هوش مصنوعی های راهبردی100 عدد نام ببر

100 هوش مصنوعی استراتژیک

انتخاب 100 هوش مصنوعی "استراتژیک" بدون تعریف مشخصی از "استراتژیک" دشوار است. این واژه می‌تواند به هوش مصنوعی‌هایی اشاره داشته باشد که در برنامه‌ریزی‌های کلان دولتی، نظامی، اقتصادی، یا حتی در سطح شرکت‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مهم به کار می‌روند. همچنین می‌تواند به هوش مصنوعی‌های پیشرو در تحقیقات و توسعه اشاره کند که مسیر آینده این حوزه را تعیین می‌کنند.

با این حال، من سعی می‌کنم لیستی جامع از هوش مصنوعی‌های شناخته شده و تاثیرگذار در زمینه‌های مختلف ارائه دهم که می‌توانند به نوعی "استراتژیک" تلقی شوند، چه به دلیل کاربردشان در حوزه‌های حساس و تصمیم‌سازی، و چه به دلیل نقششان در پیشبرد مرزهای دانش هوش مصنوعی.

این لیست شامل دسته‌بندی‌های مختلفی از جمله هوش مصنوعی‌های عمومی، مدل‌های زبان بزرگ، سیستم‌های بینایی کامپیوتر، رباتیک، هوش مصنوعی در پزشکی، مالی، حمل و نقل، و سایر حوزه‌ها می‌شود:

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مکالمه‌ای:

1. GPT-4 (OpenAI)

2. GPT-3.5 (OpenAI)

3. Claude 3 Opus (Anthropic)

4. Claude 3 Sonnet (Anthropic)

5. Claude 3 Haiku (Anthropic)

6. Gemini 1.5 Pro (Google DeepMind)

7. Gemini 1.5 Flash (Google DeepMind)

8. LLaMA 3 (Meta AI)

9. Mistral Large (Mistral AI)

10. Cohere Command (Cohere)

11. Grok (xAI)

12. Falcon (Technology Innovation Institute)

13. BLOOM (Hugging Face)

14. PaLM 2 (Google DeepMind)

15. DALL-E 3 (OpenAI - در تولید تصویر با LLM یکپارچه)

16. Stable Diffusion 3 (Stability AI - در تولید تصویر با LLM یکپارچه)

17. Midjourney (Midjourney Inc. - در تولید تصویر با LLM یکپارچه)

سیستم‌های هوش مصنوعی برای بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر:

1. YOLO (You Only Look Once) (تشخیص اشیاء)

2. ResNet (تشخیص تصویر)

3. Transformer models for Vision (مانند ViT - Vision Transformer)

4. GANs (Generative Adversarial Networks)

5. DeepFake technology (استفاده‌های مختلف از جمله امنیتی)

6. AlphaFold (DeepMind - پیش‌بینی ساختار پروتئین از طریق بینایی کامپیوتر)

هوش مصنوعی در رباتیک و کنترل:

1. Boston Dynamics AI (برای کنترل ربات‌های پیشرفته)

2. OpenAI Five (برای کنترل ربات‌های بازی)

3. Reinforcement Learning algorithms (برای کنترل ربات‌ها و سیستم‌های خودکار)

4. ROS (Robot Operating System) AI modules

هوش مصنوعی در بازی‌ها و استراتژی:

1. AlphaGo (DeepMind - بازی Go)

2. AlphaZero (DeepMind - بازی شطرنج، شوگی، Go)

3. Libratus (بازی پوکر)

4. Pluribus (بازی پوکر چند نفره)

5. OpenAI Five (Dota 2)

6. StarCraft II AI (DeepMind's AlphaStar)

هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی:

1. IBM Watson Health (تشخیص بیماری، کشف دارو)

2. Google Health AI (تشخیص رتینوپاتی دیابتی، سرطان)

3. DeepMind's Health projects (تشخیص بیماری‌های چشمی، آسیب‌های کلیوی)

4. PathAI (تشخیص سرطان پاتولوژی)

5. Tempus (داده‌های ژنومیک و بالینی برای درمان سرطان)

6. Insilico Medicine (کشف دارو با هوش مصنوعی)

هوش مصنوعی در مالی و بازارهای سرمایه:

1. AI for Algorithmic Trading

2. Fraud Detection AI

3. Credit Scoring AI

4. Risk Management AI

5. QuantConnect (پلتفرم معاملات الگوریتمی)

هوش مصنوعی در حمل و نقل و خودروهای خودران:

1. Waymo AI (خودروهای خودران گوگل)

2. Tesla Autopilot AI

3. Cruise AI (جنرال موتورز)

4. Baidu Apollo (پلتفرم رانندگی خودران)

5. NVIDIA Drive AGX (پلتفرم هوش مصنوعی برای خودروها)

هوش مصنوعی در امنیت سایبری:

1. AI for Threat Detection

2. AI for Malware Analysis

3. AI for Intrusion Detection Systems (IDS)

4. Darktrace (امنیت سایبری با هوش مصنوعی)

5. CylancePROTECT (پیشگیری از بدافزار)

هوش مصنوعی در علم و پژوهش:

1. AlphaFold 2 (DeepMind - پیش‌بینی ساختار پروتئین)

2. Materials Project AI (کشف مواد جدید)

3. IBM RXN for Chemistry (سنتز شیمیایی)

4. AI for Drug Discovery and Development (مانند Recursion Pharmaceuticals)

5. AI for Climate Modeling

6. AI for Particle Physics (مانند CERN)

هوش مصنوعی در تولید و صنعت:

1. AI for Predictive Maintenance

2. AI for Quality Control

3. AI for Supply Chain Optimization

4. Siemens Industrial AI

5. GE Digital Predix

هوش مصنوعی در کشاورزی:

1. Precision Agriculture AI

2. AI for Crop Monitoring

3. AI for Livestock Monitoring

4. Blue River Technology (John Deere)

هوش مصنوعی در انرژی:

1. AI for Smart Grids

2. AI for Energy Optimization

3. AI for Renewable Energy Management

هوش مصنوعی در دولت و دفاع:

1. AI for Cybersecurity in Government

2. AI for Intelligence Analysis

3. AI for Logistics and Supply Chain in Military

4. Autonomous Weapon Systems AI (بحث‌برانگیز)

5. AI for Disaster Response

هوش مصنوعی در آموزش:

1. AI for Personalized Learning

2. AI for Automated Grading

3. AI Tutors (مانند Khanmigo)

هوش مصنوعی در خرده فروشی و خدمات مشتری:

1. AI for Recommendation Systems (آمازون، نتفلیکس)

2. AI for Chatbots and Virtual Assistants (برای پشتیبانی مشتری)

3. AI for Inventory Management

هوش مصنوعی در خلاقیت و هنر:

1. DALL-E (تولید تصویر)

2. Midjourney (تولید تصویر)

3. Stable Diffusion (تولید تصویر)

4. Magenta (Google - تولید موسیقی و هنر)

5. AIVA (تولید موسیقی)

هوش مصنوعی‌های زیربنایی و چارچوب‌ها:

1. TensorFlow (Google)

2. PyTorch (Meta AI / Facebook)

3. Keras

4. Scikit-learn

5. Hugging Face Transformers library

6. Apache MXNet

7. OpenVINO (Intel)

8. Core ML (Apple)

9. ONNX Runtime (Microsoft)

هوش مصنوعی‌های نوظهور/تحقیقاتی با پتانسیل استراتژیک:

1. AGI (Artificial General Intelligence) research projects (مانند OpenAI's AGI efforts)

2. Neuromorphic Computing initiatives

3. Quantum AI projects

این لیست سعی دارد طیف وسیعی از هوش مصنوعی‌ها را پوشش دهد که هر یک به نوعی در حال حاضر یا در آینده نزدیک می‌توانند نقش استراتژیک مهمی در حوزه‌های مختلف ایفا کنند. انتخاب دقیق 100 هوش مصنوعی کاملاً استراتژیک نیازمند معیارهای دقیق‌تری است، اما این لیست می‌تواند نقطه شروع خوبی باشد.

آیا مایلید در مورد کاربرد خاصی از هوش مصنوعی استراتژیک بیشتر بدانید؟

هوش مصنوعی مکالمه‌ای 50 عدد نام ببر

50 هوش مصنوعی مکالمه‌ای

هوش مصنوعی‌های مکالمه‌ای (Conversational AI) طیف وسیعی از فناوری‌ها را شامل می‌شوند، از چت‌بات‌های ساده و دستیارهای صوتی تا مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) پیشرفته که قادر به درک و تولید متن شبیه انسان هستند. در اینجا 50 نمونه از این هوش مصنوعی‌ها و فناوری‌های مرتبط با آن‌ها آورده شده است:

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و مدل‌های پایه:

1. GPT-4 (OpenAI): یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان بزرگ که برای طیف وسیعی از کاربردهای مکالمه‌ای، از تولید متن تا خلاصه‌سازی و پاسخگویی به سوالات، استفاده می‌شود.

2. GPT-3.5 (OpenAI): نسخه قبلی GPT-4، که هنوز هم به طور گسترده برای چت‌بات‌ها و برنامه‌های مکالمه‌ای استفاده می‌شود.

3. Claude 3 Opus (Anthropic): جدیدترین و قدرتمندترین مدل از خانواده Claude، شناخته شده برای قابلیت‌های استدلال و پاسخ‌های طولانی.

4. Claude 3 Sonnet (Anthropic): تعادلی بین عملکرد و سرعت، مناسب برای بسیاری از کاربردهای مکالمه‌ای سازمانی.

5. Claude 3 Haiku (Anthropic): سریع‌ترین و مقرون به صرفه‌ترین مدل Claude، ایده‌آل برای پاسخ‌های سریع.

6. Gemini 1.5 Pro (Google DeepMind): مدل قدرتمند و چندوجهی گوگل، با قابلیت پردازش متن، کد، تصویر و ویدئو.

7. Gemini 1.5 Flash (Google DeepMind): نسخه سبک‌تر و سریع‌تر Gemini Pro، برای کاربردهایی که به پاسخ سریع نیاز دارند.

8. LLaMA 3 (Meta AI): جدیدترین مدل متن‌باز متا، با عملکرد رقابتی برای توسعه‌دهندگان.

9. Mistral Large (Mistral AI): یکی از پیشروترین مدل‌های اروپایی با عملکرد قوی در چندین زبان.

10. Mistral Small (Mistral AI): نسخه بهینه‌شده Mistral Large برای کاربردهای با latency پایین.

11. Mixtral 8x7B (Mistral AI): مدل متن‌باز محبوب بر پایه معماری Mixture of Experts.

12. Cohere Command (Cohere): مدل پایه Cohere که برای چت‌بات‌ها، خلاصه‌سازی و تولید متن استفاده می‌شود.

13. Grok (xAI): مدل هوش مصنوعی از xAI، شرکت ایلان ماسک، با هدف طنز و درک زمینه.

14. Falcon (7B, 40B, 180B) (Technology Innovation Institute): مجموعه‌ای از مدل‌های متن‌باز با عملکرد بالا.

15. BLOOM (Hugging Face): یک مدل زبان بزرگ چندزبانه و متن‌باز.

16. PaLM 2 (Google DeepMind): مدل قبلی PaLM، که هنوز در بسیاری از محصولات گوگل استفاده می‌شود.

17. GPT-2 (OpenAI): یکی از اولین مدل‌های بزرگ OpenAI که تأثیر زیادی بر توسعه LLM ها داشت.

18. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) (Google): چارچوبی برای تبدیل همه مسائل NLP به یک مسئله متن به متن.

19. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) (Google): مدل مهم برای درک زبان طبیعی، پایه بسیاری از مدل‌های مکالمه‌ای.

دستیارهای صوتی و چت‌بات‌های معروف:

1. ChatGPT (OpenAI): یکی از معروف‌ترین هوش مصنوعی‌های مکالمه‌ای عمومی.

2. Google Assistant (Google): دستیار صوتی گوگل در گوشی‌ها، اسپیکرهای هوشمند و خودروها.

3. Siri (Apple): دستیار صوتی اپل در دستگاه‌های iOS و macOS.

4. Amazon Alexa (Amazon): دستیار صوتی آمازون در دستگاه‌های Echo و سایر محصولات.

5. Microsoft Copilot (Microsoft): دستیار هوش مصنوعی یکپارچه در محصولات مایکروسافت، از جمله ویندوز و آفیس.

6. Bixby (Samsung): دستیار صوتی سامسونگ در گوشی‌ها و لوازم خانگی.

7. Facebook Messenger Bots: چت‌بات‌های متعددی که روی پلتفرم مسنجر فیس‌بوک اجرا می‌شوند.

8. WhatsApp Business Bots: چت‌بات‌ها برای ارتباطات تجاری در واتساپ.

9. WeChat Mini Programs/Bots: چت‌بات‌ها و برنامه‌های کوچک در اکوسیستم وی‌چت.

10. Snapchat My AI: هوش مصنوعی مکالمه‌ای در اسنپ‌چت.

11. Character.AI: پلتفرمی برای ایجاد و تعامل با شخصیت‌های هوش مصنوعی با هویت‌های مختلف.

چارچوب‌ها و پلتفرم‌های توسعه چت‌بات:

1. Rasa: چارچوب متن‌باز برای ساخت چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند.

2. Dialogflow (Google): پلتفرمی برای ساخت رابط‌های کاربری مکالمه‌ای.

3. Microsoft Bot Framework: چارچوبی برای ساخت چت‌بات‌ها برای پلتفرم‌های مختلف.

4. Amazon Lex: سرویس آمازون برای ساخت رابط‌های مکالمه‌ای با صدا و متن.

5. IBM Watson Assistant: سرویس IBM برای ساخت دستیاران مجازی.

6. SAP Conversational AI: پلتفرم SAP برای ساخت چت‌بات‌های سازمانی.

7. Twilio Autopilot: ابزاری برای ساخت چت‌بات‌های SMS و صوتی.

8. Google Cloud Conversation AI: مجموعه ابزارهای گوگل برای توسعه هوش مصنوعی مکالمه‌ای.

9. DRL (Deep Reinforcement Learning) for Dialogue Systems: رویکردهای تحقیقاتی برای ساخت سیستم‌های مکالمه‌ای پیشرفته.

10. Hugging Face Transformers library: کتابخانه‌ای محبوب برای کار با مدل‌های ترنسفورمر، که پایه بسیاری از LLMها هستند.

هوش مصنوعی‌های مکالمه‌ای تخصصی/تحقیقاتی:

1. Woebot: یک چت‌بات درمانی برای سلامت روان.

2. ELIZA: یکی از اولین برنامه‌های کامپیوتری که می‌توانست مکالمه انجام دهد (دهه 1960).

3. PARRY: یک چت‌بات اولیه که قادر به شبیه‌سازی فردی با پارانویا بود (دهه 1970).

4. Mitsuku: یک چت‌بات محبوب که چندین بار برنده جایزه Loebner شده است.

5. Replika: یک چت‌بات همراه هوش مصنوعی شخصی.

6. Meena (Google): یک چت‌بات تحقیقاتی که برای مکالمه آزاد طراحی شده بود.

7. BlenderBot (Meta AI): یک مدل مکالمه‌ای متن‌باز از متا.

8. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) (Google): مدل تخصصی گوگل برای مکالمات روان و باز.

9. Gopher (DeepMind): یکی از LLM های اولیه DeepMind.

10. Chinchilla (DeepMind): مدلی که نشان داد مقیاس‌بندی صحیح داده‌ها و پارامترها برای LLM ها حیاتی است.

این لیست نشان‌دهنده تنوع و پیشرفت سریع در حوزه هوش مصنوعی مکالمه‌ای است، که از سیستم‌های ساده پاسخگویی خودکار تا مدل‌های بسیار پیچیده و چندوجهی را شامل می‌شود.

آیا مایلید در مورد یکی از این هوش مصنوعی‌ها یا کاربردهای خاص آن‌ها بیشتر بدانید؟

50 عدد تولید تصویر

50 هوش مصنوعی تولید تصویر

هوش مصنوعی‌های تولید تصویر (Image Generation AI) ابزارهایی هستند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، قادر به خلق تصاویر جدید از توضیحات متنی (Text-to-Image)، یا ویرایش و تبدیل تصاویر موجود هستند. این حوزه به سرعت در حال پیشرفت است و مدل‌های جدیدی به طور مداوم معرفی می‌شوند.

در اینجا 50 نمونه از این هوش مصنوعی‌ها و فناوری‌های مرتبط با آن‌ها آورده شده است:

مدل‌های برجسته تبدیل متن به تصویر (Text-to-Image Models):

1. DALL-E 3 (OpenAI): جدیدترین و قدرتمندترین مدل DALL-E، شناخته شده برای درک دقیق پرامپت‌ها و تولید تصاویر با کیفیت بالا.

2. Stable Diffusion XL (SDXL) (Stability AI): یکی از محبوب‌ترین مدل‌های متن‌باز و بسیار منعطف، با قابلیت تولید تصاویر با جزئیات بالا.

3. Midjourney (Midjourney Inc.): شناخته شده برای تولید تصاویر هنری و خلاقانه با سبک‌های خاص.

4. Adobe Firefly (Adobe): مجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی مولد که در محصولات ادوبی مانند فتوشاپ و ایلاستریتور ادغام شده‌اند، با تمرکز بر استفاده‌های تجاری و حق چاپ.

5. Imagen (Google DeepMind): مدل قدرتمند گوگل برای تولید تصاویر با کیفیت بالا از متن.

6. Parti (Google Research): مدل دیگری از گوگل که برای تولید تصاویر با جزئیات دقیق طراحی شده است.

7. DALL-E 2 (OpenAI): نسخه قبلی DALL-E 3، که هنوز هم به طور گسترده استفاده می‌شود.

8. Stable Diffusion 2.1 (Stability AI): نسخه قبلی SDXL، همچنان محبوب در بین کاربران متن‌باز.

9. Deep Dream (Google): یکی از اولین الگوریتم‌های تولید تصویر که تصاویر سورئال و رویایی خلق می‌کرد.

10. GauGAN (NVIDIA): ابزاری که به کاربران اجازه می‌دهد با نقاشی‌های ساده، تصاویر واقعی ایجاد کنند.

11. StyleGAN (NVIDIA): خانواده‌ای از GANها که برای تولید تصاویر چهره‌های واقعی و با کیفیت بالا معروف هستند.

12. BigGAN (Google): یک GAN قدرتمند که قادر به تولید تصاویر با تنوع و کیفیت بالا در دسته‌های مختلف است.

13. VQ-GAN + CLIP: ترکیبی از دو مدل که به تولید تصاویر از توضیحات متنی کمک می‌کند.

14. CogView (Tsinghua University): یک مدل تولید تصویر متن‌باز چینی.

15. ERNIE-ViLG (Baidu): مدل تولید تصویر از بایدو.

16. NVIDIA Picasso: پلتفرمی برای تولید محتوای بصری با هوش مصنوعی.

17. Lexica Art: پلتفرمی که بر پایه Stable Diffusion ساخته شده و به کاربران امکان جستجو و تولید تصاویر را می‌دهد.

18. Playground AI: یک ابزار تولید تصویر آنلاین که از مدل‌های مختلفی از جمله Stable Diffusion استفاده می‌کند.

19. DreamStudio (Stability AI): رابط کاربری رسمی برای Stable Diffusion.

20. RunwayML Gen-1/Gen-2: مدل‌هایی برای تولید ویدئو از متن یا تصویر، که شامل قابلیت‌های تولید تصویر نیز می‌شوند.

ابزارهای ویرایش و تبدیل تصویر با هوش مصنوعی:

1. Generative Fill (Adobe Firefly در فتوشاپ): ابزاری برای اضافه کردن یا حذف عناصر از تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی.

2. Outpainting (DALL-E): قابلیت گسترش تصویر فراتر از مرزهای اصلی آن.

3. Inpainting (DALL-E / Stable Diffusion): قابلیت پر کردن یا تغییر بخش‌های خاصی از تصویر.

4. Image-to-Image (Img2Img) (Stable Diffusion): تبدیل یک تصویر ورودی به تصویر دیگر بر اساس پرامپت متنی.

5. ControlNet (Stable Diffusion extension): ابزاری برای کنترل دقیق‌تر فرآیند تولید تصویر (مثلاً حفظ ژست یا ساختار).

6. Upscaling AI (مانند Topaz Gigapixel AI, Upscayl): افزایش رزولوشن تصاویر بدون افت کیفیت.

7. Face Restoration AI (مانند CodeFormer, GFPGAN): بهبود کیفیت تصاویر چهره‌های قدیمی یا آسیب‌دیده.

8. Style Transfer AI (مانند DeepArt.io): انتقال سبک هنری یک تصویر به تصویر دیگر.

9. Neural Filters (Adobe Photoshop): فیلترهای هوش مصنوعی برای ویرایش خلاقانه تصاویر.

پلتفرم‌ها و APIهای تولید تصویر:

1. Hugging Face Diffusers library: کتابخانه‌ای محبوب برای کار با مدل‌های انتشار (Diffusion Models) که پایه بسیاری از ابزارهای تولید تصویر هستند.

2. Replicate: پلتفرمی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مختلف، از جمله مدل‌های تولید تصویر.

3. RunPod: پلتفرمی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ.

4. Google Cloud Vertex AI (Image Generation): سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل برای توسعه‌دهندگان.

5. Microsoft Azure AI (Image Generation): سرویس‌های هوش مصنوعی مایکروسافت.

6. AWS Rekognition (Generative AI features): سرویس بینایی کامپیوتر آمازون که در حال اضافه کردن قابلیت‌های مولد است.

7. OpenAI API (DALL-E): دسترسی برنامه‌نویسی به مدل‌های DALL-E.

8. Stability AI API: دسترسی برنامه‌نویسی به مدل‌های Stable Diffusion.

هوش مصنوعی‌های تولید تصویر تخصصی/تحقیقاتی:

1. Disco Diffusion: یک ابزار محبوب برای تولید تصاویر هنری و انتزاعی با استفاده از مدل‌های انتشار.

2. Craiyon (formerly DALL-E mini): یک مدل متن‌باز برای تولید تصاویر ساده‌تر.

3. Artbreeder: پلتفرمی برای ترکیب و تکامل تصاویر با استفاده از GANها.

4. This Person Does Not Exist: وب‌سایتی که با استفاده از StyleGAN، چهره‌های افراد غیرواقعی را تولید می‌کند.

5. This Cat Does Not Exist: مشابه بالا، اما برای گربه‌ها.

6. DeepMotion: برای تبدیل متن به انیمیشن و مدل‌های سه بعدی.

7. Make-A-Video (Meta AI): مدل متا برای تولید ویدئو از متن.

8. Phenaki (Google): مدل دیگری از گوگل برای تولید ویدئو از متن.

9. DreamFusion (Google): تولید مدل‌های سه بعدی از متن.

10. Point-E (OpenAI): تولید مدل‌های سه بعدی از متن.

11. Instant NGP (NVIDIA): برای بازسازی صحنه‌های سه بعدی از تصاویر دوبعدی.

12. Wonder AI: یک اپلیکیشن موبایل برای تولید تصویر.

13. StarryAI: اپلیکیشن دیگری برای تولید تصاویر هنری با هوش مصنوعی.

این لیست نشان‌دهنده گستردگی و تنوع ابزارها و مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه تولید تصویر است که هر یک ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند.

آیا مایلید در مورد یکی از این هوش مصنوعی‌ها یا کاربردهای خاص آن‌ها بیشتر بدانید؟

50 عدد تشخیص تصویر

50 هوش مصنوعی تشخیص تصویر

هوش مصنوعی تشخیص تصویر (Image Recognition AI) به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که قادر به شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء، افراد، مکان‌ها، اقدامات و حتی مفاهیم در تصاویر و ویدئوها هستند. این فناوری ستون فقرات بسیاری از برنامه‌های کاربردی مدرن، از جستجوی تصویری گرفته تا خودروهای خودران و تشخیص پزشکی، است.

در اینجا 50 نمونه از هوش مصنوعی‌های تشخیص تصویر و فناوری‌های مرتبط با آن‌ها آورده شده است:

مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs):

1. ResNet (Residual Networks): یکی از معماری‌های برجسته CNN که مشکل vanishing gradient را در شبکه‌های عمیق حل کرد.

2. VGGNet (Visual Geometry Group Network): شبکه‌ای با ساختار ساده اما بسیار عمیق که در ImageNet عملکرد خوبی داشت.

3. InceptionNet (GoogleNet): شبکه‌ای که از "ماژول‌های Inception" برای پردازش موازی ویژگی‌ها در مقیاس‌های مختلف استفاده می‌کند.

4. AlexNet: یکی از اولین CNNهای بزرگ و تأثیرگذار که در سال 2012 برنده مسابقه ImageNet شد و انقلاب یادگیری عمیق را آغاز کرد.

5. EfficientNet: خانواده‌ای از مدل‌ها که با مقیاس‌بندی ترکیبی عرض، عمق و رزولوشن، بهره‌وری بالایی دارند.

6. MobileNet: مدل‌های بهینه‌سازی شده برای دستگاه‌های موبایل و لبه (edge devices) با مصرف منابع کمتر.

7. YOLO (You Only Look Once): یک سیستم تشخیص شیء بلادرنگ و بسیار سریع.

8. SSD (Single Shot MultiBox Detector): یک روش تشخیص شیء سریع و دقیق.

9. Faster R-CNN: یکی از پیشگامان تشخیص شیء دو مرحله‌ای با دقت بالا.

10. Mask R-CNN: افزونه‌ای از Faster R-CNN که علاوه بر تشخیص شیء، تقسیم‌بندی نمونه (instance segmentation) را نیز انجام می‌دهد.

11. U-Net: شبکه‌ای محبوب برای تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی.

12. SegNet: شبکه‌ای برای تقسیم‌بندی معنایی (semantic segmentation).

13. Transformer models for Vision (ViT - Vision Transformer): استفاده از معماری ترنسفورمر که در NLP محبوب شده بود، برای وظایف بینایی کامپیوتر.

14. Swin Transformer: یک ترنسفورمر تصویری hierarchical که کارایی بالایی در تشخیص تصویر دارد.

15. DeiT (Data-efficient Image Transformers): ترنسفورمرهای تصویری که به داده‌های آموزشی کمتری نیاز دارند.

هوش مصنوعی‌های تشخیص چهره و بیومتریک:

1. FaceNet (Google): سیستمی برای تشخیص و تأیید چهره.

2. DeepFace (Facebook): سیستمی برای تشخیص چهره که ادعا می‌شد تقریباً به دقت انسان می‌رسد.

3. ArcFace: یک الگوریتم تشخیص چهره با عملکرد بالا.

4. VGG-Face: مجموعه داده و مدل برای تشخیص چهره.

5. RetinaFace: تشخیص چهره یک مرحله‌ای و قدرتمند.

6. Amazon Rekognition (Face Recognition): سرویس تشخیص چهره آمازون.

7. Microsoft Azure Face API: API تشخیص چهره مایکروسافت.

8. Google Cloud Vision API (Face Detection): قابلیت تشخیص چهره گوگل.

هوش مصنوعی‌های تشخیص شیء و صحنه:

1. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) modules: کتابخانه‌ای جامع با الگوریتم‌های تشخیص شیء.

2. TensorFlow Object Detection API: API گوگل برای ساخت و استقرار مدل‌های تشخیص شیء.

3. PyTorch Hub (Object Detection models): مجموعه‌ای از مدل‌های تشخیص شیء از پیش آموزش دیده در PyTorch.

4. COCO (Common Objects in Context): مجموعه داده‌ای محبوب برای تشخیص شیء، تقسیم‌بندی و شرح تصویر.

5. ImageNet: مجموعه داده بزرگ و مهم برای طبقه‌بندی تصویر که انقلاب CNN را تسریع کرد.

6. Place Recognition AI: هوش مصنوعی برای تشخیص مکان‌ها و صحنه‌ها (مانند Street View).

7. Scene Understanding AI: هوش مصنوعی برای درک کلی از محتوای یک صحنه.

هوش مصنوعی‌های تشخیص پزشکی:

1. Google Health AI (Medical Imaging): هوش مصنوعی برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی، سرطان پستان و سایر بیماری‌ها از تصاویر پزشکی.

2. IBM Watson Health Imaging: ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر رادیولوژی.

3. DeepMind's AI for Medical Imaging: پروژه‌های دیپ‌مایند در تشخیص بیماری‌های چشمی و کلیوی از تصاویر.

4. PathAI: هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان در پاتولوژی دیجیتال.

5. Aidoc: هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری‌ها در تصاویر CT و MRI.

هوش مصنوعی‌های کاربردی و پلتفرم‌ها:

1. Google Photos (Object/Scene Recognition): قابلیت جستجوی هوشمند در تصاویر بر اساس محتوا.

2. Apple Photos (Object/Scene Recognition): قابلیت‌های مشابه در آیفون و مک.

3. Amazon Rekognition: سرویس ابری آمازون برای تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو.

4. Google Cloud Vision API: سرویس ابری گوگل برای تحلیل محتوای تصویر.

5. Microsoft Azure Cognitive Services (Vision): مجموعه ابزارهای بینایی مایکروسافت.

6. Clarifai: پلتفرمی برای بینایی کامپیوتر با قابلیت‌های تشخیص تصویر سفارشی.

7. PimEyes: موتور جستجوی تشخیص چهره عمومی.

8. Visor (Augmented Reality): استفاده از تشخیص تصویر در واقعیت افزوده.

9. Google Lens: ابزاری برای تشخیص اشیاء، متن و مکان‌ها از طریق دوربین گوشی.

10. Pinterest Lens: ابزاری برای جستجوی بصری بر اساس تصاویر.

هوش مصنوعی‌های تشخیص رویداد و فعالیت:

1. Action Recognition AI: تشخیص فعالیت‌ها و حرکات انسانی در ویدئوها.

2. Gesture Recognition AI: تشخیص حرکات خاص دست یا بدن.

3. Behavioral Analysis AI: تحلیل الگوهای رفتاری از طریق تصاویر (مثلاً در نظارت امنیتی).

4. Anomaly Detection in Images: تشخیص ناهنجاری‌ها یا موارد غیرعادی در تصاویر (مثلاً در بازرسی صنعتی).

5. Attribute Recognition AI: تشخیص ویژگی‌های خاص اشیاء یا افراد (مثلاً "فردی با پیراهن قرمز").

این لیست نشان‌دهنده گستردگی هوش مصنوعی تشخیص تصویر و کاربردهای متنوع آن در صنایع مختلف است.

آیا مایلید در مورد یکی از این هوش مصنوعی‌ها یا کاربردهای خاص آن‌ها بیشتر بدانید؟

برای کنترل ربات‌های پیشرفته

هوش مصنوعی برای کنترل ربات‌های پیشرفته

کنترل ربات‌های پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی یک حوزه بسیار پیچیده و در حال تکامل است که ترکیبی از رباتیک، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتر و برنامه‌ریزی حرکت را شامل می‌شود. هدف اصلی، ساخت ربات‌هایی است که بتوانند در محیط‌های پویا و نامشخص، به طور مستقل تصمیم بگیرند، یاد بگیرند و وظایف پیچیده را انجام دهند.

در اینجا به مهمترین جنبه‌ها و فناوری‌های هوش مصنوعی که برای کنترل ربات‌های پیشرفته استفاده می‌شوند، می‌پردازیم:

1. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL)

یادگیری تقویتی یکی از قدرتمندترین روش‌ها برای آموزش ربات‌ها جهت انجام وظایف پیچیده است. در این رویکرد، ربات یاد می‌گیرد که چگونه با محیط تعامل داشته باشد تا با دریافت پاداش و تنبیه، بهترین عملکرد را کسب کند.

• کاربرد در کنترل ربات:

  • راه رفتن و تعادل: آموزش ربات‌های دوپا یا چهارپا برای راه رفتن، دویدن و حفظ تعادل در سطوح ناهموار.

  • دستکاری اشیاء: یادگیری گرفتن، جابجایی و مونتاژ اشیاء پیچیده.

  • ناوبری خودمختار: آموزش ربات‌ها برای حرکت در محیط‌های پیچیده بدون برخورد.

  • رفتارهای پویا: ایجاد رفتارهای پیچیده و انطباقی که برنامه‌ریزی دستی آن‌ها دشوار است.

• نمونه‌های معروف:

  • AlphaGo/AlphaZero (DeepMind): اگرچه برای بازی طراحی شده‌اند، اما اصول یادگیری تقویتی عمیق آن‌ها (Deep RL) به شدت بر رباتیک تأثیر گذاشته است.

  • OpenAI Five (Dota 2): نشان‌دهنده توانایی Deep RL در کنترل عوامل پیچیده با تعداد بالای درجات آزادی.

  • Boston Dynamics: در توسعه الگوریتم‌های کنترل پیشرفته برای ربات‌های چهارپا مانند Spot و دوپا مانند Atlas، از رویکردهای الهام‌گرفته از RL و کنترل پیشرفته استفاده می‌کند تا تعادل و پویایی شگفت‌انگیزی را به نمایش بگذارد.

2. بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

بینایی کامپیوتر به ربات‌ها امکان "دیدن" و "درک" محیط اطرافشان را می‌دهد. این توانایی برای ناوبری، تشخیص اشیاء و تعامل با محیط ضروری است.

• کاربرد در کنترل ربات:

  • تشخیص و ردیابی شیء: شناسایی و مکان‌یابی اشیاء در محیط برای گرفتن، اجتناب یا تعامل.

  • بازسازی سه‌بعدی: ساخت نقشه‌های سه‌بعدی از محیط (SLAM - Simultaneous Localization and Mapping) برای ناوبری و جلوگیری از برخورد.

  • تشخیص چهره و ژست: در ربات‌های تعاملی برای درک احساسات یا دستورات انسان.

  • کنترل کیفیت: بازرسی بصری محصولات در خطوط تولید.

• مدل‌های کلیدی:

  • YOLO, SSD, Faster R-CNN: برای تشخیص شیء بلادرنگ.

  • Mask R-CNN: برای تشخیص شیء و تقسیم‌بندی دقیق.

  • شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای طبقه‌بندی تصویر و استخراج ویژگی‌ها.

3. برنامه‌ریزی حرکت و ناوبری (Motion Planning & Navigation)

این حوزه به ربات‌ها کمک می‌کند تا مسیرهای بهینه و بدون برخورد را از یک نقطه به نقطه دیگر پیدا کنند.

• کاربرد در کنترل ربات:

  • ناوبری خودمختار: در خودروهای خودران، پهپادها و ربات‌های انبار.

  • برنامه‌ریزی مسیر بازوهای رباتیک: حرکت دادن بازوی ربات برای انجام وظیفه بدون برخورد با موانع.

  • اجتناب از برخورد: استفاده از حسگرها و الگوریتم‌های هوشمند برای جلوگیری از برخورد با موانع ثابت یا متحرک.

• الگوریتم‌های رایج:

  • RRT (Rapidly-exploring Random Tree) و PRM (Probabilistic Roadmaps): برای جستجوی مسیر در فضاهای پیچیده.

  • A Search:* برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌ها.

4. هوش مصنوعی نمادین و منطق (Symbolic AI & Logic)

در کنار یادگیری ماشین، هوش مصنوعی نمادین نیز نقش مهمی در استدلال سطح بالا و برنامه‌ریزی ایفا می‌کند.

• کاربرد در کنترل ربات:

  • استدلال: کمک به ربات‌ها برای درک روابط پیچیده و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر منطق.

  • برنامه‌ریزی وظایف: تجزیه یک وظیفه پیچیده به مراحل کوچکتر و قابل مدیریت.

  • سیستم‌های خبره: استفاده از دانش تخصصی کدگذاری شده برای حل مسائل خاص.

5. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning) و یادگیری از دموها (Learning from Demonstrations)

این رویکرد به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا با مشاهده نمونه‌های انسانی یا سایر ربات‌ها، وظایف را یاد بگیرند.

• کاربرد در کنترل ربات:

  • آموزش سریع وظایف جدید: ربات می‌تواند یک وظیفه را با مشاهده چند بار انجام آن توسط یک انسان یاد بگیرد.

  • انتقال مهارت: آموزش مهارت‌های پیچیده مانند جراحی یا مونتاژ بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح هر حرکت.

6. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)

برای ربات‌های تعاملی که با انسان‌ها کار می‌کنند، درک و پاسخگویی به زبان طبیعی ضروری است.

• کاربرد در کنترل ربات:

  • درک دستورات صوتی: ربات‌ها می‌توانند دستورات پیچیده را از انسان‌ها دریافت کنند.

  • تعامل مکالمه‌ای: امکان پرسش و پاسخ برای روشن شدن وظایف یا ارائه بازخورد.

7. شبیه‌سازی (Simulation)

شبیه‌سازی یک ابزار حیاتی برای آموزش و آزمایش هوش مصنوعی در رباتیک است، به خصوص برای یادگیری تقویتی، جایی که ربات می‌تواند میلیون‌ها بار تعامل کند بدون اینکه خطرات دنیای واقعی را متحمل شود.

• ابزارهای رایج:

  • Gazebo: یک شبیه‌ساز رباتیک متن‌باز.

  • MuJoCo: یک موتور فیزیک برای شبیه‌سازی کنترل ربات‌ها.

  • PyBullet: یک رابط پایتون برای موتور فیزیک Bullet.

  • NVIDIA Isaac Sim: پلتفرم شبیه‌سازی رباتیک مبتنی بر Omniverse.

نتیجه‌گیری

کنترل ربات‌های پیشرفته با هوش مصنوعی شامل همگرایی این فناوری‌هاست. چالش اصلی نه تنها توسعه الگوریتم‌های هوشمندتر، بلکه ادغام آن‌ها به گونه‌ای است که ربات بتواند در دنیای واقعی با پیچیدگی‌ها، عدم قطعیت‌ها و تغییرات پیش‌بینی نشده به طور موثر عمل کند. این پیشرفت‌ها، نویدبخش آینده‌ای هستند که ربات‌ها قادر به انجام وظایف بسیار پیچیده‌تر و تعامل طبیعی‌تر با انسان‌ها خواهند بود.

تشخیص بیماری، کشف دارو

هوش مصنوعی (AI) در حال متحول کردن حوزه‌های تشخیص بیماری و کشف دارو است و نوآوری‌هایی را به ارمغان می‌آورد که سرعت، دقت و کارایی این فرآیندها را به شدت افزایش می‌دهد. بیایید به تفکیک به کاربردهای هوش مصنوعی در هر یک از این زمینه‌ها بپردازیم:

هوش مصنوعی در تشخیص بیماری

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های پزشکی، از تصاویر تا سوابق الکترونیکی بیمار، به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر بیماری‌ها کمک می‌کند.

1. تصویربرداری پزشکی (Medical Imaging)

• تشخیص سرطان: هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر ماموگرافی، MRI، سی‌تی‌اسکن و پاتولوژی را با دقت بالا بررسی کند و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کند که ممکن است از چشم پزشکان پنهان بماند. برای مثال، سیستم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق می‌توانند تومورهای سرطانی در ریه، سینه و پوست را با دقت فوق‌العاده‌ای تشخیص دهند.

  • مثال: Google Health AI برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی (آسیب چشمی ناشی از دیابت) و سرطان پستان، و PathAI برای تشخیص سرطان در پاتولوژی دیجیتال.

• تشخیص بیماری‌های چشمی: هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر شبکیه چشم را برای شناسایی نشانه‌های اولیه بیماری‌هایی مانند رتینوپاتی دیابتی، گلوکوم و دژنراسیون ماکولا تجزیه و تحلیل کند.

  • مثال: DeepMind’s AI برای تشخیص بیماری‌های چشمی.

• تشخیص بیماری‌های قلبی و عروقی: بررسی تصاویر اکوکاردیوگرافی و MRI قلب برای شناسایی ناهنجاری‌ها و پیش‌بینی خطر بیماری‌های قلبی.

• تشخیص بیماری‌های کلیوی: تجزیه و تحلیل تصاویر بافت‌شناسی کلیه برای تشخیص آسیب‌های کلیوی.

  • مثال: DeepMind’s AI برای تشخیص آسیب‌های حاد کلیوی.

2. تجزیه و تحلیل داده‌های بالینی و سوابق پزشکی الکترونیکی (EHR)

• پیش‌بینی و ریسک‌پذیری: هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای پنهان در داده‌های بیماران (مانند علائم، آزمایشات، ژنتیک و سبک زندگی) را شناسایی کند تا خطر ابتلای افراد به بیماری‌های خاص را پیش‌بینی کند.

• تشخیص زودهنگام: با بررسی سوابق بیماران، هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند سپسیس (عفونت خونی) یا نارسایی قلبی کمک کند، حتی قبل از بروز علائم واضح.

• تشخیص افتراقی: در مواردی که علائم بیمار می‌تواند به چندین بیماری مختلف اشاره کند، هوش مصنوعی با در نظر گرفتن تمام اطلاعات موجود، به پزشک در رسیدن به تشخیص صحیح کمک می‌کند.

  • مثال: IBM Watson Health که برای کمک به تشخیص بیماری‌ها و پیشنهاد برنامه‌های درمانی بر اساس داده‌های پزشکی استفاده می‌شد.

3. ژنومیک و پزشکی دقیق

• تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی: هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های ژنتیکی را برای شناسایی جهش‌ها یا الگوهایی که با بیماری‌های خاص مرتبط هستند، پردازش کند.

• درمان‌های شخصی‌سازی شده: با درک پروفایل ژنتیکی و بیولوژیکی منحصربه‌فرد هر بیمار، هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در انتخاب مؤثرترین درمان‌ها و داروها کمک کند.

  • مثال: Tempus که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک و بالینی برای درمان سرطان استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی در کشف دارو

فرآیند کشف دارو به طور سنتی زمان‌بر، پرهزینه و با نرخ شکست بالایی همراه است. هوش مصنوعی با سرعت بخشیدن به هر مرحله از این فرآیند، انقلابی در آن ایجاد کرده است.

1. شناسایی اهداف دارویی (Target Identification)

• تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی: هوش مصنوعی می‌تواند مقادیر عظیمی از داده‌های ژنومیک، پروتئومیک و بیولوژیکی را بررسی کند تا پروتئین‌ها، ژن‌ها یا مسیرهای بیولوژیکی را که می‌توانند اهداف جدیدی برای داروها باشند، شناسایی کند.

• پیش‌بینی عملکرد پروتئین: هوش مصنوعی می‌تواند ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را پیش‌بینی کند، که برای درک عملکرد آن‌ها و نحوه تعامل داروها با آن‌ها حیاتی است.

  • مثال: AlphaFold 2 از DeepMind که انقلابی در پیش‌بینی ساختار پروتئین ایجاد کرده است.

2. طراحی و بهینه‌سازی مولکول‌ها (Molecule Design & Optimization)

• تولید مولکول‌های جدید: هوش مصنوعی می‌تواند هزاران مولکول بالقوه جدید را با خواص دلخواه (مانند فعالیت درمانی بالا و سمیت پایین) طراحی و سنتز کند.

• پیش‌بینی خواص دارویی: پیش‌بینی میزان اتصال یک مولکول به هدف، حلالیت، جذب، توزیع، متابولیسم، دفع و سمیت (ADMET) مولکول‌ها.

• ترکیب شیمیایی نوآورانه: پیشنهاد مسیرهای سنتزی جدید برای ساخت مولکول‌های پیچیده.

  • مثال: Insilico Medicine و Recursion Pharmaceuticals که از هوش مصنوعی برای کشف و توسعه داروهای جدید استفاده می‌کنند. IBM RXN for Chemistry نیز به پیشنهاد مسیرهای سنتز شیمیایی کمک می‌کند.

3. آزمایشات پیش‌بالینی و بالینی

• پیش‌بینی سمیت: هوش مصنوعی می‌تواند قبل از انجام آزمایشات آزمایشگاهی، سمیت احتمالی یک دارو را پیش‌بینی کند، که به کاهش هزینه‌ها و زمان کمک می‌کند.

• انتخاب بیماران برای آزمایشات بالینی: شناسایی بیماران مناسب برای شرکت در آزمایشات بالینی بر اساس ویژگی‌های ژنتیکی و بالینی آن‌ها، که می‌تواند نرخ موفقیت آزمایشات را افزایش دهد.

• نظارت بر آزمایشات بالینی: تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده در طول آزمایشات برای شناسایی سریع الگوها و مشکلات احتمالی.

4. بازنویسی دارو (Drug Repurposing)

• شناسایی کاربردهای جدید: هوش مصنوعی می‌تواند داروهای موجود را که برای یک بیماری خاص تأیید شده‌اند، برای درمان بیماری‌های دیگر شناسایی کند. این فرآیند به طور قابل توجهی سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر از کشف یک داروی کاملاً جدید است.

چالش‌ها و آینده

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، چالش‌هایی نیز وجود دارد، از جمله نیاز به داده‌های پزشکی با کیفیت بالا، مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، و لزوم تأیید نهایی توسط پزشکان و نهادهای نظارتی.

با این حال، آینده هوش مصنوعی در تشخیص بیماری و کشف دارو بسیار روشن است. انتظار می‌رود که در سال‌های آتی شاهد تولید داروهای جدید با سرعت بی‌سابقه، تشخیص بیماری‌ها در مراحل بسیار اولیه و درمان‌های کاملاً شخصی‌سازی شده باشیم که زندگی میلیون‌ها نفر را در سراسر جهان تغییر خواهد داد.

آیا مایلی بیشتر در مورد یک جنبه خاص از این کاربردها بدانی یا دوست داری در مورد شرکت‌های پیشرو در این زمینه صحبت کنیم؟

50 عدد هوش مصنوعی برای کنترل ربات‌های پیشرفته

50 هوش مصنوعی برای کنترل ربات‌های پیشرفته

کنترل ربات‌های پیشرفته نیازمند ترکیبی از الگوریتم‌ها، مدل‌ها و چارچوب‌های هوش مصنوعی است که به آن‌ها امکان درک محیط، تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی حرکت و اجرای وظایف پیچیده را می‌دهد. در اینجا 50 نمونه از هوش مصنوعی‌ها و فناوری‌های مرتبط با آن‌ها که در این زمینه حیاتی هستند، آورده شده است:

1. الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL)

یادگیری تقویتی سنگ بنای آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف پیچیده و پویاست.

1. Deep Q-Networks (DQN): یکی از اولین و موفق‌ترین الگوریتم‌های Deep RL برای کنترل.

2. Proximal Policy Optimization (PPO): الگوریتم محبوب و پایدار برای آموزش سیاست‌های کنترل ربات.

3. Soft Actor-Critic (SAC): الگوریتمی کارآمد برای یادگیری سیاست‌های بهینه در رباتیک.

4. Twin Delayed DDPG (TD3): بهبود یافته DDPG برای پایداری بیشتر در آموزش.

5. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C): رویکردی برای آموزش موازی در RL.

6. Trust Region Policy Optimization (TRPO): الگوریتمی برای تضمین بهبود سیاست در هر گام.

7. Model-Based Reinforcement Learning (MBRL): یادگیری مدل محیط برای برنامه‌ریزی و کنترل بهتر.

8. Hierarchical Reinforcement Learning (HRL): شکستن وظایف پیچیده به زیروظایف کوچکتر برای یادگیری آسان‌تر.

9. Curiosity-Driven Exploration: تشویق ربات به کاوش محیط‌های ناشناخته برای یادگیری بهتر.

10. Imitation Learning / Learning from Demonstrations (LfD): آموزش ربات با تقلید از حرکات انسانی یا از پیش ضبط شده.

2. بینایی کامپیوتر (Computer Vision) برای رباتیک

ربات‌ها برای درک محیط و تعامل با اشیاء به بینایی کامپیوتر نیاز دارند.

1. YOLO (You Only Look Once): برای تشخیص شیء بلادرنگ و سریع.

2. Mask R-CNN: برای تشخیص شیء و تقسیم‌بندی دقیق (segmentation).

3. ResNet / VGGNet / InceptionNet: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای طبقه‌بندی و استخراج ویژگی.

4. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): برای نقشه‌برداری از محیط و مکان‌یابی همزمان ربات.

5. Visual Odometry: تخمین حرکت ربات با استفاده از داده‌های بصری.

6. Object Pose Estimation: تخمین موقعیت و جهت‌گیری سه‌بعدی اشیاء.

7. Human Pose Estimation: تخمین ژست بدن انسان برای تعامل ربات-انسان.

8. Semantic Segmentation: طبقه‌بندی هر پیکسل در تصویر به یک دسته معنایی (مثلاً جاده، درخت، آسمان).

9. Depth Estimation (from stereo/mono images): تخمین عمق محیط از تصاویر.

10. Event Cameras: حسگرهای بینایی جدید برای تشخیص تغییرات سریع در صحنه.

3. برنامه‌ریزی حرکت و ناوبری (Motion Planning & Navigation)

الگوریتم‌هایی برای یافتن مسیرهای بهینه و بدون برخورد.

1. RRT (Rapidly-exploring Random Tree): الگوریتم برنامه‌ریزی حرکت برای فضاهای با ابعاد بالا.

2. PRM (Probabilistic Roadmaps): روشی دیگر برای برنامه‌ریزی حرکت در فضاهای پیچیده.

3. A Search / Dijkstra's Algorithm:* برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌ها.

4. Dynamic Window Approach (DWA): برای ناوبری محلی و اجتناب از برخورد در محیط‌های پویا.

5. Model Predictive Control (MPC): روش کنترلی پیشرفته برای برنامه‌ریزی مسیر و کنترل ربات.

6. Path Smoothing Algorithms: بهینه‌سازی مسیرهای تولید شده برای حرکت روان‌تر ربات.

7. Collision Avoidance Algorithms: الگوریتم‌های اختصاصی برای جلوگیری از برخورد.

4. هوش مصنوعی برای دستکاری (Manipulation AI)

هوش مصنوعی‌هایی که به ربات‌ها در گرفتن، جابجایی و مونتاژ اشیاء کمک می‌کنند.

1. Grasping Pose Estimation: تخمین بهترین نقطه برای گرفتن یک شیء.

2. Dexterous Manipulation Algorithms: کنترل ربات‌های با انگشتان زیاد برای کارهای ظریف.

3. Reinforcement Learning for Grasping: آموزش ربات برای گرفتن اشیاء از طریق آزمون و خطا.

4. Force Control / Impedance Control: کنترل ربات بر اساس نیروهای وارد شده برای تعامل نرم با محیط.

5. چارچوب‌ها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی رباتیک

ابزارها و محیط‌هایی که توسعه و استقرار هوش مصنوعی رباتیک را تسهیل می‌کنند.

1. ROS (Robot Operating System) AI Modules: مجموعه‌ای از ابزارها و کتابخانه‌ها برای توسعه رباتیک، شامل ماژول‌های هوش مصنوعی.

2. TensorFlow / PyTorch: چارچوب‌های یادگیری عمیق برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی رباتیک.

3. OpenAI Gym: چارچوبی برای توسعه و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی.

4. NVIDIA Isaac Sim: پلتفرم شبیه‌سازی رباتیک مبتنی بر Omniverse برای آموزش و آزمایش هوش مصنوعی.

5. Gazebo: یک شبیه‌ساز رباتیک متن‌باز.

6. MuJoCo: یک موتور فیزیک برای شبیه‌سازی کنترل ربات‌ها.

7. PyBullet: یک رابط پایتون برای موتور فیزیک Bullet.

8. DeepMind Lab: پلتفرمی برای تحقیقات RL.

9. Unity ML-Agents: پلتفرمی برای آموزش عوامل هوشمند در محیط‌های سه‌بعدی یونیتی.

6. هوش مصنوعی در ربات‌های خاص/شرکت‌ها

نمونه‌هایی از شرکت‌ها یا پروژه‌هایی که هوش مصنوعی پیشرفته را در رباتیک به کار می‌برند.

1. Boston Dynamics AI: الگوریتم‌های کنترل پیشرفته برای ربات‌های پویا مانند Spot و Atlas.

2. Agility Robotics (Digit): استفاده از هوش مصنوعی برای کنترل ربات‌های دوپا.

3. Waymo AI (Self-Driving Cars): سیستم هوش مصنوعی برای رانندگی خودمختار.

4. Tesla Autopilot AI: هوش مصنوعی برای سیستم‌های کمک راننده و رانندگی خودکار تسلا.

5. Cruise AI: هوش مصنوعی برای خودروهای خودران کروز (جنرال موتورز).

6. Baidu Apollo: پلتفرم رانندگی خودران بایدو.

7. OpenAI Robotics (Research): تحقیقات OpenAI در زمینه رباتیک و دستکاری.

8. Google Robotics (Research): تحقیقات گوگل در حوزه‌های مختلف رباتیک.

9. FANUC AI: استفاده از هوش مصنوعی در ربات‌های صنعتی برای افزایش کارایی و انعطاف‌پذیری.

10. KUKA AI: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ربات‌های صنعتی برای برنامه‌ریزی و کنترل پیشرفته.

این لیست نشان‌دهنده گستردگی و عمق کاربرد هوش مصنوعی در زمینه کنترل ربات‌های پیشرفته است که از الگوریتم‌های پایه تا پلتفرم‌های پیچیده و ربات‌های تجاری را شامل می‌شود.

50 عدد تشخیص رتینوپاتی دیابتی، سرطان

هوش مصنوعی (AI) با قابلیت‌های بی‌نظیر خود در تشخیص رتینوپاتی دیابتی و سرطان، در حال متحول کردن پزشکی مدرن است. این فناوری با تحلیل حجم وسیعی از داده‌های پزشکی، از جمله تصاویر، سوابق بیمار و نتایج آزمایشگاهی، به پزشکان کمک می‌کند تا بیماری‌ها را زودتر، دقیق‌تر و با کارایی بیشتری شناسایی کنند.

در اینجا 50 نمونه از هوش مصنوعی‌ها و فناوری‌های مرتبط با آن‌ها که در تشخیص رتینوپاتی دیابتی و سرطان نقش دارند، آورده شده است:

هوش مصنوعی در تشخیص رتینوپاتی دیابتی

رتینوپاتی دیابتی یک عارضه چشمی جدی ناشی از دیابت است که در صورت عدم تشخیص و درمان به موقع می‌تواند منجر به نابینایی شود. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل تصاویر فوندوس (ته چشم) در تشخیص زودهنگام آن نقش حیاتی ایفا کند.

مدل‌ها و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): شالوده اصلی تقریباً تمام سیستم‌های هوش مصنوعی تشخیص رتینوپاتی دیابتی برای تحلیل تصاویر.

2. ResNet: معماری CNN بسیار عمیق که برای طبقه‌بندی تصاویر شبکیه و شناسایی ضایعات استفاده می‌شود.

3. InceptionNet: معماری CNN دیگر که برای شناسایی ویژگی‌های مختلف رتینوپاتی دیابتی (مانند میکروآنوریسم‌ها، خونریزی‌ها) کاربرد دارد.

4. U-Net: شبکه‌ای که برای تقسیم‌بندی ضایعات در تصاویر شبکیه (به عنوان مثال، مناطق اگزودا یا خونریزی) استفاده می‌شود.

5. Attention Mechanisms: الگوریتم‌هایی که به مدل‌های AI کمک می‌کنند بر قسمت‌های مهم تصویر (محل ضایعات) تمرکز کنند.

6. Transfer Learning: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده روی مجموعه داده‌های بزرگ (مانند ImageNet) و تنظیم آن‌ها برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی.

7. Ensemble Learning: ترکیب چندین مدل هوش مصنوعی برای بهبود دقت کلی تشخیص.

8. Generative Adversarial Networks (GANs): برای افزایش داده‌ها (Data Augmentation) و تولید تصاویر مصنوعی شبکیه جهت آموزش بهتر مدل‌ها.

9. Image Segmentation Algorithms: برای جداسازی و کمی‌سازی ضایعات رتینوپاتی دیابتی.

10. Feature Extraction Algorithms: الگوریتم‌هایی برای استخراج ویژگی‌های خاص از تصاویر مانند رگ‌های خونی غیرطبیعی.

سیستم‌ها و پلتفرم‌های تشخیصی:

1. IDx-DR (now Digital Diagnostics): اولین سیستم هوش مصنوعی تأیید شده توسط FDA برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی.

2. Google Health AI for Diabetic Retinopathy: سیستم توسعه یافته توسط گوگل برای تشخیص خودکار رتینوپاتی دیابتی.

3. EyeArt (Eyenuk): سیستمی خودکار برای غربالگری رتینوپاتی دیابتی.

4. RetCAD (Thirona): ابزاری برای کمک به تشخیص رتینوپاتی و دژنراسیون ماکولا.

5. Airdoc: سیستم‌های هوش مصنوعی برای غربالگری بیماری‌های چشمی از جمله رتینوپاتی دیابتی.

6. ForSight Robotics (for eye surgery): اگرچه مستقیم تشخیصی نیست، اما ربات‌های جراحی چشم می‌توانند در مدیریت بیماری پس از تشخیص AI نقش داشته باشند.

7. Topcon Harmony (AI integration): پلتفرمی برای مدیریت داده‌های چشم‌پزشکی با قابلیت ادغام هوش مصنوعی.

8. OD-RISE (OrCam): سیستم تشخیص رتینوپاتی دیابتی مبتنی بر هوش مصنوعی.

9. DeepMind's AI for Eye Diseases: پروژه‌های تحقیقاتی دیپ‌مایند در تشخیص بیماری‌های چشمی.

10. RetinAI Discovery: پلتفرمی برای تجزیه و تحلیل تصاویر چشم با هوش مصنوعی.

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان

هوش مصنوعی در تشخیص انواع سرطان از طریق تحلیل تصاویر پاتولوژی، رادیولوژی و داده‌های ژنومیک، ابزاری قدرتمند است.

1. تصویربرداری رادیولوژی و پاتولوژی:

1. Mammography AI Systems: هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان پستان در ماموگرافی (مثلاً Hologic Genius AI، Viz.ai).

2. Lung Nodule Detection AI: برای شناسایی ندول‌های ریوی در سی‌تی‌اسکن (مثلاً Arterys, Image Analysis Group).

3. Prostate Cancer Detection AI: تشخیص سرطان پروستات در MRI و بیوپسی (مثلاً Paige AI, RadNet).

4. Skin Cancer Detection AI: تحلیل تصاویر درماتوسکوپی برای تشخیص ملانوما و سایر سرطان‌های پوست (مثلاً MoleScope, DermEngine).

5. PathAI: پیشرو در تشخیص سرطان در پاتولوژی دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی.

6. Visiopharm: ارائه راهکارهای هوش مصنوعی برای پاتولوژی سرطان.

7. Mindpeak: هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل اسلایدهای پاتولوژی در تشخیص سرطان سینه.

8. Tempus: تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک و بالینی برای درمان سرطان و کمک به تشخیص دقیق‌تر.

9. IBM Watson Health (Oncology): اگرچه نقش آن در حال تغییر است، اما واتسون در تحلیل سوابق بیماران برای کمک به تشخیص و برنامه‌ریزی درمان سرطان پیشگام بود.

10. Google Health AI for Cancer Detection: تحقیقات و توسعه گوگل در زمینه تشخیص سرطان از تصاویر پزشکی (مانند پستان، ریه).

2. ژنومیک و بیومارکرها:

1. Genomic Sequencing AI: تحلیل داده‌های توالی‌یابی ژنوم برای شناسایی جهش‌های مرتبط با سرطان.

2. Liquid Biopsy AI: تشخیص سرطان با تحلیل DNA آزاد تومور در خون.

3. Proteomics AI: شناسایی بیومارکرهای پروتئینی مرتبط با سرطان.

4. Transcriptomics AI: تحلیل الگوهای بیان ژن برای تشخیص و پیش‌بینی سرطان.

5. Multi-omics Integration AI: ترکیب داده‌های مختلف (ژنومیک، پروتئومیک، بالینی) برای درک جامع‌تر سرطان.

3. تجزیه و تحلیل داده‌های بالینی و پیش‌بینی:

1. Early Cancer Detection AI: الگوریتم‌هایی برای شناسایی الگوهای هشداردهنده اولیه در سوابق پزشکی بیماران.

2. Risk Prediction Models: پیش‌بینی خطر ابتلای افراد به سرطان بر اساس عوامل ژنتیکی، سبک زندگی و سوابق پزشکی.

3. Predictive Analytics for Cancer Recurrence: پیش‌بینی احتمال بازگشت سرطان پس از درمان.

4. Treatment Response Prediction: پیش‌بینی اینکه کدام بیماران به درمان‌های خاص سرطان (مانند شیمی‌درمانی، ایمونوتراپی) بهتر پاسخ می‌دهند.

5. Clinical Decision Support Systems (CDSS) for Oncology: سیستم‌های هوش مصنوعی که به پزشکان در تصمیم‌گیری‌های تشخیصی و درمانی کمک می‌کنند.

4. هوش مصنوعی عمومی و چارچوب‌ها در پزشکی:

1. TensorFlow / PyTorch: چارچوب‌های یادگیری عمیق که مدل‌های تشخیص سرطان و رتینوپاتی دیابتی با آن‌ها ساخته می‌شوند.

2. Keras: یک رابط برنامه‌نویسی سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی.

3. Scikit-learn: کتابخانه‌ای برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی (مانند SVM, Random Forest) که می‌توانند در تشخیص استفاده شوند.

4. NVIDIA Clara: پلتفرمی برای توسعه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی.

5. GE Healthcare (Edison AI): پلتفرم هوش مصنوعی GE برای کاربردهای مختلف پزشکی از جمله تشخیص.

6. Siemens Healthineers (AI-Rad Companion): ابزارهای هوش مصنوعی برای رادیولوژی.

7. Philips (IntelliSpace Discovery): پلتفرمی برای تحقیق و توسعه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی.

8. OpenCV: کتابخانه‌ای برای بینایی کامپیوتر که در پیش‌پردازش تصاویر پزشکی کاربرد دارد.

9. MONAI (Medical Open Network for AI): یک چارچوب متن‌باز برای توسعه AI در تصویربرداری پزشکی.

10. Radiomics AI: استخراج ویژگی‌های کمی از تصاویر رادیولوژیکی برای پیش‌بینی و تشخیص بیماری.

هوش مصنوعی با سرعت فزاینده‌ای به ابزاری ضروری در تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌هایی مانند رتینوپاتی دیابتی و انواع سرطان تبدیل می‌شود. این پیشرفت‌ها نه تنها به نجات جان افراد کمک می‌کنند، بلکه کیفیت زندگی بیماران را نیز بهبود می‌بخشند.

50 عدد هوش مصنوعی در تشخیص رتینوپاتی دیابتی

هوش مصنوعی (AI) با قابلیت‌های بی‌نظیر خود در تشخیص رتینوپاتی دیابتی، در حال متحول کردن چشم‌پزشکی است. این بیماری، یکی از عوارض جدی دیابت است که در صورت عدم تشخیص و درمان به موقع، می‌تواند منجر به نابینایی شود. هوش مصنوعی با تحلیل دقیق و سریع تصاویر ته چشم (فوندوس)، می‌تواند به تشخیص زودهنگام و دقیق‌تر این عارضه کمک کند.

در اینجا 50 نمونه از هوش مصنوعی‌ها و فناوری‌های مرتبط با آن‌ها که در تشخیص رتینوپاتی دیابتی نقش دارند، آورده شده است:

مدل‌ها و الگوریتم‌های پایه هوش مصنوعی برای تحلیل تصویر

این مدل‌ها سنگ بنای سیستم‌های تشخیص رتینوپاتی دیابتی هستند که تصاویر شبکیه را تحلیل می‌کنند.

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): شالوده اصلی تقریباً تمام سیستم‌های هوش مصنوعی تشخیص رتینوپاتی دیابتی برای تحلیل تصاویر شبکیه.

2. ResNet (Residual Networks): معماری CNN بسیار عمیق که به دلیل توانایی‌اش در مدیریت شبکه‌های عمیق و طبقه‌بندی دقیق تصاویر شبکیه، بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

3. InceptionNet (GoogleNet): معماری CNN دیگر که برای شناسایی ویژگی‌های مختلف رتینوپاتی دیابتی (مانند میکروآنوریسم‌ها، خونریزی‌ها و اگزوداها) کاربرد دارد.

4. U-Net: شبکه‌ای که به طور خاص برای تقسیم‌بندی دقیق (segmentation) ضایعات در تصاویر شبکیه (به عنوان مثال، مناطق خونریزی، اگزودا یا نئوواسکولاریزاسیون) استفاده می‌شود.

5. VGGNet (Visual Geometry Group Network): یک CNN ساده اما عمیق که برای طبقه‌بندی تصاویر شبکیه کاربرد داشته است.

6. AlexNet: یکی از اولین CNNهای موفق که با نشان دادن پتانسیل یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر، راه را برای مدل‌های بعدی هموار کرد.

7. DenseNet: شبکه‌ای که اتصال مستقیم لایه‌ها را برای بهبود جریان اطلاعات و کاهش مشکل vanishing gradient فراهم می‌کند.

8. EfficientNet: خانواده‌ای از مدل‌ها که با مقیاس‌بندی بهینه ابعاد شبکه، به کارایی بالا در تشخیص تصویر دست می‌یابند.

9. Transformer Models for Vision (e.g., Vision Transformer - ViT): استفاده از معماری ترنسفورمر، که در پردازش زبان طبیعی موفق بود، برای تحلیل تصاویر پزشکی.

10. Attention Mechanisms: الگوریتم‌هایی که به مدل‌های AI کمک می‌کنند بر قسمت‌های مهم‌تر تصویر (مانند محل دقیق ضایعات) تمرکز کنند.

تکنیک‌ها و رویکردهای یادگیری ماشین

این تکنیک‌ها برای آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص رتینوپاتی دیابتی به کار می‌روند.

1. Transfer Learning: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده روی مجموعه داده‌های عمومی بزرگ (مانند ImageNet) و سپس تنظیم دقیق آن‌ها برای وظیفه تشخیص رتینوپاتی دیابتی.

2. Data Augmentation: تکنیک‌هایی برای افزایش مصنوعی حجم داده‌های آموزشی (مانند چرخش، تغییر اندازه، برش تصاویر) برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل.

3. Ensemble Learning: ترکیب پیش‌بینی‌های چندین مدل هوش مصنوعی برای بهبود دقت کلی و کاهش خطاهای فردی.

4. Active Learning: روشی که در آن هوش مصنوعی درخواست برچسب‌گذاری نمونه‌های خاصی را می‌دهد که بیشترین عدم قطعیت را برای آن دارند، تا کارایی برچسب‌گذاری دستی را افزایش دهد.

5. Federated Learning: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در چندین مرکز درمانی به صورت غیرمتمرکز، بدون به اشتراک‌گذاری مستقیم داده‌های بیمار، برای حفظ حریم خصوصی.

6. Explainable AI (XAI): توسعه مدل‌هایی که قابلیت توضیح دلیل تصمیم‌گیری خود را دارند، که برای اعتماد پزشکان به سیستم‌های هوش مصنوعی حیاتی است.

7. Semi-Supervised Learning: استفاده از ترکیبی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب برای آموزش مدل‌ها، که می‌تواند در شرایط کمبود داده‌های برچسب‌گذاری شده مفید باشد.

8. Unsupervised Learning (e.g., Autoencoders): برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های تصویر بدون نیاز به برچسب‌های صریح.

9. Reinforcement Learning (for sequential decision-making in screening workflows): اگرچه کمتر مستقیم در تشخیص تصویر، اما می‌تواند در بهینه‌سازی فرآیندهای غربالگری استفاده شود.

10. Generative Adversarial Networks (GANs) for Data Synthesis: تولید تصاویر شبکیه مصنوعی واقع‌گرایانه برای افزایش مجموعه داده‌های آموزشی.

سیستم‌ها و پلتفرم‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی (تجاری و تحقیقاتی)

این‌ها نمونه‌هایی از سیستم‌های واقعی یا پروژه‌های مهمی هستند که از هوش مصنوعی برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی استفاده می‌کنند.

1. IDx-DR (now Digital Diagnostics): اولین سیستم هوش مصنوعی تأیید شده توسط FDA (سازمان غذا و داروی آمریکا) برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی که به طور مستقل می‌تواند تصمیم به ارجاع یا عدم ارجاع بیمار به متخصص چشم بگیرد.

2. Google Health AI for Diabetic Retinopathy: سیستم توسعه یافته توسط گوگل که توانایی بالایی در تشخیص رتینوپاتی دیابتی از تصاویر ته چشم نشان داده است.

3. EyeArt (Eyenuk): یک سیستم خودکار غربالگری رتینوپاتی دیابتی که توسط FDA نیز تأیید شده است.

4. RetCAD (Thirona): ابزاری هوش مصنوعی برای کمک به تشخیص رتینوپاتی و دژنراسیون ماکولا.

5. Airdoc: شرکت چینی که سیستم‌های هوش مصنوعی برای غربالگری بیماری‌های چشمی از جمله رتینوپاتی دیابتی ارائه می‌دهد.

6. RetinAI Discovery: پلتفرمی برای تجزیه و تحلیل تصاویر چشم با هوش مصنوعی برای تشخیص و نظارت بر بیماری.

7. DeepMind's AI for Eye Diseases: پروژه‌های تحقیقاتی دیپ‌مایند در همکاری با بیمارستان Moorfields لندن برای تشخیص بیماری‌های چشمی از جمله رتینوپاتی دیابتی.

8. OD-RISE (OrCam): سیستم هوش مصنوعی برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی.

9. Diabetic Retinopathy Detection using Fundus Image AI: مقالات و پروژه‌های تحقیقاتی متعدد با این عنوان که در دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی سراسر جهان انجام می‌شوند.

10. Optos Optomap (with AI integration): دستگاه‌های تصویربرداری وسیع میدان شبکیه که با قابلیت‌های هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری ترکیب می‌شوند.

11. Zeiss CIRRUS (with AI modules): دستگاه‌های OCT (تصویربرداری توموگرافی همدوسی نوری) با ماژول‌های هوش مصنوعی برای تحلیل شبکیه.

12. Topcon Harmony (AI integration): پلتفرمی برای مدیریت داده‌های چشم‌پزشکی که قابلیت ادغام با سیستم‌های هوش مصنوعی تشخیصی را دارد.

13. VisualDx (with AI assistance): اگرچه بیشتر برای تشخیص بیماری‌های پوستی است، اما رویکرد کمک تشخیصی آن در سایر زمینه‌ها قابل تعمیم است.

14. Diabetic Retinopathy Deep Learning Models (various research groups): هزاران مدل خاص توسعه یافته در محیط‌های آکادمیک و آزمایشگاهی.

15. Clara Healthcare (NVIDIA): پلتفرمی برای توسعه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی، که می‌تواند برای رتینوپاتی دیابتی استفاده شود.

ابزارها و کتابخانه‌های توسعه هوش مصنوعی در پزشکی

این ابزارها و کتابخانه‌ها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا سیستم‌های هوش مصنوعی تشخیصی را بسازند.

1. TensorFlow: چارچوب یادگیری عمیق گوگل، بسیار محبوب برای ساخت مدل‌های تشخیص تصویر.

2. PyTorch: چارچوب یادگیری عمیق فیس‌بوک (Meta)، مورد علاقه بسیاری از محققان برای توسعه مدل‌های پزشکی.

3. Keras: یک رابط برنامه‌نویسی سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی که روی TensorFlow یا PyTorch اجرا می‌شود.

4. Scikit-learn: کتابخانه‌ای برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی (مانند SVM، Random Forest) که می‌توانند برای تحلیل ویژگی‌های استخراج شده از تصاویر استفاده شوند.

5. OpenCV (Open Source Computer Vision Library): کتابخانه‌ای جامع برای بینایی کامپیوتر که در پیش‌پردازش، بهبود کیفیت تصویر و استخراج ویژگی از تصاویر شبکیه کاربرد دارد.

6. MONAI (Medical Open Network for AI): یک چارچوب متن‌باز اختصاصی برای توسعه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی.

7. Pillow (PIL Fork): یک کتابخانه پردازش تصویر پایتون برای عملیات پایه روی تصاویر.

8. NumPy & SciPy: کتابخانه‌های پایه پایتون برای محاسبات عددی و علمی که در پردازش داده‌های پزشکی حیاتی هستند.

9. Matplotlib & Seaborn: کتابخانه‌های پایتون برای ترسیم و بصری‌سازی داده‌ها، مهم برای تحلیل نتایج مدل‌های هوش مصنوعی.

10. Jupyter Notebooks: محیطی محبوب برای توسعه و آزمایش مدل‌های یادگیری عمیق در تحقیقات پزشکی.

تکنیک‌های پیش‌پردازش و ارزیابی

این موارد به کیفیت داده‌ها و ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

1. Image Normalization: تنظیم روشنایی و کنتراست تصاویر برای بهبود عملکرد مدل.

2. Noise Reduction Algorithms: کاهش نویز در تصاویر شبکیه برای وضوح بیشتر.

3. Vessel Segmentation Algorithms: جداسازی رگ‌های خونی از سایر قسمت‌های شبکیه برای تحلیل دقیق‌تر.

4. ROC Curves (Receiver Operating Characteristic): ابزاری برای ارزیابی عملکرد طبقه‌بندی‌کننده‌های هوش مصنوعی (به ویژه حساسیت و ویژگی).

5. Confusion Matrix Analysis: تحلیل دقیق تعداد پیش‌بینی‌های درست و غلط مدل برای هر کلاس.

هوش مصنوعی با ارائه ابزارهایی قدرتمند برای تحلیل تصاویر پزشکی، در حال دگرگون کردن فرآیند تشخیص رتینوپاتی دیابتی است. این فناوری به تشخیص زودهنگام کمک می‌کند، که برای جلوگیری از نابینایی و حفظ بینایی بیماران دیابتی حیاتی است.

50 عددخودروهای خودران گوگل

While "Google" initially started the self-driving car project, it was spun off into a separate company called Waymo in 2016, under Alphabet Inc. So, when we talk about Google's self-driving cars, we are primarily referring to Waymo's fleet and the evolution of its technology.

It's important to clarify that Waymo doesn't have 50 distinct models of self-driving cars in the way a traditional car manufacturer does. Instead, they have utilized different vehicle platforms from established manufacturers and integrated their Waymo Driver autonomous technology into them. The Waymo Driver itself has evolved through several generations of hardware and software.

Here's a breakdown of Waymo's self-driving car fleet history, and the iterations of their autonomous driving system, which collectively represent their "50" in terms of continuous development and deployment:

Waymo's Self-Driving Car Platforms (Vehicle Models)

Waymo has strategically partnered with established automakers to integrate their Waymo Driver technology into a variety of production vehicles.

1. Toyota Prius (Early Prototypes): These were among the very first vehicles Google's self-driving car project used starting in 2009 for initial testing and data collection. They were heavily modified with roof-mounted LiDAR, cameras, and other sensors.

2. Lexus RX450h SUVs: Following the Prius, Lexus SUVs became a staple of the early Google self-driving car fleet for more robust testing on public roads.

3. "Firefly" (Google's Custom Prototype Car): This was a unique, compact, two-seater prototype unveiled in 2014, designed from the ground up to be fully autonomous with no steering wheel or pedals. While innovative, Waymo eventually moved away from custom-built hardware for scalability.

4. Chrysler Pacifica Hybrid Minivans: Starting in 2017, the Chrysler Pacifica Hybrid became a cornerstone of Waymo's fleet, used extensively for its Waymo One ride-hailing service in Phoenix and other cities. Its spacious interior and hybrid powertrain made it suitable for commercial deployment.

5. Jaguar I-PACE electric SUVs: In 2018, Waymo partnered with Jaguar Land Rover to add a fleet of premium electric SUVs, the I-PACE, to its autonomous ride-hailing service, particularly in San Francisco and Los Angeles.

6. Zeekr RT (Future Platform): Waymo has announced a partnership with Geely's premium electric mobility brand, Zeekr, to develop an all-electric, purpose-built autonomous vehicle for ride-hailing, starting with the Zeekr RT model. This represents a move towards vehicles designed from the ground up with autonomy in mind, potentially the 6th generation Waymo Driver's primary platform.

7. Hyundai Ioniq 5 (Future Platform): Waymo is also partnering with Hyundai to integrate its next-generation technology into Ioniq 5 SUVs, aiming to launch these autonomous vehicles for ride-hailing in the future.

8. Class 8 Trucks (Freight/Logistics Testing): Waymo has also been testing its autonomous technology in heavy-duty Class 8 trucks (specifically Peterbilt models) for Waymo Via, its trucking and logistics division, demonstrating the scalability of their AI to larger vehicles.

Generations of the Waymo Driver (Autonomous AI System)

Instead of 50 different car models, Waymo's "50" is better represented by the continuous evolution and refinement of its core Waymo Driver AI system, its sensor suite, and the vast amount of data it has processed. Each "generation" represents significant advancements in hardware and software.

Early Google Self-Driving Car Project (Pre-Waymo):

• 1. Early Lidar-based Systems (Toyota Prius/Lexus RX): The initial iterations of Google's self-driving tech, heavily reliant on a large roof-mounted LiDAR unit, coupled with radar and cameras. The AI focused on basic navigation and obstacle avoidance.

• 2. Refined Sensor Fusion & Software (Lexus RX): Improvements in how the data from various sensors (LiDAR, radar, cameras) were combined and processed, leading to more robust perception.

• 3. "Firefly" Prototype's AI: The AI for the custom "Firefly" car was designed for a controlled, low-speed urban environment, emphasizing pedestrian safety and comfortable rides without human controls.

Waymo Era (Post-2016, with increasing sophistication):

• 4. Waymo Driver (Early Pacifica Era): This marked a significant leap in the integration of hardware and software, with more compact and integrated sensors, and more advanced AI for urban driving. This was the generation that allowed for early public trials in Phoenix.

  • Here we can consider various software updates and refinements within this generation as incremental "versions" of the AI, making up many of your requested "50":

  1. Improved Pedestrian Prediction Algorithms

  2. Enhanced Cyclist Behavior Prediction

  3. Better Understanding of Unprotected Left Turns

  4. Advanced Handling of Construction Zones

  5. Refined Lane-Keeping in Challenging Conditions

  6. Optimized Speed Control for Comfort and Efficiency

  7. Enhanced Traffic Light and Sign Recognition

  8. Improved Object Classification (e.g., distinguishing between a parked car and a broken-down car)

  9. Better Response to Emergency Vehicles (sirens, lights)

  10. Enhanced Detection in Adverse Weather (light rain/fog)

  11. More Robust Perception of Road Markings

  12. Smarter Merging onto Freeways

  13. Improved Handling of Yield Scenarios

  14. Advanced Parking Maneuvers

  15. Refined Passenger Pick-up/Drop-off Logic

  16. Better Understanding of Human Gestures (e.g., hand signals)

• 21. 5th Generation Waymo Driver (Current Public Deployment - Jaguar I-PACE/Pacifica): This is the current generation powering Waymo One services in cities like Phoenix, San Francisco, Los Angeles, and Austin. It features significant advancements in:

  • 22. Sensor Suite Enhancement: More high-resolution cameras (up to 29 on the I-PACE), more powerful LiDAR sensors (seeing up to 300m away with 360-degree coverage), and improved radar for distance and speed measurement, especially in adverse weather.

  • 23. Advanced Perception: Deeper neural networks for object detection, classification, and tracking across greater distances and in more complex scenarios.

  • 24. Improved Prediction: More sophisticated machine learning models to predict the behavior of other road users (pedestrians, cyclists, human drivers).

  • 25. Enhanced Decision-Making & Trajectory Generation: More nuanced and human-like driving decisions, leading to smoother and safer rides.

  • 26. Scalability and Efficiency: Optimizations to run the complex AI on the onboard computer more efficiently.

  • 27. Robustness in Diverse Environments: Better performance across a wider range of urban driving conditions, including dense city traffic and variable lighting.

  • 28. Redundancy and Safety Systems: Multiple layers of AI and hardware redundancies to ensure safe operation even if a component fails.

  • 29. Enhanced Mapping and Localization: More precise real-time localization within high-definition maps.

  • 30. Integration of Latest Machine Learning Techniques: Continual incorporation of breakthroughs in deep learning and reinforcement learning.

• 31. 6th Generation Waymo Driver (Upcoming - Zeekr RT/Hyundai Ioniq 5): Waymo has announced this next generation, indicating further improvements in:

  • 32. Next-gen Sensor Integration: Potentially even more advanced and seamlessly integrated sensors.

  • 33. Enhanced AI Capabilities: Further refined machine learning algorithms for even better prediction and decision-making.

  • 34. Scalability for Mass Production: Designed for easier integration into mass-produced vehicles like the Zeekr RT and Hyundai Ioniq 5.

  • 35. Performance in More Challenging Conditions: Aiming to handle even more diverse weather and complex road scenarios.

Key AI Pillars and Continuous Development (Representing the remaining "50")

The "50" can also be understood as the continuous and parallel development across various AI sub-fields that power the Waymo Driver. Each point below represents an ongoing area of research and development with countless specific algorithms, models, and iterations.

1. Perception AI: The AI responsible for "seeing" and understanding the environment (objects, lanes, traffic signs, lights). This includes: * 37. Object Detection (cars, pedestrians, bikes) * 38. Object Tracking * 39. Lane Detection * 40. Traffic Light State Recognition * 41. Sign Recognition * 42. Free Space Detection

2. Prediction AI: The AI that forecasts the likely future actions of other road users based on their current state and historical data. * 44. Pedestrian Trajectory Prediction * 45. Vehicle Trajectory Prediction * 46. Cyclist Trajectory Prediction

3. Planning & Decision-Making AI: The AI that decides what the self-driving car should do next (e.g., change lanes, accelerate, brake, turn). This involves: * 48. Route Planning * 49. Behavioral Planning (e.g., when to merge, when to stop) * 50. Trajectory Generation (the exact path and speed the car will follow)

In essence, while Waymo doesn't have 50 distinct car models, its "50" lies in the continuous, iterative development of its Waymo Driver AI system across different hardware platforms, with each iteration and each specific AI sub-module representing a significant technological advancement in autonomous driving.

به فارسی

درست است، در حالی که پروژه خودروی خودران «گوگل» در ابتدا توسط خود گوگل شروع شد، در سال 2016 به یک شرکت جداگانه به نام Waymo زیر نظر شرکت مادر Alphabet Inc. تبدیل شد. بنابراین، وقتی از خودروهای خودران گوگل صحبت می‌کنیم، عمدتاً به ناوگان Waymo و تکامل فناوری آن اشاره داریم.

مهم است که روشن کنیم Waymo 50 مدل متمایز از خودروهای خودران را به شیوه یک خودروساز سنتی ندارد. در عوض، آن‌ها از پلتفرم‌های خودرویی مختلف از تولیدکنندگان معتبر استفاده کرده و فناوری خودمختار Waymo Driver خود را در آن‌ها ادغام کرده‌اند. خود Waymo Driver نیز از طریق چندین نسل سخت‌افزار و نرم‌افزار تکامل یافته است.

در اینجا تفکیکی از تاریخچه ناوگان خودروهای خودران Waymo و تکرارهای سیستم رانندگی خودمختار آن‌ها آورده شده است که مجموعاً «50» مورد در توسعه و استقرار مداوم آن‌ها را نشان می‌دهد:

پلتفرم‌های خودروی خودران Waymo (مدل‌های خودرو)

Waymo به طور استراتژیک با خودروسازان معتبر همکاری کرده تا فناوری Waymo Driver خود را در انواع وسایل نقلیه تولیدی ادغام کند.

1. تویوتا پریوس (نمونه‌های اولیه): این خودروها از اولین وسایل نقلیه پروژه خودروی خودران گوگل بودند که از سال 2009 برای آزمایش اولیه و جمع‌آوری داده‌ها استفاده شدند. آن‌ها به شدت با واحد LiDAR، دوربین‌ها و سایر حسگرهای نصب شده روی سقف اصلاح شده بودند.

2. شاسی‌بلندهای لکسوس RX450h: پس از پریوس، شاسی‌بلندهای لکسوس به بخش اصلی ناوگان اولیه خودروهای خودران گوگل برای آزمایش‌های قوی‌تر در جاده‌های عمومی تبدیل شدند.

3. "فایرفلای" (نمونه اولیه سفارشی گوگل): این یک نمونه اولیه منحصر به فرد، جمع‌وجور و دو نفره بود که در سال 2014 رونمایی شد و از ابتدا به گونه‌ای طراحی شده بود که کاملاً خودران باشد و فاقد فرمان یا پدال باشد. اگرچه نوآورانه بود، اما Waymo در نهایت برای مقیاس‌پذیری از سخت‌افزار سفارشی فاصله گرفت.

4. مینی‌ون‌های هیبریدی کرایسلر پاسیفیکا: از سال 2017، کرایسلر پاسیفیکا هیبریدی به سنگ بنای ناوگان Waymo تبدیل شد و به طور گسترده برای سرویس حمل و نقل اشتراکی Waymo One در فینیکس و سایر شهرها مورد استفاده قرار گرفت. فضای داخلی جادار و پیشرانه هیبریدی آن را برای استقرار تجاری مناسب می‌کرد.

5. شاسی‌بلندهای برقی جگوار I-PACE: در سال 2018، Waymo با جگوار لندروور همکاری کرد تا ناوگانی از شاسی‌بلندهای برقی ممتاز، I-PACE، را به سرویس حمل و نقل اشتراکی خودران خود، به ویژه در سانفرانسیسکو و لس‌آنجلس اضافه کند.

6. زییکر RT (پلتفرم آینده): Waymo از همکاری با برند برقی ممتاز Geely، زییکر، برای توسعه یک خودروی کاملاً برقی و هدفمند خودران برای حمل و نقل اشتراکی، با شروع مدل زییکر RT، خبر داده است. این نشان‌دهنده حرکتی به سمت خودروهایی است که از پایه با در نظر گرفتن خودمختاری طراحی شده‌اند و به طور بالقوه پلتفرم اصلی Waymo Driver نسل ششم خواهند بود.

7. هیوندای آیونیک 5 (پلتفرم آینده): Waymo همچنین با هیوندای همکاری می‌کند تا فناوری نسل بعدی خود را در شاسی‌بلندهای آیونیک 5 ادغام کند، با هدف راه‌اندازی این خودروهای خودران برای حمل و نقل اشتراکی در آینده.

8. کامیون‌های کلاس 8 (آزمایش بار/لجستیک): Waymo همچنین فناوری خودران خود را در کامیون‌های سنگین کلاس 8 (به طور خاص مدل‌های Peterbilt) برای Waymo Via، بخش کامیون‌داری و لجستیک خود آزمایش کرده است که مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی آن‌ها را برای وسایل نقلیه بزرگتر نشان می‌دهد.

نسل‌های Waymo Driver (سیستم هوش مصنوعی خودران)

به جای 50 مدل خودروی متمایز، «50» مورد Waymo با تکامل و بهبود مستمر سیستم هوش مصنوعی اصلی Waymo Driver، مجموعه حسگرهای آن و حجم عظیمی از داده‌هایی که پردازش کرده است، بهتر نشان داده می‌شود. هر «نسل» نشان‌دهنده پیشرفت‌های قابل توجهی در سخت‌افزار و نرم‌افزار است.

پروژه خودروی خودران اولیه گوگل (قبل از Waymo):

• 1. سیستم‌های اولیه مبتنی بر لایدار (تویوتا پریوس/لکسوس RX): اولین تکرارهای فناوری خودران گوگل، که به شدت به یک واحد LiDAR بزرگ نصب شده روی سقف، همراه با رادار و دوربین‌ها متکی بود. هوش مصنوعی بر ناوبری اولیه و جلوگیری از موانع تمرکز داشت.

• 2. بهبود فیوژن حسگر و نرم‌افزار (لکسوس RX): بهبود در نحوه ترکیب و پردازش داده‌ها از حسگرهای مختلف (LiDAR، رادار، دوربین‌ها)، که منجر به درک قوی‌تر شد.

• 3. هوش مصنوعی نمونه اولیه "فایرفلای": هوش مصنوعی برای خودروی سفارشی "فایرفلای" برای یک محیط شهری کنترل شده و با سرعت پایین طراحی شده بود، با تأکید بر ایمنی عابر پیاده و سواری راحت بدون کنترل‌های انسانی.

دوران Waymo (پس از 2016، با پیچیدگی فزاینده):

• 4. Waymo Driver (اوایل دوران پاسیفیکا): این نقطه اوج قابل توجهی در ادغام سخت‌افزار و نرم‌افزار بود، با حسگرهای فشرده‌تر و یکپارچه‌تر، و هوش مصنوعی پیشرفته‌تر برای رانندگی شهری. این نسل امکان آزمایش‌های اولیه عمومی در فینیکس را فراهم کرد.

  • در اینجا می‌توانیم به‌روزرسانی‌ها و بهبودهای نرم‌افزاری مختلف را در این نسل به عنوان "نسخه‌های" افزایشی هوش مصنوعی در نظر بگیریم که بسیاری از «50» درخواست شده شما را تشکیل می‌دهند:

  1. الگوریتم‌های بهبود یافته پیش‌بینی عابر پیاده

  2. پیش‌بینی رفتار دوچرخه‌سوار بهبود یافته

  3. درک بهتر از پیچ‌های چپ بدون محافظ

  4. مدیریت پیشرفته مناطق ساخت و ساز

  5. حفظ خطوط بهبود یافته در شرایط چالش‌برانگیز

  6. کنترل سرعت بهینه شده برای راحتی و کارایی

  7. تشخیص چراغ راهنمایی و علائم ترافیکی بهبود یافته

  8. طبقه‌بندی بهتر اشیاء (به عنوان مثال، تمایز بین یک خودروی پارک شده و یک خودروی خراب)

  9. پاسخ بهتر به وسایل نقلیه اضطراری (آژیرها، چراغ‌ها)

  10. تشخیص بهبود یافته در آب و هوای نامساعد (باران سبک/مه)

  11. درک قوی‌تر از علائم جاده‌ای

  12. ادغام هوشمندتر در بزرگراه‌ها

  13. مدیریت بهبود یافته سناریوهای حق تقدم

  14. مانورهای پارک پیشرفته

  15. منطق بهبود یافته برای سوار و پیاده کردن مسافر

  16. درک بهتر از حرکات انسانی (به عنوان مثال، سیگنال‌های دست)

• 21. Waymo Driver نسل پنجم (استقرار عمومی فعلی - جگوار I-PACE/پاسیفیکا): این نسل فعلی است که سرویس‌های Waymo One را در شهرهایی مانند فینیکس، سانفرانسیسکو، لس‌آنجلس و آستین تامین می‌کند. این نسل شامل پیشرفت‌های قابل توجهی در:

  • 22. ارتقاء مجموعه حسگرها: دوربین‌های با وضوح بالاتر (تا 29 دوربین در I-PACE)، حسگرهای LiDAR قدرتمندتر (با قابلیت دید تا 300 متر با پوشش 360 درجه)، و رادار بهبود یافته برای اندازه‌گیری فاصله و سرعت، به ویژه در آب و هوای نامساعد.

  • 23. درک پیشرفته: شبکه‌های عصبی عمیق‌تر برای تشخیص، طبقه‌بندی و ردیابی اشیاء در فواصل بیشتر و در سناریوهای پیچیده‌تر.

  • 24. پیش‌بینی بهبود یافته: مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده‌تر برای پیش‌بینی رفتار سایر کاربران جاده (عابرین پیاده، دوچرخه‌سواران، رانندگان انسانی).

  • 25. تصمیم‌گیری و تولید مسیر بهبود یافته: تصمیمات رانندگی ظریف‌تر و شبیه به انسان، منجر به سواری نرم‌تر و ایمن‌تر می‌شود.

  • 26. مقیاس‌پذیری و کارایی: بهینه‌سازی‌ها برای اجرای هوش مصنوعی پیچیده روی رایانه داخلی با کارایی بیشتر.

  • 27. مقاومت در محیط‌های متنوع: عملکرد بهتر در طیف وسیع‌تری از شرایط رانندگی شهری، از جمله ترافیک شلوغ شهری و نورپردازی متغیر.

  • 28. سیستم‌های اضافی و ایمنی: لایه‌های متعدد هوش مصنوعی و سخت‌افزاری اضافی برای اطمینان از عملکرد ایمن حتی در صورت خرابی یک جزء.

  • 29. نقشه‌برداری و محلی‌سازی بهبود یافته: محلی‌سازی بی‌درنگ دقیق‌تر در نقشه‌های با کیفیت بالا.

  • 30. ادغام آخرین تکنیک‌های یادگیری ماشین: ادغام مداوم پیشرفت‌ها در یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی.

• 31. Waymo Driver نسل ششم (آینده - زییکر RT/هیوندای آیونیک 5): Waymo این نسل بعدی را معرفی کرده است که نشان‌دهنده بهبودهای بیشتر در:

  • 32. ادغام حسگر نسل بعدی: به طور بالقوه حسگرهای حتی پیشرفته‌تر و یکپارچه‌تر.

  • 33. قابلیت‌های هوش مصنوعی پیشرفته: الگوریتم‌های یادگیری ماشین بیشتر بهبود یافته برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری حتی بهتر.

  • 34. مقیاس‌پذیری برای تولید انبوه: طراحی شده برای ادغام آسان‌تر در وسایل نقلیه تولید انبوه مانند زییکر RT و هیوندای آیونیک 5.

  • 35. عملکرد در شرایط چالش‌برانگیزتر: با هدف مدیریت آب و هوای حتی متنوع‌تر و سناریوهای جاده‌ای پیچیده‌تر.

ستون‌های اصلی هوش مصنوعی و توسعه مداوم (نماینده «50» باقیمانده)

«50» را می‌توان به عنوان توسعه مداوم و موازی در زیرشاخه‌های مختلف هوش مصنوعی که Waymo Driver را تغذیه می‌کنند نیز درک کرد. هر یک از نکات زیر نشان‌دهنده یک حوزه تحقیقات و توسعه در حال انجام با الگوریتم‌ها، مدل‌ها و تکرارهای بی‌شمار است.

1. هوش مصنوعی درک (Perception AI): هوش مصنوعی مسئول «دیدن» و درک محیط (اشیاء، خطوط، علائم راهنمایی و رانندگی، چراغ‌ها). این شامل: * 37. تشخیص شیء (خودرو، عابر پیاده، دوچرخه) * 38. ردیابی شیء * 39. تشخیص خطوط * 40. تشخیص وضعیت چراغ راهنمایی * 41. تشخیص علائم * 42. تشخیص فضای آزاد

2. هوش مصنوعی پیش‌بینی (Prediction AI): هوش مصنوعی که اقدامات احتمالی آینده سایر کاربران جاده را بر اساس وضعیت فعلی و داده‌های تاریخی آن‌ها پیش‌بینی می‌کند. * 44. پیش‌بینی مسیر عابر پیاده * 45. پیش‌بینی مسیر خودرو * 46. پیش‌بینی مسیر دوچرخه‌سوار

3. هوش مصنوعی برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری (Planning & Decision-Making AI): هوش مصنوعی که تصمیم می‌گیرد خودروی خودران چه کاری را باید در مرحله بعد انجام دهد (به عنوان مثال، تغییر خط، شتاب گرفتن، ترمز کردن، پیچیدن). این شامل: * 48. برنامه‌ریزی مسیر * 49. برنامه‌ریزی رفتاری (به عنوان مثال، چه زمانی ادغام شود، چه زمانی توقف کند) * 50. تولید مسیر (مسیر دقیق و سرعتی که خودرو طی خواهد کرد)

به طور خلاصه، در حالی که Waymo 50 مدل خودروی متمایز ندارد، «50» آن در توسعه مداوم و تکراری سیستم هوش مصنوعی Waymo Driver در پلتفرم‌های سخت‌افزاری مختلف نهفته است، که هر تکرار و هر زیرماژول هوش مصنوعی خاص نشان‌دهنده یک پیشرفت تکنولوژیکی قابل توجه در رانندگی خودران است.