الذكاء الاصطناعي
إطلاق إنتل لورقة 白 حول “مستقبل الطيران”
تعاونت إنتل مع Daedalean، شركة استартاب سويسرية تُنشئ حلول تعلم الآلة للصناعة الجوية. وتقدم ورقة 白 الأخيرة تصميم مرجعي لتطبيق ذكاء اصطناعي يعمل كمساعد طيار غير منشغل أبدًا، ويمكن شهادته، مما يعني أنه ي满ي الاختبارات التنظيمية. من خلال إطلاق هذه الورقة البيضاء، تهدف Daedalean وإنتل إلى تزويد التوجيه للشركات الأخرى التي تبحث عن دمج الإلكترونيات والتطبيقات التي تعتمد على التعلم الآلي في طائراتها.
ديبرا أوبري هي مديرة تسويق المنتج الفني في شركة إنتل.
“ما زالت صناعة الطيران تحتاج إلى الخطوة الأولى نحو مستقبل مع أجهزة حاسوب مدمجة متعددة الاتجاهات: هيكل مرجعي أو قائمة محددة من المتطلبات لإنشاء أنواع معينة من الحواسيب”، قالت. “يشمل الهيكل المرجعي المتطلبات التنظيمية والبرمجيات منخفضة وعالية المستوى وحلول السيليكون لتطبيقات التعلم الآلي. يحتاج المنظمون إلى مراجعة هيكل مرجعي لشهادة أنه سينتج سلوكًا قابلًا للتنبؤ وآمنًا في السماء”.
لقد عملت Daedalean على خوارزمية تعلم الآلة وهيكل مرجعي لحاسوب قادر على تنفيذها. قاموا باختبار الهيكل المرجعي في المعاملات وفي الطائرات أثناء الطيران لتطوير الذكاء السياسي، وهو القدرة على توقع وتحديد الاستجابة للأحداث المستقبلية. لتسريع وقت التسويق للشركات المهتمة بتطبيقاتها، تعاونت Daedalean مع إنتل، التي توفر السيليكون لتصنيع هذه التطبيقات. تعاونت الشركتان على هيكل مرجعي يسرع من وقت التسويق، مما يسمح للشركات بدمج حواسيب تعلم الآلة في قمرات القيادة بسرعة أكبر.
تحدد الورقة البيضاء هيكل مرجعي للإلكترونيات المدمجة التي يمكن شهادتها، بما في ذلك تحديات تطبيق ضمان البرمجيات على أجهزة تعلم الآلة، ونظام الوعي البصري الذي تستخدمه، ودور الحوسبة المدمجة الحالي والمستقبلي في الصناعة. كما ينظر التقرير إلى المتطلبات البرمجية والأجهزة التي تضمن أن تكون أنظمة الطيران آمنة وفعالة.
وفقًا للبيان المقدم من إنتل وDaedalean، يمكن لهيكل المرجع “تقليل وقت التسويق بشكل كبير للشركات المهتمة بدمج ما أطلقوا عليه الذكاء السياسي – القدرة ليس فقط على فهم وفهمن البيئة والحالة الحالية ولكن أيضًا توقع وتفاعل مع موقف مستقبلي – في قمرة القيادة”.
الدكتور نيلز هاندبك هو مدير الهندسة في Daedalean.
“هذه هي الأولى من نوعها في تقديم مثال عملي يعمل وتقديم إرشادات حول كيفية التعامل مع تحديات تنفيذ تطبيق التعلم الآلي في أنظمة مدمجة جيدة في السماء: كيف يمكنك ضمان أن نظامك القائم على التعلم الآلي يمكنه تلبية المتطلبات الحسابية والشهادة والقيود الحجمية والوزن والطاقة (SWaP) في نفس الوقت. يوجه النهج الموصوف في الوثيقة حاجة صناعة الطيران إلى الحوسبة المدمجة عالية الأداء”، قال.
يمكن أن تساعد هذه الورقة البيضاء في جلب قوة الذكاء الاصطناعي إلى أجهزة الطيران. وهي الأولى من نوعها في تقديم مثال عملي لنظام تعلم الآلة وتقديم إرشادات حول كيفية التغلب على تحديات التطبيق. يمكن أن تدفع التوصيات والنتائج الملموسة في التقرير الجديد رغبة الصناعة في الحوسبة المدمجة عالية الأداء. هذا المثال العملي الأساسي له القدرة على زرع موجة جديدة من التطبيقات التي تعتمد على التعلم الآلي في الجو.
يمكنك تحميل الورقة البيضاء هنا.
