📉 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

🛠️ پایان پروژه، پایان مسئولیت نیست!

خیلی وقت‌ها وقتی یک پروژه صنعتی تموم می‌شه و به کارفرما تحویل داده می‌شه، تیم فکر می‌کنه کارش تمومه و باید سریع سراغ پروژه بعدی بره. اما واقعیت اینه که مرحله‌ی پس از تحویل (Post-Deployment Monitoring) یکی از حیاتی‌ترین بخش‌های موفقیت پروژه است.

🔍 چرا مهمه؟

♻️شرایط واقعی صنعت با محیط تست متفاوته.
♻️اپراتورها ممکنه خطاهایی انجام بدن که در سناریوهای آزمایشی پیش‌بینی نشده.
♻️داده‌های جدید می‌تونن الگوهای متفاوتی داشته باشن.
♻️گاهی تنظیمات ساده مثل کالیبراسیون سنسور یا ریستارت سرویس باعث بروز مشکل می‌شه.


✅ بهترین کار اینه که بعد از تحویل:

1. حداقل چند هفته پایش فعال داشته باشید.
2. گزارش خطاها و لاگ‌ها رو جمع‌آوری و تحلیل کنید.
3. آموزش کاربران نهایی رو جدی بگیرید.
4. آماده باشید برای تغییرات کوچک (Patch) یا اصلاحات سریع.



🔑 تحویل یک پروژه موفق فقط به روز Delivery ختم نمی‌شه؛ بلکه زمانی معنا پیدا می‌کنه که در محیط واقعی پایدار و قابل اعتماد کار کنه.

#هوش_مصنوعی #پروژه_صنعتی #مدیریت_پروژه #AI_industrial

📌 قبل از پرپوزال صنعتی حتماً خط تولید و کارکنان را ببینید

خیلی وقت‌ها ایده‌های هوش مصنوعی وقتی روی کاغذ هستند عالی به‌نظر می‌رسند، اما در عمل با نیازها و محدودیت‌های خط تولید فاصله دارند. ✨

🔹 یکبار قبل از نوشتن و ارائه‌ی پرپوزال، به خط تولید سر بزنید و از نزدیک جریان واقعی کار را ببینید.
🔹 با اپراتورها و کارکنان خط صحبت کنید؛ آن‌ها مشکلات ریز و درشتی را می‌بینند که در گزارش‌های مدیریتی پیدا نمی‌شوند.

مثلاً:
✅ ممکن است شما در پرپوزال پیشنهاد مدل بینایی ماشین برای تشخیص عیوب سطحی بدهید، اما اپراتور به شما بگوید که «بیشتر خرابی‌ها در شب و به خاطر بخار یا نور کم رخ می‌دهد». همین یک نکته می‌تواند مسیر پروژه را تغییر دهد و شما را به سمت استفاده از ترکیب بینایی ماشین و سنسورهای حرارتی یا LiDAR هدایت کند.

✅ یا شاید فکر کنید بهترین ایده، پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات با تحلیل داده‌های سنسورها است. اما وقتی با تعمیرکاران صحبت کنید، متوجه می‌شوید مشکل اصلی در نبودن سنسورهای کافی روی دستگاه‌های قدیمی است؛ پس در پرپوزال باید راهکارهای دیتافیوژن و مدل‌سازی ترکیبی (Hybrid Modeling) را جایگزین کنید.

🔑 خلاصه اینکه:
هوش مصنوعی فقط وقتی در صنعت موفق است که روی واقعیات خط تولید بنا شود. و این واقعیت‌ها را بهترین منبع داده، یعنی کارکنان خط، به شما منتقل می‌کنند.

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #صنعت #پرپوزال #مدیریت_صنعتی #خط_تولید #AI_industrial


@rss_ai_ir

🦀 وقتی ربات‌ها به قلمرو حیوانات وارد می‌شوند!

گروهی از پژوهشگران یک ربات‌خرچنگ زیست‌مقلد به نام «موج‌زن دیو» طراحی کردند تا واکنش خرچنگ‌های نر واقعی را در فصل جفت‌گیری بررسی کنند.

🔹 این ربات با پرینتر سه‌بعدی ساخته شده، چنگک‌های قابل‌تعویض در اندازه‌های مختلف دارد و از طریق اپلیکیشن بلوتوثی کنترل می‌شود. محققان آن را در فاصله ۳۰ سانتی‌متری خرچنگ واقعی قرار دادند و واکنش‌ها را با دوربین ثبت کردند.

🔸 خرچنگ‌های نر برای جذب ماده‌ها جلوی لانه خود چنگک تکان می‌دهند. با دیدن ربات، زمان تکان دادن چنگک افزایش یافت اما سرعت تغییر نکرد. دانشمندان می‌گویند شاید نرها حضور رقیب را به معنای احتمال حضور ماده بدانند، ولی تا وقتی مطمئن نشوند انرژی بیشتری خرج نمی‌کنند.

⚡ جالب‌تر اینکه برخی نرها به ربات حمله کردند و یکی حتی چنگکش را از جا کند! همین باعث شد آزمایش موقتاً متوقف شود.

❓به‌نظر شما، آیا آینده‌ی زیست‌شناسی می‌تواند پر از این‌گونه ربات‌های آزمایشگاهی باشد؟

#هوش_مصنوعی #رباتیک #بیومیمتیک #پژوهش #AI_industrial_news
@rss_ai_ir

⚡ افزایش مصرف انرژی با گسترش هوش مصنوعی در آمریکا

💥 رشد سریع مراکز داده (Data Centers) برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی باعث شده قبض‌های برق در ایالات متحده به شکل محسوسی بالا برود. شبکه بزرگ PJM که ۱۳ ایالت و واشنگتن دی‌سی را پوشش می‌دهد، با فشار سنگینی مواجه شده است.

📊 آمارها نشان می‌دهد:
🟢 در ۹ ایالت تحت پوشش PJM و همچنین واشنگتن دی‌سی، قبض‌های برق بیش از میانگین کشوری و بالای ۶٪ رشد داشته است.
🟢 در نیوجرسی افزایش ۱۳.۳٪ و در نیویورک ۱۴.۴٪ ثبت شده است.
🟢 طبق گزارش Monitoring Analytics، حدود ۶۴٪ از هزینه‌های جدید مستقیماً به تقاضای فعلی و پیش‌بینی‌شده مراکز داده مرتبط است.

⚡ آموزش و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی چندین برابر بیشتر از یک جستجوی اینترنتی عادی انرژی مصرف می‌کند.

هرچند اپراتورها به سمت بهبود بهره‌وری انرژی حرکت کرده‌اند، اما بازار هنوز نیاز به زمان برای سازگاری دارد. تحلیلگران Bloomberg می‌گویند اگر هوش مصنوعی به درستی به کار گرفته شود، خودش می‌تواند راه‌حل بخشی از بحران انرژی باشد.

#هوش_مصنوعی #صنعت #مصرف_انرژی #تحول_دیجیتال #AI_industrial_news

@rss_ai_ir