نقش حیاتی مهندسی برق در پیشرفت هوش مصنوعی: از پردازش سیگنال تا سیستم‌های خودکار

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در صنایع مختلف از جمله بهداشت و درمان تا امور مالی رشد کرده و یکی از تحول‌برانگیزترین زمینه‌های آن، ادغام با مهندسی برق است. مهندسی برق نقش اساسی در ساخت و بهینه‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی دارد، به ویژه در زمینه‌هایی که سخت‌افزار و نرم‌افزار به هم پیوند می‌خورند. در این مقاله به رابطه هوش مصنوعی و مهندسی برق، نقش حوزه‌های مختلف مهندسی برق در توسعه هوش مصنوعی و نزدیک‌ترین زیرشاخه مهندسی برق به هوش مصنوعی می‌پردازیم.

نقش مهندسی برق در هوش مصنوعی

مهندسی برق پایه و اساس فناوری هوش مصنوعی است، زیرا شامل طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌های سخت‌افزاری است که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند. از پردازش داده‌ها گرفته تا یکپارچه‌سازی حسگرها و توان محاسباتی، جنبه‌های مختلف مهندسی برق به ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد و قوی کمک می‌کنند.

طراحی و بهینه‌سازی سخت‌افزار: مهندسان برق اجزای سخت‌افزاری مانند پردازنده‌ها، حافظه و ماژول‌های ارتباطی را طراحی و بهینه می‌کنند که همگی برای انجام کارهای هوش مصنوعی ضروری هستند.
پردازش سیگنال: پردازش سیگنال، که جزء اصلی مهندسی برق است، در پردازش و تفسیر داده‌ها نقش دارد که شامل داده‌های صوتی، تصویری و حسگرهای ورودی است که برای بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی کلیدی هستند.
سیستم‌های کنترلی: مهندسی کنترل که یکی دیگر از شاخه‌های مهندسی برق است، به توسعه سیستم‌های خودکار کمک می‌کند که می‌توانند بر اساس داده‌های لحظه‌ای تصمیم‌گیری کنند، که برای رباتیک و سیستم‌های خودکار که توسط هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند، حیاتی است.

حوزه‌های کلیدی مهندسی برق در خدمت هوش مصنوعی

۱. پردازش سیگنال

پردازش سیگنال، یکی از تاثیرگذارترین زیرشاخه‌های مهندسی برق برای هوش مصنوعی، شامل دستکاری سیگنال‌ها برای بهبود کیفیت آن‌ها یا استخراج اطلاعات است. در هوش مصنوعی، پردازش سیگنال به‌ویژه در پیش‌پردازش داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها و کاهش نویز اهمیت دارد.

پردازش تصویر و ویدیو: یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری به شدت بر پردازش تصویر متکی هستند. تکنیک‌های پردازش سیگنال وضوح تصویر را افزایش می‌دهند، نویز را حذف می‌کنند و به شناسایی الگوهایی که بعدها توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، کمک می‌کنند.
پردازش سیگنال صوتی: در شناسایی گفتار، سیگنال‌های صوتی به گونه‌ای پردازش می‌شوند که ویژگی‌هایی مانند فرکانس و دامنه استخراج شده و برای تفسیر زبان انسانی توسط هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
داده‌های سری زمانی: بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مانند نگهداری پیش‌بینی‌ شده در سیستم‌های صنعتی بر داده‌های سری زمانی متکی هستند، جایی که پردازش سیگنال برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی دقیق ضروری است.

۲. سیستم‌های کنترلی

سیستم‌های کنترلی در مهندسی برق مربوط به طراحی سیستم‌هایی هستند که رفتار خود را بر اساس بازخورد به طور خودکار تنظیم می‌کنند، که بخش ضروری بسیاری از برنامه‌های خودکار هوش مصنوعی است.

رباتیک و سیستم‌های خودکار: ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی برای تفسیر داده‌های حسگرها و تنظیم اقدامات خود در لحظه به سیستم‌های کنترلی متکی هستند. برنامه‌هایی مانند وسایل نقلیه خودکار به مکانیسم‌های کنترلی پیشرفته نیاز دارند تا داده‌های محیطی را پردازش کنند و تصمیمات سریع و دقیق بگیرند.
کنترل تطبیقی و تصمیم‌گیری: اصول مهندسی کنترل برای ایجاد سیستم‌های تطبیقی در هوش مصنوعی ضروری است که در آن سیستم‌ها از داده‌ها می‌آموزند و پاسخ‌های خود را برای شرایط مشابه در آینده بهبود می‌بخشند.

۳. مهندسی ارتباطات

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر مجموعه داده‌های عظیمی متکی هستند که به انتقال، ذخیره‌سازی و دسترسی کارآمد به داده‌ها نیاز دارند، که مهندسی ارتباطات در اینجا نقش مهمی دارد.

انتقال داده و شبکه‌بندی: با رشد اینترنت اشیا، مهندسی ارتباطات اطمینان می‌دهد که داده‌ها بین حسگرها و پردازنده‌های هوش مصنوعی به‌طور امن و کارآمد منتقل می‌شوند.
رایانش لبه‌ای: برنامه‌های هوش مصنوعی در لبه شبکه، مانند دستگاه‌های اینترنت اشیا، از پروتکل‌های ارتباطی بهینه‌شده برای تأخیر و پهنای باند کم بهره‌مند می‌شوند که امکان تجزیه و تحلیل داده‌ها را نزدیک به منبع داده فراهم می‌کند.

۴. طراحی میکروالکترونیک و سخت‌افزار

مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند، که در اینجا طراحی میکروالکترونیک و سخت‌افزار اهمیت می‌یابد.

مدارهای مجتمع اختصاصی (ASIC): ASICهایی که برای برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، مانند واحدهای پردازش تنسور گوگل (TPU)، به نیازهای خاص الگوریتم‌های یادگیری ماشین اختصاص داده شده‌اند و عملکرد بهینه‌ای برای وظایف آموزش و استنتاج ارائه می‌دهند.
آرایه‌های دروازه قابل برنامه‌ریزی (FPGA): این مدارهای انعطاف‌پذیر و قابل برنامه‌ریزی اغلب برای نمونه‌سازی سریع مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند و پردازش سریع داده‌ها را متناسب با حجم‌های کاری خاص هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.
بهره‌وری انرژی در سخت‌افزار: وظایف هوش مصنوعی به منابع زیادی نیاز دارند، بنابراین طراحی سخت‌افزارهای با بهره‌وری انرژی بالا ضروری است، به ویژه برای برنامه‌های کاربردی در دستگاه‌های تلفن همراه و اینترنت اشیا.

کدام زیرشاخه مهندسی برق به هوش مصنوعی نزدیک‌تر است؟

از بین همه زیرشاخه‌های مهندسی برق، پردازش سیگنال به دلیل نقش اساسی خود در پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها، به عنوان نزدیک‌ترین زیرشاخه به هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

تبدیل داده و استخراج ویژگی‌ها: پردازش سیگنال ابزارهایی را برای تبدیل داده خام به فرمت‌های قابل استفاده برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، که این مرحله در تقریباً همه برنامه‌های هوش مصنوعی ضروری است.
کاهش نویز و کیفیت داده‌ها: تکنیک‌های پردازش سیگنال به یکپارچگی داده‌ها کمک می‌کنند و به الگوریتم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند از داده‌های دقیق و باکیفیت بیاموزند، که این امر برای عملکرد مدل‌ها ضروری است.
شناسایی تصویر و صدا: بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی مانند دسته‌بندی تصویر و پردازش زبان طبیعی بر توانایی تفسیر داده‌های صوتی و تصویری متکی هستند که پردازش سیگنال در اینجا مستقیماً بر کارآیی هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.

پیشرفت‌های مهندسی برق به کمک هوش مصنوعی

ظهور هوش مصنوعی منجر به بازنگری در روش‌های سنتی مهندسی برق شده و به پیشرفت در چندین حوزه منجر شده است:

پردازش سیگنال هوشمند: مدل‌های هوش مصنوعی اکنون برای خودکارسازی و بهینه‌سازی وظایف پردازش سیگنال استفاده می‌شوند، مانند فیلتر تطبیقی در مخابرات که در آن هوش مصنوعی وضوح سیگنال را در محیط‌های پرنویز بهبود می‌بخشد.
سیستم‌های کنترلی خودیادگیر: هوش مصنوعی سیستم‌های کنترلی را ارتقاء می‌دهد و به آن‌ها اجازه می‌دهد بر اساس الگوهای داده‌ای تغییرپذیر سازگار شوند و خود را تصحیح کنند که باعث افزایش بهره‌وری و کاهش مداخله انسانی می‌شود.
رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی: اگرچه در مراحل اولیه خود است، رایانش کوانتومی یک حوزه نوظهور در مهندسی برق است که می‌تواند توانایی‌های هوش مصنوعی را با ارائه توان محاسباتی بی‌سابقه به طور چشمگیری افزایش دهد.

هوش مصنوعی دقیقا چیست؟ – کورسرا