🔴 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

⚠️ حمله ویروس PromptLock: وقتی بدافزار خودش فکر می‌کند

🔴 پژوهشگران ESET Research Labs از کشف نخستین ویروسی خبر داده‌اند که به طور مستقیم از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. این بدافزار با نام PromptLock شناخته می‌شود و توانایی آلوده‌سازی دستگاه‌های Windows، Linux و macOS را دارد.

❌ شیوه عملکرد:

✳️بدافزار شامل پرامپت‌های از پیش تعریف‌شده‌ای است که به مدل هوش مصنوعی ارسال می‌شوند.
✳️مدل در لحظه اسکریپت‌های Lua تولید می‌کند تا فایل‌سیستم را اسکن کند.
✳️داده‌ها یا به سرقت می‌روند یا با الگوریتمی رمزگذاری و قفل می‌شوند.
✳️هسته این بدافزار از مدل gpt-oss-20b (محصول تازه اوپن‌اِی‌آی) قدرت می‌گیرد.


❌ وضعیت کنونی:

♻️کارشناسان معتقدند PromptLock هنوز در مراحل اولیه است.
♻️نشانه‌ها: رمزنگاری ابتدایی و نبود برخی قابلیت‌ها.
♻️انتشار گسترده تاکنون ثبت نشده است.
♻️در یکی از پرامپت‌ها حتی آدرس بیت‌کوینی به نام ساتوشی ناکاموتو دیده شد، اما احتمالاً فقط یک «طعمه» موقت است.


⚡ این خبر نشان می‌دهد بدافزارهای آینده می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، تطبیق‌پذیرتر و خطرناک‌تر شوند.

#امنیت_سایبری #بدافزار #هوش_مصنوعی #AI_industrial_news #futuretech

@rss_ai_ir

🌟 مدل MiniCPM-V 4.5؛ رقیب جمع‌وجور غول‌های چندمودالی

پروژه OpenBMB نسخه جدید MiniCPM-V 4.5 را معرفی کرد؛ مدلی چندمودالی بر پایه Qwen3-8B و SigLIP2-400M که توانایی درک تصویر، توالی تصاویر و ویدئو را دارد و حتی روی موبایل هم در بیش از ۳۰ زبان اجرا می‌شود.

این پروژه زیرمجموعه غیرتجاری شرکت ModelBest (زیر نظر دانشگاه Tsinghua چین) است. سرمایه‌گذاران ModelBest شامل هواوی (Habo)، Primavera Capital و صندوق دولتی Shenzhen Guozhong هستند.

---

🔑 ویژگی کلیدی: پردازش کارآمد ویدئو
✔️ استفاده از 3D-Resampler باعث فشرده‌سازی ۹۶ برابری ویدئو می‌شود: هر ۶ فریم در رزولوشن 448x448 فقط به ۶۴ توکن تبدیل می‌شوند (در حالی که اکثر MLLMها به 1536 توکن نیاز دارند).
✔️ این قابلیت امکان پردازش ویدئو با سرعت ۱۰ فریم بر ثانیه و کلیپ‌های طولانی را بدون افزایش هزینه محاسباتی فراهم می‌کند.
✔️ نتایج برتر روی دیتاست‌های Video-MME، LVBench و MLVU تأییدکننده این کارایی است.

---

🖼 توانایی‌های تصویری
با معماری LLaVA-UHD، مدل می‌تواند با تصاویر تا وضوح 1.8 مگاپیکسل و نسبت تصویر آزاد کار کند، آن هم با مصرف ۴ برابر کمتر توکن‌های بصری.

---

⚡ انعطاف در استدلال
مدل دو حالت دارد:

Fast reasoning برای کارهای روزمره

Deep reasoning برای سناریوهای پیچیده


و کاربر می‌تواند بسته به نیاز بین آن‌ها جابه‌جا شود.
---

📊 عملکرد
با داشتن ۸ میلیارد پارامتر، این مدل در بنچمارک OpenCompass امتیاز 77.0 کسب کرده؛ بالاتر از GPT-4o-latest و Gemini-2.0 Pro و حتی بهتر از مدل متن‌باز Qwen2.5-VL با ۷۲ میلیارد پارامتر. همچنین در OmniDocBench رکورد تازه‌ای به نام خود ثبت کرده است.
---

💻 بدون مشکل در استقرار

♻️نسخه CPU با llama.cpp و ollama
♻️نسخه‌های کوانتیزه در فرمت‌های int4، GGUF و AWQ
♻️پشتیبانی از SGLang و vLLM
♻️قابلیت Fine-tuning با Transformers و LLaMA-Factory
♻️رابط کاربری وب و اپ بهینه‌شده برای iOS
---

📌 لینک‌ها
🟡 [Model]
🟡 [Demo]
🟡 [Community Discord]
🖥 [GitHub]

#هوش_مصنوعی #مدل_چندمودالی #MiniCPM #OpenBMB #MLLM #AI_industrial_news

@rss_ai_ir

🔻 ربات Unitree A2 توانایی حمل بار تا ۲۵۰ کیلوگرم را دارد!

این ظرفیت بالا می‌تواند انقلابی در کاربردهای صنعتی و خدماتی ایجاد کند:
🔹 حمل بار در معادن و خطوط تولید
🔹 پشتیبانی لجستیکی در انبارها و بنادر
🔹 کمک‌رسانی در عملیات امداد و نجات
🔹 کاربردهای نظامی و امنیتی

❓ اما پرسش اصلی اینجاست: چه زمانی شاهد استفاده گسترده و واقعی از چنین ربات‌هایی در صنایع و شهرها خواهیم بود؟

#رباتیک #اتوماسیون #صنعت۴ #AI_industrial_news
@rss_ai_ir

🍌 نانو-بانانا، هوش مصنوعی ویرایش تصویر که رتبه ۱ را کسب کرده بود، حالا با نام Gemini 2.5 Flash Image توسط گوگل عرضه شد.

🔹 دارای قابلیت استدلال چندوجهی و استفاده از دانش دنیای واقعی
🔹 پشتیبانی از ویرایش‌های چندمرحله‌ای (multi-turn edits) به‌صورت پایدار
🔹 امکان ترکیب تصاویر و ایجاد خروجی منسجم
🔹 در دسترس برای کاربران رایگان و پولی Gemini

آیا این ابزار می‌تواند آینده ویرایش تصویر در صنعت خلاقیت و تبلیغات را متحول کند؟ 🎨✨

#هوش_مصنوعی #ویرایش_تصویر #Gemini #AI_industrial_news
@rss_ai_ir