📉 عدم تعادل کلاس‌ها؛ دشمن خاموش یادگیری عمیق در مسائل واقعی

@rss_ai_ir
🎯 در بسیاری از پروژه‌های صنعتی و پزشکی، داده‌های ما به‌صورت طبیعی نامتوازن هستند. یعنی برخی کلاس‌ها (مثلاً قطعات معیوب یا بیماران نادر) بسیار کمتر از کلاس‌های عادی در دیتاست حضور دارند.

🤖 در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، این عدم تعادل باعث می‌شود مدل با سرعت بیشتری کلاس پرتکرار را یاد بگیرد و کلاس اقلیت را نادیده بگیرد. نتیجه چیست؟
مدلی که به‌ظاهر دقت بالا دارد، اما در شناسایی موارد بحرانی کاملاً ناکارآمد است.


⚠️ مشکلات اصلی ناشی از عدم تعادل کلاس:
– تمایل مدل به پیش‌بینی کلاس اکثریت
– کاهش حساسیت (Recall) برای کلاس‌های نادر
– یادگیری ناقص ویژگی‌های مهم در کلاس اقلیت
– ناتوانی در تعمیم‌پذیری مدل به داده‌های واقعی


🛠 برای مقابله با این چالش، راهکارهایی وجود دارد:
🔹 استفاده از تابع زیان مناسب مثل Focal Loss
🔹 وزن‌دهی کلاس‌ها در تابع زیان
🔹اعمال Oversampling برای کلاس‌های اقلیت یا Undersampling برای کلاس اکثریت
🔹 استفاده از تکنیک‌های ترکیبی مثل SMOTE
🔹 استفاده از شاخص‌های ارزیابی دقیق‌تر مانند AUC و F1 به‌جای Accuracy ساده


📌 اگر در پروژه‌ای با داده‌های نامتوازن کار می‌کنید، حتماً به نحوه آموزش CNN و تحلیل شاخص‌های عملکرد آن دقت بیشتری داشته باشید. یادگیری صحیح کلاس اقلیت، کلید موفقیت مدل در شرایط واقعی است.

#یادگیری_عمیق #عدم_توازن #شبکه_عصبی #تشخیص_عیب #هوش_مصنوعی #طبقه‌بندی_تصاویر #CNN #AI_Industrial

@rss_ai_ir

📌 ربات‌ها در آستانه ورود به زندگی روزمره
@rss_ai_ir

🤖 وان شین‌سین، بنیان‌گذار Unitree Robotics، اعلام کرده که در ۱ تا ۲ سال آینده صنعت رباتیک جهشی هم‌تراز با ظهور ChatGPT خواهد داشت. ربات‌ها قادر خواهند بود در محیط‌های ناشناخته و بدون برنامه‌نویسی قبلی وظایفی مانند تمیز کردن یا تحویل اشیا را انجام دهند.

🔍 به گفته او، سخت‌افزار برای این مرحله آماده است، اما «هوش مصنوعی برای هوش تجسدی» (Embodied Intelligence) هنوز عقب‌تر از نیاز بازار است.

⚙️ مدل‌های Vision-Language-Action در حال حاضر برای کارهای پیچیده بیش‌ازحد ساده‌سازی شده‌اند. Unitree این مدل‌ها را همراه با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) استفاده می‌کند، اما این رویکرد هنوز به بهبود نیاز دارد.

💡 آینده در مدلی است که بتواند از متن، ویدئو یا شبیه‌سازی فیزیکی محیط بسازد و بر اساس آن حرکات ربات را کنترل کند. نمونه‌ای از این رویکرد، مدل جهانی Genie 3 گوگل است که ویژگی‌های فیزیکی اشیا را در نظر می‌گیرد.

#هوش_مصنوعی #رباتیک #EmbodiedIntelligence #VisionLanguageAction #Genie3 #یادگیری_تقویتی #AI_industrial_news

📌 یادگیری تقویتی در صنعت — چه زمانی مناسب است؟
@rss_ai_ir 🤖🏭

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) زمانی در پروژه‌های صنعتی کاربرد دارد که:


---

🔹 محیط پویا و غیرقطعی است
وقتی فرآیند یا سیستم دائم در حال تغییر است و مدل باید به مرور زمان بهترین تصمیم را یاد بگیرد، RL انتخاب مناسبی است.
#DynamicSystems

🔹 هدف رسیدن به حداکثر بهره‌وری در بلندمدت است
اگر سود یا کیفیت وابسته به سلسله‌ تصمیم‌ها باشد و نه یک خروجی لحظه‌ای، RL می‌تواند راه‌حل بهینه ارائه دهد.
#LongTermOptimization

🔹 امکان شبیه‌سازی یا تعامل مکرر با سیستم وجود دارد
RL برای یادگیری نیاز به آزمون‌وخطای فراوان دارد؛ داشتن یک شبیه‌ساز صنعتی یا امکان تست ایمن روی سیستم، ضروری است.
#IndustrialSimulation

🔹 قوانین تصمیم‌گیری سخت و دقیق نیستند
وقتی نمی‌توان با قوانین از پیش‌تعریف‌شده تمام سناریوها را پوشش داد، RL می‌تواند با تجربه‌آموزی، سیاست تصمیم‌گیری را کشف کند.
#AdaptiveControl

🔹 مسئله چندمرحله‌ای یا کنترل فرآیند است
از کنترل ربات‌ها و خطوط تولید گرفته تا زمان‌بندی تعمیرات و مدیریت مصرف انرژی، RL در مسائل Sequential Decision Making می‌درخشد.
#ProcessControl


---

📍 مثال‌ها در صنعت:

♻️بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانه
♻️کنترل بازوی رباتیک در مونتاژ
♻️زمان‌بندی تولید و تعمیرات پیشگیرانه
♻️تنظیمات خودکار پارامترهای فرآیند ذوب یا ریخته‌گری


#ReinforcementLearning #هوش_مصنوعی #AI_industrial #RL_industry #machinelearning

🚀مدل MolmoAct: نسل تازه مدل‌های بینایی-زبان-اکشن برای رباتیک

🧩 پژوهشگران در مقاله‌ای جدید MolmoAct را معرفی کرده‌اند؛ یک مدل متن‌باز VLA (Vision-Language-Action) که برای دستکاری رباتیک طراحی شده و با استدلال فضایی چندمرحله‌ای کار می‌کند.

🔹 ایده کلیدی
برخلاف روش‌های مرسوم end-to-end که از تصویر مستقیم به اکشن می‌روند، MolmoAct یک لایه میانی استدلال فضایی اضافه می‌کند تا:

♻️تعمیم‌پذیری بهتر

♻️شفافیت در تصمیم‌گیری

♻️امکان تعامل و اصلاح توسط کاربر


🔹 مراحل تولید خودبازگشتی (ARM)
مدل با ورودی تصویری + دستور زبانی سه نوع توکن تولید می‌کند:

1. توکن‌های عمق → نمایش هندسه سه‌بعدی صحنه


2. توکن‌های استدلال تصویری → مسیر دوبعدی (Polyline) برنامه‌ریزی‌شده برای ابزار انتهایی


3. توکن‌های اکشن سطح پایین



🔹 نتایج برجسته

📈 86.6% میانگین موفقیت در دیتاست LIBERO (بهترین عملکرد نسبت به همه مدل‌های پایه)

🦾 در وظایف واقعی، تا 22.7% بهبود پیشرفت کارها نسبت به خط پایه π-FAST در کارهای دو-دستی


🔹 اهمیت برای صنعت
ساختار شفاف و قابل‌ویرایش MolmoAct این امکان را می‌دهد که کاربران مسیر حرکت ربات را ویرایش کنند (Editable Trajectory Steering) و همین قابلیت آن را برای ربات‌های صنعتی و همکاری انسان-ماشین بسیار ارزشمند می‌کند.

📚 منبع: arXiv و HuggingFace

🌐 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #رباتیک #VisionLanguageModels #AI_industrial

🔴 در پروژه‌های صنعتی هوش مصنوعی، حضور بعضی افراد می‌تواند پروژه را به شکست بکشاند.

🚫 این افراد را در تیم خود استفاده نکنید:

1️⃣ تئوری‌زده‌های صرف: کسانی که فقط مقاله می‌خوانند و مدل می‌سازند، بدون توجه به محدودیت‌های واقعی صنعت مثل سخت‌افزار یا هزینه.
2️⃣ کدنویس‌های بی‌خبر از صنعت: برنامه‌نویس‌هایی که صرفاً به کد نگاه می‌کنند و فرآیند واقعی تولید یا محدودیت سنسورها را نمی‌شناسند.
3️⃣ فریلنسرهای بدون تعهد: افرادی که فقط برای دریافت پول وارد پروژه می‌شوند و بعد از تحویل، سیستم را بدون پشتیبانی رها می‌کنند.
4️⃣ مدیران غیر فنی با توقعات غیرواقعی: کسانی که فقط برای مد بودن به سراغ AI می‌آیند و انتظار دارند ظرف یک ماه کل خط تولید خودکار شود.
5️⃣ افراد تک‌بعدی و منزوی: کسانی که حاضر به تعامل بین‌رشته‌ای نیستند (مثلاً فقط دیتا ساینتیست یا فقط IT).
6️⃣ بی‌توجه به تست و مانیتورینگ: افرادی که فکر می‌کنند پروژه با آموزش مدل تمام می‌شود و نگهداری و پایش در عمل را نادیده می‌گیرند.


✅ بهترین تیم صنعتی ترکیبی است از دیتاساینتیست‌های آشنا به صنعت، مهندسان نرم‌افزار و DevOps، متخصصان صنعتی (Domain Experts) و مدیر پروژه واقع‌بین.

#هوش_مصنوعی #پروژه_صنعتی #مدیریت_پروژه #AI_industrial

🆔 @rss_ai_ir

📌 بینایی ماشین در خدمت صنعت

هوش مصنوعی و بینایی ماشین در خطوط تولید دیگر یک انتخاب لوکس نیست، بلکه یک ضرورت است. نمونه‌ی تازه از DeepX نشان می‌دهد چگونه می‌توان با مدل‌های پردازش تصویر، بهره‌وری و ایمنی را چند برابر کرد:

🔹 ردیابی لحظه‌ای اشیا: شناسایی و دنبال‌کردن بطری‌ها و محصولات روی خط تولید.
🔹 تشخیص عیوب: کشف ایراداتی که از چشم انسان پنهان می‌ماند (مانند بطری‌های معیوب ۲۳ و ۲۸).
🔹 اسکن موجودی انبار: شناسایی خودکار جایگاه‌های خالی و پایش لحظه‌ای انبار.
🔹 ردیابی کارکنان: تحلیل حرکات کارکنان برای افزایش ایمنی و جلوگیری از ورود به مناطق خطرناک.

⚡️ این فناوری‌ها نه‌تنها باعث کاهش خطا و افزایش سرعت می‌شوند، بلکه امنیت کارگران و کیفیت محصول را هم تضمین می‌کنند.
@rss_ai_ir
#AI_industrial #ComputerVision #SmartFactory #Industry40

🐋 مدل DeepSeek-V3.1 حالا می‌تونه به صورت لوکال اجرا بشه

حجم اولیه مدل ۷۱۵ گیگابایت بود، اما با تکنیک کوانتیزاسیون جدید Dynamic 1-bit GGUF به ۱۷۰ گیگابایت کاهش پیدا کرده (۸۰٪ کاهش).

⚡ صرفه‌جویی عظیم در حافظه

👉 راهنمای کامل: https://docs.unsloth.ai/basics/deepseek-v3.1
👉 نسخه GGUF: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3.1-GGUF

حالا اجرای یکی از بهترین مدل‌های DeepSeek روی سیستم‌های شخصی هم امکان‌پذیره، نه فقط در دیتاسنتر 🚀

#DeepSeek #GGUF #هوش_مصنوعی #AI_industrial_news #futuretech

@rss_ai_ir

⏱️ سیستم‌های تاخیردار در صنعت و هوش مصنوعی

در بسیاری از فرآیندهای صنعتی، خروجی یک سیستم با تأخیر به ورودی واکنش نشان می‌دهد. این تأخیر می‌تواند چند میلی‌ثانیه در یک خط تولید پرسرعت باشد یا چند دقیقه در یک فرآیند شیمیایی. چنین پدیده‌ای را سیستم تاخیردار (Time-Delay System) می‌نامند.

⚡ چالش‌ها در صنعت:

♻️در رباتیک و کنترل حرکتی، تأخیر باعث لرزش یا ناپایداری می‌شود.
♻️در کنترل دما یا فشار، تأخیر می‌تواند باعث نوسانات شدید شود.
♻️در شبکه‌های صنعتی (مثلاً LoRa یا سیستم‌های توزیع‌شده)، تأخیر انتقال داده روی زمان تصمیم‌گیری هوش مصنوعی اثر مستقیم دارد.


🤖 نقش هوش مصنوعی:

1. پیش‌بینی اثر تأخیر با استفاده از شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models).

2. کنترل پیش‌بین (MPC) مبتنی بر AI: ورودی‌ها را طوری تنظیم می‌کند که اثر تأخیر خنثی شود.

3. یادگیری تقویتی (RL): عامل‌ها یاد می‌گیرند با تأخیر کنار بیایند و تصمیمات پایدارتر بگیرند.

4. دیجیتال توین (Digital Twin): شبیه‌سازی لحظه‌ای فرآیندها برای درک بهتر اثر تأخیر قبل از اجرای واقعی.



💡 مثال واقعی:
در خطوط ریخته‌گری مس یا فولاد، تغییر جریان خنک‌کننده اثر خود را با چند ثانیه تأخیر روی دمای سطح نشان می‌دهد. یک الگوریتم AI می‌تواند با یادگیری این رفتار، مقدار خنک‌کننده را پیشاپیش تنظیم کند تا محصول با کیفیت یکنواخت تولید شود.

#هوش_مصنوعی #کنترل_فرآیند #صنعت #سیستم_تاخیردار #AI_industrial_news

🚀 اولین گام در نوشتن پروپوزال هوش مصنوعی صنعتی

خیلی‌ها وقتی پروپوزال می‌نویسند، مستقیم از تکنولوژی شروع می‌کنند (YOLO، CNN، LLM و …). اما راز موفقیت اینجاست 👇

🔹 اول مسئله را تعریف کن، بعد از تکنولوژی بگو.

📌 مراحل کلیدی:

1. شناسایی مشکل واقعی در صنعت (کنترل کیفیت، نگهداری تجهیزات، ایمنی، بهینه‌سازی فرآیندها)


2. توضیح وضعیت فعلی (چطور الان حل می‌شود و ضعف‌هایش چیست)


3. نشان دادن فرصت بهبود با AI (کاهش هزینه، افزایش سرعت و دقت، بهبود ایمنی)


4. تعریف شاخص‌های قابل سنجش (مثلاً دقت بالای ۹۵٪ یا کاهش ضایعات تا ۱۰٪)



✅ ارزش پروپوزال شما نه در نام الگوریتم‌ها، بلکه در تعریف عددی مشکل و ارزش اقتصادی حل آن است. تکنولوژی فقط ابزار رسیدن به هدفه.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #صنعت #پروپوزال #AI_industrial