
همه ما تقریبا در مورد دیپ فیکها، الگوریتمهای جستجو و سیستمهای عکاسی محاسباتی مبتنی بر فناوری هوش مصنوعی را شنیدهایم که میتوانند عکسهای قدیمی ما را به طرز چشمگیری بهبود بخشند. اما این برنامهها فقط یک نمونهی کوچکی از این دستاوردهای بزرگ هستند. این روزها هوش مصنوعی بیشتر و بیشتر در صنعت حضور معناداری پیدا کرده است. بنابراین بد نیست که نگاهی به برخی از برنامههای کاربردی و جالبی که از فناوری هوش مصنوعی ساخته شدهاند بیندازیم که شاید تا به حال آنها را ندیده باشیم. پس با ما در ادامه مقاله همراه باشید.

1. فناوری هوش مصنوعی تولید مواد غذایی پایدار
شرکت مواد غذایی وگان NotCo تصمیم گرفت شیری گیاهی تولید کند که مزه یا بافت آن به هم نریزد و اصطلاحاً آن را به محصولی خطرناک و مضر تبدیل نکند (مواردی که بسیاری از مردم از انجام آن امتناع میورزند) و در واقع از موادی استفاده کند که تأثیر مثبتی به جای بدتر کردن اوضاع بر محیط زیست بگذارد. شرکت ناتکو (NotCo) از یک حسگر به کمک فناوری هوش مصنوعی برای نمایان کردن طعم و بافت شیر گاو استفاده کرد و این اطلاعات را با کمک هوش مصنوعی به نام Guiseppe ثبت کردند.
سپس از طریق تمام احتمالات برای رسیدن به بهترین ترکیب از مواد تشکیل دهنده برای برآورده کردن مشخصات شناسایی شده در طول تجزیه و تحلیل انجام شده استفاده کردند. کار توسط شرکت ناتکو و فناوری هوش مصنوعی Guiseppe در ترکیبی رنگارنگ از مواد غیر منتظره مانند آب آناناس، آب کلم و پروتئین نخود و سایر موارد محصول را به اوج خود رساندند.
نکته قابل توجهتر این است که ناتکو ادعا میکند که محصول NotMilk آن 74% انرژی کمتر، 92% آب کمتر و 74% گاز CO2 کمتری نسبت به شیر لبنیات معمولی آزاد میکند. در حالی که همان رنگ، طعم، بافت و حسی را که شما دریافت میکنید حفظ کرده است.

2. فناوری هوش مصنوعی طراحی مولد
طراحی و مهندسی محصول زمینهای آسان نیست و مرحلهی نمونهسازی چرخه توسعه محصول اغلب وقتگیر و پر زحمت است. در حالی که برنامههای CAD مانند SolidWorks، SolidEdge و AutoCAD تجسم و شبیهسازی را تا حدودی ساده کردند. به طور سنتی، طراحیها هنوز عمدتاً به صورت سنتی و دستی انجام میشود و ماکتها و نمونههای اولیه همیشه به عنوان پلههایی برای هموار کردن راه برای رسیدن به محصول نهایی استفاده میشود. اینجاست که فناوری هوش مصنوعی وارد میشود (هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مسائل و استفاده از پارامترهای شناخته شده برای حل مشکلات آنها برتری دارند.)
با استفاده از سیستمهایی مانند مجموعههای طراحی مولد Auto Desk یا زیمنس، طراحان میتوانند تعدادی پارامتر (مانند وزن، مواد، بار، تنش و کنش) و همچنین محدود کردن سطوح رابط (مانند لولاها و نقاط نصب) را تعریف کرده و پروژه را تحویل دهند. به طور موقت میتوان از یک سیستم فناوری هوش مصنوعی مبتنی بر cloud نیز در انجام پروژه استفاده کرد؛
زیرا الگوریتم طراحی مولد آنها محدودیتها و پارامترهای طراح را میگیرد و صدها یا هزاران طرح مختلف را برای حل مشکل به آنها ارائه میدهد. زیبایی سیستمها در این است که میتوانید از آنها بهعنوان نقطهای برای پرش استفاده کنید تا نمونهسازی زیادی را رد کنید یا بسته به کاربرد، طول عمر و مواد فرآیند ساخت طراحی را بهینه کنید.

3. فناوری هوش مصنوعی ارتقای تصویر
اگر تا به حال سعی کردهاید یک تصویر را در برنامهای مانند Paint یا Photoshop بزرگنمایی کنید، میدانید که این عمل در اکثر مواقع باعث میشود تصویر به یک تصویر تار با بهم ریختگیهای فراوانی همراه شود. Topaz Labs در تلاش است تا با نرم افزار ارتقاء مقیاس با فناوری هوش مصنوعی گیگاپیکسلی خود این وضعیت را تغییر دهد. این شرکت ادعا میکند که یادگیری ماشین و الگوریتمهای هوش مصنوعی که گیگاپیکسل از آن استفاده میکند، میتواند جزئیات و وضوح را تا 600٪ افزایش دهد.
در حالی که Topaz Labs گیگاپیکسل را به عنوان ابزاری برای بایگانی تصاویر آنالوگ به بازار عرضه میکند، شرکت ادوبی به لطف پلاگین Gigapixel برای نرم افزار Adobe Photoshop، پتانسیل فوق العادهای برای استفاده در عکاسی تجاری به وجود آورده است.
آیندهای را تصور کنید که در آن بهبود فناوری هوش مصنوعی به شما این امکان را میدهد بتوانید تقریباً با هر دوربینی که میخواهید عکس بگیرید، بدون اینکه نگران تار بودن آن باشید.

4. فناوری هوش مصنوعی رندر سه بعدی و انیمیشن
اگر به اطراف و فضا در بازیها توجه کردهاید، آگاه خواهید بود که از کارت های گرافیک GeForce RTX انویدیا و هستههای ردیابی اشعهای برای واقعیتر کردن نور در بازی استفاده میکنند. همان هستههای Nvidia RT نیز ابزارهای بسیار قدرتمندی برای هنرمندان دیجیتالی هستند که از برنامههای رندر سه بعدی مانند Blender ،KeyShot و هر برنامه دیگری که از Optix Engine Nvidia استفاده میکنند. Optix API به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا از قابلیتهای ردیابی پرتوهای مبتنی بر هوش مصنوعی پردازندههای گرافیکی RTX برای تسریع رندر و حذف نویز تصاویر با نتایج خارقالعاده بهره ببرند.
در دوران تاریک (قبل از اینکه انویدیا هستههای RT خود را از طریق Optix در دسترس برنامهها قرار دهد) موتورهای رندر برای رندرگیری و پیشنمایش صحنهها به اسب بخار خام CPU و GPU تکیه میکردند، به این معنی که نه تنها رندر یک صحنه بهطور بسیار زیادی طول میکشید، بلکه پیشنمایش یک صحنه با عناصر و بافتهای دقیق یک آشفتگی بی پاسخ بود. در برنامههایی که از آن پشتیبانی میکنند، هستههای ردیابی پرتو میتوانند زمانهای رندر را تا ۶۰ درصد در مقایسه با رندر CPU و GPU کاهش دهند.
