربوط به یادگیری ماشین در وسیله‌های هوشمند رویکردی تحت عنوان تمرکززدایی پیشنهاد می‌دهند. این رویکرد تا حد زیادی به روش کارکرد بلاک‌چین شباهت دارد. به عبارت دیگر، هکرها نمی‌توانند به راحتی شبکه‌ای به‌هم پیوسته از وسیله‌های پنهان را با حملات DDoS مورد تخاصم قرار داده و به آن نفوذ کنند. این فناوری می‌تواند در زمینه ساخت پهپادها و اجرای قوانین نیز نقش مفید موثری ایفا کند. تراشه‌های گوشی‌ هوشمند اپل که در بالا اشاره شد نیز به افزایش امنیت و حریم خصوصی کاربران کمک شایانی می‌کنند و حتی بنیه اصلی Face ID را تشکیل می‌دهند. این ویژگی آیفون مبتنی بر شبکه عصبی است و داده‌ها را با توجه به شکل صورت کاربران گردآوری می‌کند. بنابراین، یک روش شناسایی امن و دقیق به شمار می‌آید. این فناوری به همراه سخت‌افزارهای آتی مبتنی بر هوش مصنوعی باعث خواهند شد تجربه راحت و امنی برای کاربران گوشی‌های هوشمند ارائه گردد. همچنین، توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای موبایل لایه رمزگذاری بیشتری برای حفاظت از داده‌های کاربران در اختیار خواهند داشت.

از بررسی موارد رایج استفاده گرفته تا چالش‌های فنیِ تبدیل مدل و غیره؛ Fritz AI Newsletter همه مسائل و اطلاعات مربوط به یادگیری ماشین در موبایل را پوشش می‌دهد.

لازم نیست به اینترنت وصل شوید

فارغ از مسائل مربوط به تاخیر، ارسال داده به ابر مستلزم این است که همواره به اینترنت وصل شوید. اغلب اوقات کاربران در بخش‌های پیشرفته‎ترِ جهان به راحتی کارشان را به پیش می‌برند و در دسترسی به اینترنت هیچ مشکلی ندارند. اما آن دسته از مناطقی که دسترسی کمتری به اینترنت دارند، باید چه کار کنند؟ با برخورداری از یادگیری ماشین در وسیله‌های هوشمند، شبکه‌های عصبی در گوشی‌های موبایل در دسترس قرار خواهد گرفت. بنابراین، صرف‌نظر از میزان دسترسی به اینترنت، توسعه‌دهندگان قادر خواهند بود در هر وسیله و در هر زمانی این فناوری را به کار گیرند.

نکته مهم‌تر این است که کاربران برای اتصال به نرم‌افزارهایشان نیازی به اینترنت نخواهند داشت. بهداشت و درمان از جمله صنایعی است که می‌تواند بیشترین نفع را از یادگیری ماشین در موبایل ببرد؛ زیرا توسعه‌دهندگان قادر به ساخت ابزارهای پزشکی کارآمدی هستند که می‌توانند علائم حیاتی بدن را بررسی کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند زمینه را برای جراحی رباتیک از راه دور نیز فراهم کنند، بدون اینکه نیازی به اتصال اینترنتی باشد. حتی دانش‌آموزان و دانشجویان نیز می‌توانند در مکان‌هایی که امکان اتصال به اینترنت وجود ندارد، به مواد درسی‌شان دسترسی پیدا کنند و عملاً حضور مجازی در کلاس داشته باشند. توسعه‌دهندگان قادر به ساخت نرم‌افزارهایی خواهند بود که کاربران سراسر دنیا از مزایای آنها بهره‌مند شوند؛ بدون اینکه سطح دسترسی به اینترنت دردساز شود. با توجه به اینکه گوشی‌های هوشمند به سطح بالایی از پیشرفت رسیده‌اند، حتی در صورتی که امکان دسترسی به اینترنت وجود نداشته باشد، کاربران در هنگام استفاده از نرم‌افزارشان به صورت آفلاین با تاخیر روبرو نخواهند شد.

کاهش هزینه

یادگیری ماشین در موبایل می‌تواند از میزان هزینه‌ها بکاهد چرا که مجبور نخواهید بود برای اجرای این راه‌حل‌ها به اپراتورهای خارجی پول پرداخت کنید. آن طور که در بخش‌های پیشین ذکر شد، اجرای این راه‌حل‌ها مستلزم دسترسی به اینترنت یا ابر نیست. تراشه‌های مختص هوش مصنوعی و GPU گران‌ترین سرویس‌های ابر هستند. به لطف واحدهای پردازش عصبی (NPU) بسیار پیچیده‌ای که امروزه در گوشی‌های هوشمند تعبیه شده است، اجرای مدل در وسیله‌های هوشمند بدین معناست که نیازی به پرداخت هزینه به این دسته‌ها ندارید. اجتناب از کابوس داده‌پردازی میان موبایل و ابر می‌تواند تا حد زیادی از هزینه‌ها بکاهد؛ بالاخص برای کسب‌وکارهایی که راه‌حل‌های یادیگری ماشین را برای حل مسائل خود مورد استفاده قرار می‌دهند.
نتیجه‌گیری
جای تردید نیست که ابر (Cloud) نعمت بزرگی برای داده و محاسبات در دهه 2010 میلادی بوده است، اما صنعت فناوری با سرعت تصاعدی در حال پیشرفت است. یادگیری ماشین در موبایل نیز به زودی به استانداردی در نرم‌افزارهای موبایل و توسعه IoT تبدیل خواهد شد. بی‌تردید به لطف کاهش مدت تاخیر، امنیت بالا، قابلیت استفادۀ آفلاین و کاهش هزینه، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار به آینده این فناوری خیلی امیدوار هستند. اگر علاقمند به کسب اطلاعات بیشتر درباره یادگیری ماشین در موبایل، چگونگی کارکرد و اهمیت ان در فضای توسعه موبایل هستید، می‌توانید به منابع زیر مراجعه کنید:

• Matthijs Holleman’s blog Machine, Think!
• Awesome Mobile Machine Learning:
• Artificial Intelligence at the Edge (video)
• Heartbeat