يشهد مجال الرؤية الحاسوبية تطورًا سريعًا بفضل التحسينات في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وزيادة القدرة الحسابية، وتكاثر البيانات. تتيح نماذج التعلم الآلي المُحسّنة التعرف على الصور ومعالجتها بدقة أكبر. ويدفع الطلب المتزايد على الأتمتة والتقنيات الذكية في مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والسيارات وتجارة التجزئة، إلى مزيد من التطوير.
الشكل 1: رؤية الكمبيوتر
المصدر- تحليل DBMR
حسب التعريف
الرؤية الحاسوبية مجالٌ من مجالات الذكاء الاصطناعي يُمكّن الحواسيب من تفسير المعلومات البصرية من العالم الخارجي وفهمها، على غرار طريقة معالجة البشر للمدخلات البصرية. ويشمل ذلك تطوير خوارزميات وأنظمة قادرة على تحليل الصور والفيديوهات لاستخراج بيانات ذات معنى، مثل تحديد الأشياء، واكتشاف الأنماط، وفهم المشاهد.
تشمل هذه التقنية تقنيات وتطبيقات متنوعة، بما في ذلك التعرف على الصور، وكشف الأجسام، وتحليل الفيديو. وتُستخدم الرؤية الحاسوبية في مجالات متنوعة، مثل المركبات ذاتية القيادة، والتصوير الطبي، وأنظمة المراقبة، مما يُعزز عمليات الأتمتة واتخاذ القرار من خلال تزويد الآلات بالقدرة على إدراك وتفسير المحفزات البصرية.
تعود جذور الرؤية الحاسوبية إلى ستينيات القرن الماضي، حيث انبثقت من مجال الذكاء الاصطناعي الأوسع. ركزت الأبحاث المبكرة على معالجة الصور الأساسية والتعرف على الأنماط، باستخدام خوارزميات بسيطة لتحليل البيانات المرئية. وفي ثمانينيات القرن الماضي، شهدت تطورات كبيرة مع تطوير تقنيات أكثر تطورًا لاستخراج السمات وتجزئة الصور.
شهدت تسعينيات القرن الماضي اهتمامًا متزايدًا بتقنيات التعلم الآلي، التي قدّمت أساليب أكثر فعالية لتصنيف الصور وكشف الأجسام. وشهدت الألفية الثانية ثورةً مع ظهور تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، مما حسّن دقة وقدرات أنظمة الرؤية الحاسوبية بشكل ملحوظ. واليوم، تواصل الرؤية الحاسوبية تطورها السريع، مدفوعةً بالتقدم في الذكاء الاصطناعي، وزيادة القدرة الحاسوبية، وانتشار تقنيات التصوير عالي الدقة.
تطورات السوق
- في مارس 2021، أطلقت شركة JAI A/S كاميرات جديدة باسم GO-5000M-PGE-UV وGO-5000M-PMCL-UV، وهما كاميرات متوسطة السرعة. تتميز هذه الكاميرات بدقة صور 5 ميجابكسل، ومعدل إطارات يتراوح بين 22 و107 إطارات في الثانية. ويمكن استخدامها في معايرة الليزر بالأشعة فوق البنفسجية، وفحص أسطح المعادن والبلاستيك، وغيرها. ويمكن استخدام هذه الكاميرات في مختلف الصناعات للحصول على دقة عالية.
- في مارس 2020، أطلقت شركة KEYENCE منتجًا جديدًا في أنظمة الرؤية، وهو سلسلة إضاءة الإسقاط النمطي CV-X، القادرة على نظام رؤية ثنائي الأبعاد، واستخراج الارتفاع، والفحص ثلاثي الأبعاد، وغيرها. يعمل هذا المنتج بوحدة تحكم في الرؤية. يُعد هذا المنتج فريدًا من نوعه، إذ يُمكنه فحص وتحليل العيوب، ويُستخدم على نطاق واسع في شركات السيارات. ويُعد هذا المنتج ميزةً كبيرةً للشركة نظرًا لموثوقيته في اكتشاف العيوب.
- في أبريل 2024، أطلقت شركة Cadence Design Systems, Inc. منتجين جديدين، Vision Q8 وVision P1 DSPs. وقد تم ذلك لتلبية الطلب المتزايد في قطاعات مثل أسواق السيارات والهواتف المحمولة والاستهلاكية. ونظرًا لتحسين هذه الطرازات لتطبيقات الهواتف المحمولة عالية الجودة وتطبيقات السيارات متعددة الكاميرات، فقد حسّنت أداءها بمقدار 4 مرات. وقد قامت الشركة بذلك لتوسيع محفظة منتجاتها وتقديم منتجات موثوقة للمستهلكين.
الفرص المستقبلية -
علاوة على ذلك، تُعدّ الرؤية الحاسوبية واسعة النطاق وذات تأثير تحويلي، إذ تشمل مجالات مثل الأنظمة ذاتية القيادة، حيث ستُعزز قدرات السيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار من خلال الكشف المتطور عن الأجسام والملاحة. وفي مجال الرعاية الصحية، تُبشّر الرؤية الحاسوبية باختراقات في التصوير التشخيصي، مما يُتيح الكشف المبكر عن الأمراض وتقديم علاج مُخصّص. إضافةً إلى ذلك، سيُحسّن تطبيقها في الواقع المعزز والمدن الذكية التجارب التفاعلية وإدارة المدن من خلال تمكين تحليل البيانات في الوقت الفعلي ومراقبة البيئة. ومع تقدم التكنولوجيا، من المُتوقع أن تُسهم الرؤية الحاسوبية في دفع عجلة الابتكار في مختلف القطاعات، مُقدّمةً حلولاً وكفاءات جديدة بطرق لم تكن مُتصوّرة من قبل.
التطورات التكنولوجية في سوق الرؤية الحاسوبية
تُحفّز العديد من التطورات الرئيسية التقدم التكنولوجي في مجال الرؤية الحاسوبية. فقد حسّن إدخال تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) دقة التعرف على الصور وتصنيفها بشكل ملحوظ. كما تُوفّر الأجهزة المُحسّنة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الرسومات الحرارية (TPUs)، القدرة الحسابية اللازمة لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة والنماذج المُعقّدة. وقد أدّى توافر مجموعات البيانات الضخمة المُعلّقة إلى تسريع تدريب النماذج وتحسين أدائها. إضافةً إلى ذلك، تُتيح الابتكارات في الحوسبة الطرفية معالجة الصور آنيًا على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. وتُحسّن التطورات في التصوير ثلاثي الأبعاد وتقنية الليدار (LIDAR) الفهم المكاني وكشف الأجسام. كما تُوسّع الخوارزميات المُحسّنة لاستخراج السمات والتعرف على الأنماط آفاقَ أنظمة الرؤية الحاسوبية. وتُوسّع هذه التطورات، مجتمعةً، قدرات وتطبيقات الرؤية الحاسوبية في مُختلف الصناعات.
على سبيل المثال،
- في مارس 2024، أطلقت شركة T-Hub ووزارة العلوم والتكنولوجيا (DST) مركز تكنولوجيا التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (MATH) في الهند. تهدف هذه المبادرة إلى تعزيز ابتكارات الذكاء الاصطناعي، وتوفير أكثر من 500 وظيفة مرتبطة به بحلول عام 2025، ودعم أكثر من 150 شركة ناشئة سنويًا. صُمم مركز MATH لإنشاء بيئة نابضة بالحياة لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، مما يعزز مكانة الهند في سوق الذكاء الاصطناعي العالمي، ويعزز النمو التكنولوجي ويخلق فرص عمل.
التقارير ذات الصلة-
- السوق العالمية لإعادة معالجة الأجهزة الطبية
- سوق إعادة معالجة الأجهزة الطبية في أمريكا الشمالية
- السوق العالمية لتنظيف الأجهزة الطبية
- السوق العالمية لتغليف الأجهزة الطبية
