🔰 معرفی تخصصی نور از پشت (Back Light) در سیستم‌های بینایی ماشین
---
✳️در نورپردازی صنعتی، یکی از مؤثرترین روش‌ها برای تشخیص لبه‌ها و ابعاد دقیق اجسام، استفاده از نور از پشت یا Back Light است. این روش در تصویر‌برداری با کنتراست بالا، خصوصاً در کاربردهای اندازه‌گیری و کنترل کیفیت بسیار مؤثر عمل می‌کند.
---
💡 تفاوت مدل حرفه‌ای و معمولی Back Light در چیست؟
♻️در نسخه حرفه‌ای، پرتوهای نوری به‌صورت کاملاً مستقیم و یکنواخت ساطع می‌شوند، در حالی که در نسخه معمولی، پخش نور دارای انحراف است و لبه‌های دقیق تصویر ممکن است دقت کمتری داشته باشند.
---
✅ ویژگی‌های کلیدی نور از پشت:
● ایجاد حداکثر کنتراست بین شی و پس‌زمینه
● ایده‌آل برای اندازه‌گیری دقیق، تشخیص سوراخ یا شیار در اجسام
● تبدیل تصویر به شَبَح (Silhouette) ساده برای تحلیل سریع‌تر
● مناسب برای خطوط تولید با سرعت بالا
● قابل‌استفاده برای تشخیص عیوب در اجسام نیمه‌شفاف
❌ جزییات سطحی در این نوع نورپردازی قابل مشاهده نیست
❌ برای قطعات پیچیده یا چندبخشی، Back Light ممکن است مناسب نباشد
---
📌 این روش یکی از استانداردهای کاربردی در بینایی ماشین صنعتی است، اما انتخاب درست آن بسته به شکل قطعه، جنس، سرعت خط تولید و نوع نقص موردنظر اهمیت زیادی دارد.
#بینایی_ماشین #Backlight #تصویر_برداری_صنعتی #نورپردازی_ماشین #کنترل_کیفیت #هوش_مصنوعی #اتوماسیون_صنعتی #پردازش_تصویر
📡 برای تحلیل‌های تخصصی بینایی ماشین :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
---
✳️در نورپردازی صنعتی، یکی از مؤثرترین روش‌ها برای تشخیص لبه‌ها و ابعاد دقیق اجسام، استفاده از نور از پشت یا Back Light است. این روش در تصویر‌برداری با کنتراست بالا، خصوصاً در کاربردهای اندازه‌گیری و کنترل کیفیت بسیار مؤثر عمل می‌کند.
---
💡 تفاوت مدل حرفه‌ای و معمولی Back Light در چیست؟
♻️در نسخه حرفه‌ای، پرتوهای نوری به‌صورت کاملاً مستقیم و یکنواخت ساطع می‌شوند، در حالی که در نسخه معمولی، پخش نور دارای انحراف است و لبه‌های دقیق تصویر ممکن است دقت کمتری داشته باشند.
---
✅ ویژگی‌های کلیدی نور از پشت:
● ایجاد حداکثر کنتراست بین شی و پس‌زمینه
● ایده‌آل برای اندازه‌گیری دقیق، تشخیص سوراخ یا شیار در اجسام
● تبدیل تصویر به شَبَح (Silhouette) ساده برای تحلیل سریع‌تر
● مناسب برای خطوط تولید با سرعت بالا
● قابل‌استفاده برای تشخیص عیوب در اجسام نیمه‌شفاف
❌ جزییات سطحی در این نوع نورپردازی قابل مشاهده نیست
❌ برای قطعات پیچیده یا چندبخشی، Back Light ممکن است مناسب نباشد
---
📌 این روش یکی از استانداردهای کاربردی در بینایی ماشین صنعتی است، اما انتخاب درست آن بسته به شکل قطعه، جنس، سرعت خط تولید و نوع نقص موردنظر اهمیت زیادی دارد.
#بینایی_ماشین #Backlight #تصویر_برداری_صنعتی #نورپردازی_ماشین #کنترل_کیفیت #هوش_مصنوعی #اتوماسیون_صنعتی #پردازش_تصویر
📡 برای تحلیل‌های تخصصی بینایی ماشین :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
👍3🔥1👏1
❓ در عملیات تشخیص لبه با استفاده از فیلتر Sobel، چرا خروجی در دو جهت افقی و عمودی محاسبه میشود؟
Anonymous Quiz
19%
چون تصویر در حالت رنگی دارای سه کانال مختلف است
56%
چون جهت لبه‌ها می‌تواند متنوع باشد و نیاز به استخراج گرادیان در چند جهت وجود دارد
19%
چون فیلتر Sobel فقط روی تصاویر باینری اعمال میشود
6%
چون هدف از تشخیص لبه، حذف نویزهای فرکانس بالا است
👍3❤2🙏1
🚦 ابزار جدید MIT برای یادگیری تقویتی در ترافیک هوشمند: IntersectionZoo
---
✅دانشگاه MIT در تیرماه ۲۰۲۵ از بنچمارکی پیشرفته به نام IntersectionZoo رونمایی کرد؛ ابزاری تحول‌آفرین برای ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در سناریوهای واقع‌گرایانه ترافیکی.
---
✅این ابزار شامل بیش از ۱ میلیون سناریوی واقعی تقاطع شهری است و به‌طور خاص بر روی دو کاربرد مهم تمرکز دارد:
✔️ بهینه‌سازی رانندگی برای کاهش مصرف انرژی (eco-driving)
✔️ کنترل چندعاملی (multi-agent RL) در محیط‌های پویا
---
✅ویژگی منحصربه‌فرد IntersectionZoo این است که برخلاف اغلب بنچمارک‌های قبلی، موضوع تعمیم‌پذیری (Generalization) را هدف قرار داده است. یعنی بررسی می‌کند آیا یک عامل یادگیرنده که در یک تقاطع خاص آموزش دیده، در شرایط جدید مثل اضافه شدن دوچرخه‌سوار یا تغییر چراغ راهنمایی هم می‌تواند تصمیم درست بگیرد یا خیر.
---
✅بر اساس سخنان پروفسور کَتی وو (Cathy Wu) از MIT:
«هدف ما فقط تست دقت نبود، بلکه می‌خواستیم بدانیم آیا RL واقعاً می‌تونه در شرایط دنیای واقعی مثل ترافیک شهری، مصرف انرژی و آلودگی را کاهش بده؟ و پاسخ این سوال فقط با تست پایداری و تعمیم‌پذیری ممکنه.»
---
✅این بنچمارک می‌تواند در حوزه‌های زیر نقش کلیدی ایفا کند:
🔹 شهرهای هوشمند
🔹 کنترل تطبیقی چراغ‌های راهنمایی
🔹 خودروهای خودران
🔹 ربات‌های لجستیکی در محیط‌های پیچیده
---
لینک‌های رسمی و منابع:
📄 توضیحات رسمی: MIT News –
💻 کد و مستندات:
link
📘 مقاله کامل:
link
---
#یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #RL #کنترل_هوشمند #رباتیک #شهر_هوشمند #MIT #IntersectionZoo #اکو_درایوینگ
📡 برای تحلیل‌های تخصصی از ابزارها و پژوهش‌های روز AI:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
---
✅دانشگاه MIT در تیرماه ۲۰۲۵ از بنچمارکی پیشرفته به نام IntersectionZoo رونمایی کرد؛ ابزاری تحول‌آفرین برای ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در سناریوهای واقع‌گرایانه ترافیکی.
---
✅این ابزار شامل بیش از ۱ میلیون سناریوی واقعی تقاطع شهری است و به‌طور خاص بر روی دو کاربرد مهم تمرکز دارد:
✔️ بهینه‌سازی رانندگی برای کاهش مصرف انرژی (eco-driving)
✔️ کنترل چندعاملی (multi-agent RL) در محیط‌های پویا
---
✅ویژگی منحصربه‌فرد IntersectionZoo این است که برخلاف اغلب بنچمارک‌های قبلی، موضوع تعمیم‌پذیری (Generalization) را هدف قرار داده است. یعنی بررسی می‌کند آیا یک عامل یادگیرنده که در یک تقاطع خاص آموزش دیده، در شرایط جدید مثل اضافه شدن دوچرخه‌سوار یا تغییر چراغ راهنمایی هم می‌تواند تصمیم درست بگیرد یا خیر.
---
✅بر اساس سخنان پروفسور کَتی وو (Cathy Wu) از MIT:
«هدف ما فقط تست دقت نبود، بلکه می‌خواستیم بدانیم آیا RL واقعاً می‌تونه در شرایط دنیای واقعی مثل ترافیک شهری، مصرف انرژی و آلودگی را کاهش بده؟ و پاسخ این سوال فقط با تست پایداری و تعمیم‌پذیری ممکنه.»
---
✅این بنچمارک می‌تواند در حوزه‌های زیر نقش کلیدی ایفا کند:
🔹 شهرهای هوشمند
🔹 کنترل تطبیقی چراغ‌های راهنمایی
🔹 خودروهای خودران
🔹 ربات‌های لجستیکی در محیط‌های پیچیده
---
لینک‌های رسمی و منابع:
📄 توضیحات رسمی: MIT News –
💻 کد و مستندات:
link
📘 مقاله کامل:
link
---
#یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #RL #کنترل_هوشمند #رباتیک #شهر_هوشمند #MIT #IntersectionZoo #اکو_درایوینگ
📡 برای تحلیل‌های تخصصی از ابزارها و پژوهش‌های روز AI:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
❤2👍1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ چالش بزرگ طراحی سیستم سورتینگ صنعتی با هوش مصنوعی
@rss_ai_ir
---
✅در یک سیستم بینایی ماشین صنعتی که با سرعت بالا مواد معدنی را تفکیک می‌کند، ترکیبی از چالش‌های نرم‌افزاری، سخت‌افزاری، نوری و کنترلی وجود دارد. اگر بخواهی چنین سیستمی بسازی، باید بتوانی به این پرسش‌ها پاسخ بدهی 👇
---
❓ سوالات نرم‌افزاری و بینایی ماشین:
1️⃣ کدام مدل یادگیری عمیق (مثل YOLO، MobileNet، EfficientNet) برای تشخیص لحظه‌ای مواد معدنی در محیط صنعتی بهترین گزینه است؟
2️⃣ در شرایطی که مواد اولیه بسیار متنوع‌اند، چطور باید مدل را آموزش داد تا دچار کاهش دقت (Overfitting یا Underfitting) نشود؟
3️⃣ آیا از سیستم یادگیری آنلاین (Online Learning) برای بهبود مدل در طول زمان استفاده می‌کنی؟
4️⃣ دقت قابل قبول برای سورتینگ در صنعت معدن چقدر است؟ آیا 90٪ کافی است یا باید بالاتر باشد؟
---
🔩 سوالات سخت‌افزاری و کنترلی:
5️⃣ چه ماژول پردازشی می‌تواند در کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه تصویر را دریافت، پردازش و فرمان صادر کند؟ (مثل Jetson AGX Orin، Intel Movidius، یا FPGA)
6️⃣ چه نوع دوربین صنعتی با نرخ فریم بالا و تحمل شرایط گردوغبار مناسب این محیط است؟
7️⃣ برای نورپردازی صحیح سنگ‌ها، کدام روش بهتر است؟ Backlight یا Dome Light یا ترکیبی؟
8️⃣ سیستم جداسازی سریع با چه مکانیسمی کارایی بهتر دارد؟ جت هوا؟ مکانیکی؟ یا ترکیبی؟
9️⃣ آیا باید از سیستم کنترل بلادرنگ (Real-Time Controller) برای همگام‌سازی تصمیم و عملگر استفاده شود؟
🔟 در صورت افت دما یا نوسان برق صنعتی، چطور عملکرد سیستم حفظ میشود؟ آیا باید حفاظت سخت‌افزاری هم در نظر گرفت؟
---
🧠 اگر در این حوزه کار کردی یا ایده‌ای داری، در کامنت‌ها پاسخ بده و دیدگاه تخصصی خودت رو بنویس.
منتظریم ببینیم از کجا شروع می‌کنی و چه راه‌حل‌هایی مدنظرته 🔧👇
---
#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #سورتینگ_معدنی #پردازش_تصویر #سخت_افزار_AI #یادگیری_عمیق #اتوماسیون_صنعتی #AIinIndustry #Jetson #RealTime #چالش
📡 بحث‌های تخصصی بیشتر در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
@rss_ai_ir
---
✅در یک سیستم بینایی ماشین صنعتی که با سرعت بالا مواد معدنی را تفکیک می‌کند، ترکیبی از چالش‌های نرم‌افزاری، سخت‌افزاری، نوری و کنترلی وجود دارد. اگر بخواهی چنین سیستمی بسازی، باید بتوانی به این پرسش‌ها پاسخ بدهی 👇
---
❓ سوالات نرم‌افزاری و بینایی ماشین:
1️⃣ کدام مدل یادگیری عمیق (مثل YOLO، MobileNet، EfficientNet) برای تشخیص لحظه‌ای مواد معدنی در محیط صنعتی بهترین گزینه است؟
2️⃣ در شرایطی که مواد اولیه بسیار متنوع‌اند، چطور باید مدل را آموزش داد تا دچار کاهش دقت (Overfitting یا Underfitting) نشود؟
3️⃣ آیا از سیستم یادگیری آنلاین (Online Learning) برای بهبود مدل در طول زمان استفاده می‌کنی؟
4️⃣ دقت قابل قبول برای سورتینگ در صنعت معدن چقدر است؟ آیا 90٪ کافی است یا باید بالاتر باشد؟
---
🔩 سوالات سخت‌افزاری و کنترلی:
5️⃣ چه ماژول پردازشی می‌تواند در کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه تصویر را دریافت، پردازش و فرمان صادر کند؟ (مثل Jetson AGX Orin، Intel Movidius، یا FPGA)
6️⃣ چه نوع دوربین صنعتی با نرخ فریم بالا و تحمل شرایط گردوغبار مناسب این محیط است؟
7️⃣ برای نورپردازی صحیح سنگ‌ها، کدام روش بهتر است؟ Backlight یا Dome Light یا ترکیبی؟
8️⃣ سیستم جداسازی سریع با چه مکانیسمی کارایی بهتر دارد؟ جت هوا؟ مکانیکی؟ یا ترکیبی؟
9️⃣ آیا باید از سیستم کنترل بلادرنگ (Real-Time Controller) برای همگام‌سازی تصمیم و عملگر استفاده شود؟
🔟 در صورت افت دما یا نوسان برق صنعتی، چطور عملکرد سیستم حفظ میشود؟ آیا باید حفاظت سخت‌افزاری هم در نظر گرفت؟
---
🧠 اگر در این حوزه کار کردی یا ایده‌ای داری، در کامنت‌ها پاسخ بده و دیدگاه تخصصی خودت رو بنویس.
منتظریم ببینیم از کجا شروع می‌کنی و چه راه‌حل‌هایی مدنظرته 🔧👇
---
#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #سورتینگ_معدنی #پردازش_تصویر #سخت_افزار_AI #یادگیری_عمیق #اتوماسیون_صنعتی #AIinIndustry #Jetson #RealTime #چالش
📡 بحث‌های تخصصی بیشتر در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
❤2👍2😱1🙏1
🤖 بررسی تخصصی Coral Dev Board؛ سخت‌افزاری قدرتمند برای هوش مصنوعی در لبه
@rss_ai_ir
---
اگر به‌دنبال اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی دستگاه‌های کم‌مصرف و بدون وابستگی به سرور هستی، Coral Dev Board یکی از گزینه‌های کلیدی و محبوب در اکوسیستم Edge AI به شمار میاد.
---
🔧 برد Coral Dev Board چیست؟
برد توسعه‌ای ساخت Google با پردازنده اختصاصی Edge TPU برای اجرای سریع مدل‌های TensorFlow Lite در لبه (Edge).
این برد برای پروژه‌هایی طراحی شده که نیاز به پردازش بلادرنگ، مصرف انرژی پایین و ابعاد کوچک دارن.
---
🧠 ویژگی‌های فنی کلیدی:
🔹 پردازنده NXP i.MX 8M SoC (ARM Cortex-A53)
🔹 شتاب‌دهنده Edge TPU با توان اجرای ۴ تریلیون عملیات در ثانیه (4 TOPS)
🔹 پشتیبانی از TensorFlow Lite models به‌صورت مستقیم
🔹 رم 1GB LPDDR4 + حافظه 8GB eMMC
🔹 اتصال WiFi، بلوتوث، USB-C، GPIO و CSI برای دوربین
---
🚀 کاربردهای عملی:
✅ بینایی ماشین صنعتی و تشخیص آنی اشیا
✅ دستگاه‌های هوشمند IoT با قابلیت تشخیص تصویر یا صدا
✅ سورتینگ صنعتی، مانیتورینگ محیط، کنترل دسترسی مبتنی بر چهره
✅ پروژه‌های تحقیقاتی و دانشگاهی در حوزه AI در لبه
---
🎯 مزیت اصلی Coral نسبت به سایر بردها (مثل Jetson Nano):
• مصرف بسیار پایین
• اجرای آنی مدل بدون نیاز به GPU یا اینترنت
• زمان بوت سریع و معماری سبک
---
📦 این برد می‌تونه در پروژه‌هایی استفاده بشه که باید در محیط‌های صنعتی یا مستقل از سرور، تصمیمات سریع بگیرن؛ جایی که latency پایین و پاسخ بلادرنگ حیاتیه.
📌 آیا تجربه‌ای با Coral Dev Board داشتی؟ یا پروژه‌ای مدنظرت هست؟
نظرت رو بنویس 👇
---
#EdgeAI #هوش_مصنوعی #CoralDevBoard #TPU #GoogleAI #پردازش_لبه #TensorFlowLite #بینایی_ماشین #AIسخت‌افزاری
📡 بررسی تخصصی ابزارهای هوش مصنوعی در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
@rss_ai_ir
---
اگر به‌دنبال اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی دستگاه‌های کم‌مصرف و بدون وابستگی به سرور هستی، Coral Dev Board یکی از گزینه‌های کلیدی و محبوب در اکوسیستم Edge AI به شمار میاد.
---
🔧 برد Coral Dev Board چیست؟
برد توسعه‌ای ساخت Google با پردازنده اختصاصی Edge TPU برای اجرای سریع مدل‌های TensorFlow Lite در لبه (Edge).
این برد برای پروژه‌هایی طراحی شده که نیاز به پردازش بلادرنگ، مصرف انرژی پایین و ابعاد کوچک دارن.
---
🧠 ویژگی‌های فنی کلیدی:
🔹 پردازنده NXP i.MX 8M SoC (ARM Cortex-A53)
🔹 شتاب‌دهنده Edge TPU با توان اجرای ۴ تریلیون عملیات در ثانیه (4 TOPS)
🔹 پشتیبانی از TensorFlow Lite models به‌صورت مستقیم
🔹 رم 1GB LPDDR4 + حافظه 8GB eMMC
🔹 اتصال WiFi، بلوتوث، USB-C، GPIO و CSI برای دوربین
---
🚀 کاربردهای عملی:
✅ بینایی ماشین صنعتی و تشخیص آنی اشیا
✅ دستگاه‌های هوشمند IoT با قابلیت تشخیص تصویر یا صدا
✅ سورتینگ صنعتی، مانیتورینگ محیط، کنترل دسترسی مبتنی بر چهره
✅ پروژه‌های تحقیقاتی و دانشگاهی در حوزه AI در لبه
---
🎯 مزیت اصلی Coral نسبت به سایر بردها (مثل Jetson Nano):
• مصرف بسیار پایین
• اجرای آنی مدل بدون نیاز به GPU یا اینترنت
• زمان بوت سریع و معماری سبک
---
📦 این برد می‌تونه در پروژه‌هایی استفاده بشه که باید در محیط‌های صنعتی یا مستقل از سرور، تصمیمات سریع بگیرن؛ جایی که latency پایین و پاسخ بلادرنگ حیاتیه.
📌 آیا تجربه‌ای با Coral Dev Board داشتی؟ یا پروژه‌ای مدنظرت هست؟
نظرت رو بنویس 👇
---
#EdgeAI #هوش_مصنوعی #CoralDevBoard #TPU #GoogleAI #پردازش_لبه #TensorFlowLite #بینایی_ماشین #AIسخت‌افزاری
📡 بررسی تخصصی ابزارهای هوش مصنوعی در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
❤2👍1👏1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 هر روز یک ربات جدید؛ این بار: HIVA از شرکت Haier
@rss_ai_ir
---
✳️شرکت Haier از ربات خانگی جدید خود به نام HIVA رونمایی کرده؛ یک دستیار رباتیک که می‌تواند تمام کارهای خانه را انجام دهد — از نظافت و جمع‌آوری وسایل تا تعامل با ساکنین خانه. کنترل فعلاً به‌صورت دورکاری (remote) انجام میشود، اما آینده این ربات به‌سمت خودمختاری کامل طراحی شده است.
---
📌 کاربران معتقدند طراحی HIVA شباهت زیادی به مدل Q5 از برند Robotera دارد؛ و این بی‌دلیل نیست! چرا که Haier از سرمایه‌گذاران اصلی Robotera است.
---
🏠 آیا دوست داری چنین رباتی توی خونه‌ات داشته باشی؟
آیا آماده‌ای بخشی از خانه‌ات رو بسپری دست یک ربات هوشمند؟
---
#ربات_خانگی #HIVA #Robotera #هوش_مصنوعی #روباتیک #Haier #دستیار_هوشمند #AI_در_خانه
📡 در @rss_ai_ir منتظر این‌ها هم باش:
🔹 معرفی ربات‌ها و دستگاه‌های جدید هوش مصنوعی
🔹 تحلیل‌های تخصصی و چالشی از سخت‌افزارهای AI
🔹 کوییزهای تستی و مفهومی برای علاقه‌مندان واقعی AI
🔹 خبرهای داغ، ابزارهای خاص و آموزش‌های خلاصه اما کاربردی
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
@rss_ai_ir
---
✳️شرکت Haier از ربات خانگی جدید خود به نام HIVA رونمایی کرده؛ یک دستیار رباتیک که می‌تواند تمام کارهای خانه را انجام دهد — از نظافت و جمع‌آوری وسایل تا تعامل با ساکنین خانه. کنترل فعلاً به‌صورت دورکاری (remote) انجام میشود، اما آینده این ربات به‌سمت خودمختاری کامل طراحی شده است.
---
📌 کاربران معتقدند طراحی HIVA شباهت زیادی به مدل Q5 از برند Robotera دارد؛ و این بی‌دلیل نیست! چرا که Haier از سرمایه‌گذاران اصلی Robotera است.
---
🏠 آیا دوست داری چنین رباتی توی خونه‌ات داشته باشی؟
آیا آماده‌ای بخشی از خانه‌ات رو بسپری دست یک ربات هوشمند؟
---
#ربات_خانگی #HIVA #Robotera #هوش_مصنوعی #روباتیک #Haier #دستیار_هوشمند #AI_در_خانه
📡 در @rss_ai_ir منتظر این‌ها هم باش:
🔹 معرفی ربات‌ها و دستگاه‌های جدید هوش مصنوعی
🔹 تحلیل‌های تخصصی و چالشی از سخت‌افزارهای AI
🔹 کوییزهای تستی و مفهومی برای علاقه‌مندان واقعی AI
🔹 خبرهای داغ، ابزارهای خاص و آموزش‌های خلاصه اما کاربردی
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
👍1🔥1👏1🙏1
🎨 رقابت داغ در تولید تصویر با متن؛ Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 در صدر جهان
---
در تازه‌ترین رتبه‌بندی از بهترین مدل‌های تولید تصویر از متن (Text-to-Image) توسط lmarena.ai، مدل Imagen 4.0 Ultra از گوگل موفق شده با مدل GPT-Image-1 از OpenAI رتبه مشترک اول را کسب کند. این دو مدل در حال حاضر، قوی‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی جهان در تبدیل متن به تصویر شناخته می‌شوند. 🔥
---
📊 جزئیات رتبه‌بندی:
🥇 Imagen 4 Ultra (Google) – امتیاز 1138
🥇 GPT-Image-1 (OpenAI) – امتیاز 1137
🥉 Imagen 4.0 استاندارد – امتیاز 1117
📌 با رأی دهی ده‌ها هزار کاربر واقعی و اختلاف بسیار کم در دقت و کیفیت
---
📌 این موفقیت در حالی ثبت شده که گوگل در حال آماده‌سازی آپدیت‌های بزرگ تصویری برای Gemini 2.5 Pro و نسخه آینده Gemini 3 Pro است. به‌نظر می‌رسد در آینده نزدیک، موتور تصویرسازی Gemini با مدل Imagen ادغام خواهد شد.
---
🤖 اگر با مدل‌هایی مثل DALL·E کار کردی، وقتشه Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 رو هم تست کنی!
تو کدوم رو ترجیح می‌دی؟ دقت GPT یا تنوع تصویر Imagen؟ 👇
---
#هوش_مصنوعی #تولید_تصویر #TextToImage #Imagen4 #GPTImage #OpenAI #GoogleAI #Gemini #AIart
📡 :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
---
در تازه‌ترین رتبه‌بندی از بهترین مدل‌های تولید تصویر از متن (Text-to-Image) توسط lmarena.ai، مدل Imagen 4.0 Ultra از گوگل موفق شده با مدل GPT-Image-1 از OpenAI رتبه مشترک اول را کسب کند. این دو مدل در حال حاضر، قوی‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی جهان در تبدیل متن به تصویر شناخته می‌شوند. 🔥
---
📊 جزئیات رتبه‌بندی:
🥇 Imagen 4 Ultra (Google) – امتیاز 1138
🥇 GPT-Image-1 (OpenAI) – امتیاز 1137
🥉 Imagen 4.0 استاندارد – امتیاز 1117
📌 با رأی دهی ده‌ها هزار کاربر واقعی و اختلاف بسیار کم در دقت و کیفیت
---
📌 این موفقیت در حالی ثبت شده که گوگل در حال آماده‌سازی آپدیت‌های بزرگ تصویری برای Gemini 2.5 Pro و نسخه آینده Gemini 3 Pro است. به‌نظر می‌رسد در آینده نزدیک، موتور تصویرسازی Gemini با مدل Imagen ادغام خواهد شد.
---
🤖 اگر با مدل‌هایی مثل DALL·E کار کردی، وقتشه Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 رو هم تست کنی!
تو کدوم رو ترجیح می‌دی؟ دقت GPT یا تنوع تصویر Imagen؟ 👇
---
#هوش_مصنوعی #تولید_تصویر #TextToImage #Imagen4 #GPTImage #OpenAI #GoogleAI #Gemini #AIart
📡 :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
🔥2👍1👏1🙏1
🧠 ۹ تکنیک مدرن برای بهینه‌سازی سیاست (Policy Optimization) در مدل‌های هوش مصنوعی
در دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، الگوریتم‌های تقویتی مثل RLHF باید بهینه، دقیق و کم‌مصرف باشند. این ۹ روش جدید، هر کدام برای یک چالش خاص طراحی شده‌اند 👇
🔹 1. GSPO: بهینه‌سازی مبتنی بر توالی کامل پاسخ، نه فقط توکن‌ها. مناسب برای مدل‌های بسیار بزرگ.
🔹 2. LAPO: تطبیق طول پاسخ با آموزش دو مرحله‌ای. کاهش مصرف توکن تا ۴۰٪!
🔹 3. HBPO: استفاده از بودجه توکنی (۵۱۲ تا ۲۵۶۰) برای آموزش مؤثرتر. دقت بالاتر، مصرف پایین‌تر.
🔹 4. SOPHIA: ترکیب یادگیری بینایی و زبان با پاداش چندبخشی.
🔹 5. RePO: حافظه‌ی replay برای تنوع بیشتر در نمونه‌ها.
🔹 6. CISPO: کلیپ کردن وزن‌های نمونه برای کنترل نوسان گرادیان.
🔹 7. PAPO: افزایش دقت مدل‌های vision-language با تطبیق ادراک و پاسخ.
🔹 8. OPO: یادگیری کامل on-policy بدون نیاز به baseline خارجی.
🔹 9. EXPO: ترکیب یک مدل اصلی با مدل ویرایشگر سبک و سریع.
💡 این روش‌ها در پروژه‌های مدل‌سازی زبانی، بینایی‌زبانی، بازیابی اطلاعات و RL بسیار مؤثر هستند.
📥 مطالعه کامل این روش‌ها با مثال:
🔗 HuggingFace Post
#هوش_مصنوعی #RL #LLM #الگوریتم #یادگیری_تقویتی #پاداش #توکن #GPT
🆔 @rss_ai_ir
در دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، الگوریتم‌های تقویتی مثل RLHF باید بهینه، دقیق و کم‌مصرف باشند. این ۹ روش جدید، هر کدام برای یک چالش خاص طراحی شده‌اند 👇
🔹 1. GSPO: بهینه‌سازی مبتنی بر توالی کامل پاسخ، نه فقط توکن‌ها. مناسب برای مدل‌های بسیار بزرگ.
🔹 2. LAPO: تطبیق طول پاسخ با آموزش دو مرحله‌ای. کاهش مصرف توکن تا ۴۰٪!
🔹 3. HBPO: استفاده از بودجه توکنی (۵۱۲ تا ۲۵۶۰) برای آموزش مؤثرتر. دقت بالاتر، مصرف پایین‌تر.
🔹 4. SOPHIA: ترکیب یادگیری بینایی و زبان با پاداش چندبخشی.
🔹 5. RePO: حافظه‌ی replay برای تنوع بیشتر در نمونه‌ها.
🔹 6. CISPO: کلیپ کردن وزن‌های نمونه برای کنترل نوسان گرادیان.
🔹 7. PAPO: افزایش دقت مدل‌های vision-language با تطبیق ادراک و پاسخ.
🔹 8. OPO: یادگیری کامل on-policy بدون نیاز به baseline خارجی.
🔹 9. EXPO: ترکیب یک مدل اصلی با مدل ویرایشگر سبک و سریع.
💡 این روش‌ها در پروژه‌های مدل‌سازی زبانی، بینایی‌زبانی، بازیابی اطلاعات و RL بسیار مؤثر هستند.
📥 مطالعه کامل این روش‌ها با مثال:
🔗 HuggingFace Post
#هوش_مصنوعی #RL #LLM #الگوریتم #یادگیری_تقویتی #پاداش #توکن #GPT
🆔 @rss_ai_ir
👍2🔥1👏1😁1
🚀 هوش مصنوعی سریع‌تر از هر فناوری دیگر در تاریخ گسترش پیدا کرده!
📊 بر اساس تحلیل‌ها، روند پذیرش ابزارهای AI از تمام فناوری‌های قرن ۲۰ سریع‌تر بوده. برای درک بهتر، نگاهی به چند عدد جالب بندازیم:
1️⃣ جالبه ChatGPT تنها در ۲ ماه به ۱۰۰ میلیون کاربر رسید — رکوردی که حتی اینستاگرام، اسپاتیفای و نتفلیکس هم بهش نزدیک نشدن!
2️⃣ در حالی که ابزارهای کلاسیک مثل برق، یخچال و تلویزیون دهه‌ها طول کشید تا به ۷۰٪ خانه‌ها برسن، ChatGPT تنها در ۲.۵ سال به استفاده‌ی هفتگی در ۳۰٪ خانه‌های آمریکا رسید.
3️⃣ با اینکه فقط ۵٪ کاربران پولی هستن، ترافیک توکن در سال ۲۰۲۴ تا ۲۰ برابر رشد کرد!
4️⃣ الان ۴۰٪ از شرکت‌های آمریکایی از AI پولی استفاده می‌کنن و انتظار می‌ره تا ۲۰۲۸ به ۸۰٪ برسه.
5️⃣ بررسی‌های Pew و Gallup نشون می‌دن مشارکت عمومی تقریباً ثابته ولی استفاده‌ی مکرر از AI دو برابر شده و به ۱۹٪ رسیده.
🔧 عوامل کلیدی این رشد انفجاری:
♻️توزیع دیجیتال آنی
♻️کاهش زمان انتشار
♻️زیرساخت‌های قدرتمند محاسباتی
⚠️ اما موانع پیش رو:
♻️هزینه‌های بالای پردازش
♻️چالش‌های قانونی
♻️کمبود مهارت‌های تخصصی
📈 هوش مصنوعی نه‌تنها سرعت رشد داره، بلکه ترمزهاش هم دیر عمل می‌کنن!
#هوش_مصنوعی #ChatGPT #گسترش_فناوری #AI_Adoption #تحلیل
📡 @rss_ai_ir
📊 بر اساس تحلیل‌ها، روند پذیرش ابزارهای AI از تمام فناوری‌های قرن ۲۰ سریع‌تر بوده. برای درک بهتر، نگاهی به چند عدد جالب بندازیم:
1️⃣ جالبه ChatGPT تنها در ۲ ماه به ۱۰۰ میلیون کاربر رسید — رکوردی که حتی اینستاگرام، اسپاتیفای و نتفلیکس هم بهش نزدیک نشدن!
2️⃣ در حالی که ابزارهای کلاسیک مثل برق، یخچال و تلویزیون دهه‌ها طول کشید تا به ۷۰٪ خانه‌ها برسن، ChatGPT تنها در ۲.۵ سال به استفاده‌ی هفتگی در ۳۰٪ خانه‌های آمریکا رسید.
3️⃣ با اینکه فقط ۵٪ کاربران پولی هستن، ترافیک توکن در سال ۲۰۲۴ تا ۲۰ برابر رشد کرد!
4️⃣ الان ۴۰٪ از شرکت‌های آمریکایی از AI پولی استفاده می‌کنن و انتظار می‌ره تا ۲۰۲۸ به ۸۰٪ برسه.
5️⃣ بررسی‌های Pew و Gallup نشون می‌دن مشارکت عمومی تقریباً ثابته ولی استفاده‌ی مکرر از AI دو برابر شده و به ۱۹٪ رسیده.
🔧 عوامل کلیدی این رشد انفجاری:
♻️توزیع دیجیتال آنی
♻️کاهش زمان انتشار
♻️زیرساخت‌های قدرتمند محاسباتی
⚠️ اما موانع پیش رو:
♻️هزینه‌های بالای پردازش
♻️چالش‌های قانونی
♻️کمبود مهارت‌های تخصصی
📈 هوش مصنوعی نه‌تنها سرعت رشد داره، بلکه ترمزهاش هم دیر عمل می‌کنن!
#هوش_مصنوعی #ChatGPT #گسترش_فناوری #AI_Adoption #تحلیل
📡 @rss_ai_ir
👍1🔥1🥰1👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔋 وقتی هوش مصنوعی درست طراحی شود، فقط یک ابزار نیست — بلکه یک کلید است برای باز کردن قفل آینده‌ی بشر!
📣 دمیس هسابیس (مدیر DeepMind) می‌گوید:
✅ «اگر در توسعه‌ی هوش مصنوعی درست عمل کنیم، می‌توانیم مسئله‌ی انرژی را حل کنیم، و مرزهای پیشرفت بشر را از میان برداریم.»
🌍 انرژی فراوان یعنی: ▪️ آب شیرین بی‌هزینه
▪️ زیرساخت‌های ارزان و سریع
▪️ تسخیر فضا نه به‌عنوان رویا، بلکه به‌عنوان گام بعدی تمدن
🧠 او می‌گوید:
«ما داریم آگاهی را به جهان می‌بخشیم... در واقع، جهان را بیدار می‌کنیم.»
🚀 آیا هوش مصنوعی می‌تواند ما را به دوران فراوفور انرژی و سفر میان‌ستاره‌ای ببرد؟ نظر شما چیه؟
#هوش_مصنوعی #دمیس_هسابیس #DeepMind #AI #انرژی_فراوان #آینده_بشر
🆔 @rss_ai_ir
📣 دمیس هسابیس (مدیر DeepMind) می‌گوید:
✅ «اگر در توسعه‌ی هوش مصنوعی درست عمل کنیم، می‌توانیم مسئله‌ی انرژی را حل کنیم، و مرزهای پیشرفت بشر را از میان برداریم.»
🌍 انرژی فراوان یعنی: ▪️ آب شیرین بی‌هزینه
▪️ زیرساخت‌های ارزان و سریع
▪️ تسخیر فضا نه به‌عنوان رویا، بلکه به‌عنوان گام بعدی تمدن
🧠 او می‌گوید:
«ما داریم آگاهی را به جهان می‌بخشیم... در واقع، جهان را بیدار می‌کنیم.»
🚀 آیا هوش مصنوعی می‌تواند ما را به دوران فراوفور انرژی و سفر میان‌ستاره‌ای ببرد؟ نظر شما چیه؟
#هوش_مصنوعی #دمیس_هسابیس #DeepMind #AI #انرژی_فراوان #آینده_بشر
🆔 @rss_ai_ir
👍3🔥2👏1
🔧 همه‌چیز درباره‌ی OpenCL – زبان باز برای پردازش موازی چندسکویی
📌 وقتی نیاز به اجرای الگوریتم‌های سنگین روی GPU، CPU یا حتی FPGA داری، این فناوری دقیقاً همون چیزیه که باید بشناسی.
---
🧠 نکته:OpenCL (مخفف Open Computing Language) یک چارچوب استاندارد و کراس‌پلتفرم برای برنامه‌نویسی موازی روی انواع سخت‌افزارهاست.
✅ با استفاده از OpenCL، می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش تصویر رو روی هر نوع پردازنده اجرا کنی:
از کارت‌های گرافیک NVIDIA، AMD، Intel گرفته تا چیپ‌های موبایلی و سیستم‌های تعبیه‌شده.
---
🚀 چرا OpenCL مهمه؟
🔹 مستقل از برند و سازنده سخت‌افزار
🔹 قابل اجرا روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی موبایل
🔹 پشتیبانی از پردازش موازی در مقیاس وسیع
🔹 مناسب برای کاربردهای real-time و صنعتی
---
🔬 مقایسه با CUDA:
📍 اینکه CUDA بهینه‌تره اما فقط روی NVIDIA کار می‌کنه
📍 ولی OpenCL انعطاف بیشتری داره و روی پلتفرم‌های مختلف قابل پیاده‌سازی‌ه
---
🏭 کاربردهای صنعتی OpenCL:
🔸 تحلیل تصویری لحظه‌ای در خطوط تولید
🔸 اجرای مدل‌های AI در سیستم‌های صنعتی
🔸 تسریع محاسبات علمی یا پزشکی
🔸 پردازش ویدیوهای چندکاناله با latency پایین
---
📢 برای کسانی که نمی‌خوان محدود به برند خاص باشن و به دنبال عملکرد بالا با انعطاف‌پذیری هستن، OpenCL یک انتخاب هوشمندانه است.
📡 اطلاعات بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #OpenCL #پردازش_تصویر #GPU #FPGA #پردازش_موازی #برنامه‌نویسی #AI_Engineering #یادگیری_عمیق
📌 وقتی نیاز به اجرای الگوریتم‌های سنگین روی GPU، CPU یا حتی FPGA داری، این فناوری دقیقاً همون چیزیه که باید بشناسی.
---
🧠 نکته:OpenCL (مخفف Open Computing Language) یک چارچوب استاندارد و کراس‌پلتفرم برای برنامه‌نویسی موازی روی انواع سخت‌افزارهاست.
✅ با استفاده از OpenCL، می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش تصویر رو روی هر نوع پردازنده اجرا کنی:
از کارت‌های گرافیک NVIDIA، AMD، Intel گرفته تا چیپ‌های موبایلی و سیستم‌های تعبیه‌شده.
---
🚀 چرا OpenCL مهمه؟
🔹 مستقل از برند و سازنده سخت‌افزار
🔹 قابل اجرا روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی موبایل
🔹 پشتیبانی از پردازش موازی در مقیاس وسیع
🔹 مناسب برای کاربردهای real-time و صنعتی
---
🔬 مقایسه با CUDA:
📍 اینکه CUDA بهینه‌تره اما فقط روی NVIDIA کار می‌کنه
📍 ولی OpenCL انعطاف بیشتری داره و روی پلتفرم‌های مختلف قابل پیاده‌سازی‌ه
---
🏭 کاربردهای صنعتی OpenCL:
🔸 تحلیل تصویری لحظه‌ای در خطوط تولید
🔸 اجرای مدل‌های AI در سیستم‌های صنعتی
🔸 تسریع محاسبات علمی یا پزشکی
🔸 پردازش ویدیوهای چندکاناله با latency پایین
---
📢 برای کسانی که نمی‌خوان محدود به برند خاص باشن و به دنبال عملکرد بالا با انعطاف‌پذیری هستن، OpenCL یک انتخاب هوشمندانه است.
📡 اطلاعات بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #OpenCL #پردازش_تصویر #GPU #FPGA #پردازش_موازی #برنامه‌نویسی #AI_Engineering #یادگیری_عمیق
👍2👏1🙏1
🤖 ورود XMAN-F1: ربات انسان‌نمایی برای خدمات پزشکی و تجاری
---
♻️ در کنفرانس جهانی هوش مصنوعی ۲۰۲۵ (WAIC) در شانگهای، شرکت Keenon Robotics از ربات انسان‌نمای جدید خود با نام XMAN-F1 رونمایی کرد؛ رباتی با دو پا، قابلیت مانور بالا، و بازوهایی بسیار دقیق برای تعامل با محیط.
---
🛎 کاربردها:
🔹 کمک در هتل‌ها و مراکز تجاری
🔹 انجام وظایف ساده پزشکی
🔹 ارائه خدمات عمومی و پذیرش
---
🔧 ویژگی‌های جالب XMAN-F1:
1. توانایی تعویض ماژول پا با تجهیزات خاص (مثلاً چرخ‌دار برای جابجایی دقیق‌تر)
2. همکاری با دیگر ربات‌های اکوسیستم Keenon مثل:
▪️ ربات لجستیکی M104
▪️ ربات تحویل‌دهنده غذا T10
---
📊 شرکت Keenon بیش از ۴۰٪ بازار ربات‌های تحویل غذا و حدود ۲۳٪ از کل بازار ربات‌های خدماتی جهان را در اختیار دارد.
ربات XMAN-F1 نشان‌دهنده حرکت به سمت ربات‌های چندکاره در دنیای واقعی است، به‌ویژه در ترکیب با پلتفرم‌های هوش مصنوعی، لجستیک و تعامل انسان‌محور.
---
🧠 آیا عصر ربات‌های عمومی با قابلیت انجام چندوظیفه‌ای نزدیک است؟
آیا مایلید یک XMAN-F1 در خانه یا محل کارتان داشته باشید؟👇
---
#ربات #XMAN_F1 #Keenon #ربات_انسان_نما #WAIC2025 #هوش_مصنوعی #ربات_پزشکی #ربات_خدمتگزار
📡 بررسی تخصصی بیشتر در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
---
♻️ در کنفرانس جهانی هوش مصنوعی ۲۰۲۵ (WAIC) در شانگهای، شرکت Keenon Robotics از ربات انسان‌نمای جدید خود با نام XMAN-F1 رونمایی کرد؛ رباتی با دو پا، قابلیت مانور بالا، و بازوهایی بسیار دقیق برای تعامل با محیط.
---
🛎 کاربردها:
🔹 کمک در هتل‌ها و مراکز تجاری
🔹 انجام وظایف ساده پزشکی
🔹 ارائه خدمات عمومی و پذیرش
---
🔧 ویژگی‌های جالب XMAN-F1:
1. توانایی تعویض ماژول پا با تجهیزات خاص (مثلاً چرخ‌دار برای جابجایی دقیق‌تر)
2. همکاری با دیگر ربات‌های اکوسیستم Keenon مثل:
▪️ ربات لجستیکی M104
▪️ ربات تحویل‌دهنده غذا T10
---
📊 شرکت Keenon بیش از ۴۰٪ بازار ربات‌های تحویل غذا و حدود ۲۳٪ از کل بازار ربات‌های خدماتی جهان را در اختیار دارد.
ربات XMAN-F1 نشان‌دهنده حرکت به سمت ربات‌های چندکاره در دنیای واقعی است، به‌ویژه در ترکیب با پلتفرم‌های هوش مصنوعی، لجستیک و تعامل انسان‌محور.
---
🧠 آیا عصر ربات‌های عمومی با قابلیت انجام چندوظیفه‌ای نزدیک است؟
آیا مایلید یک XMAN-F1 در خانه یا محل کارتان داشته باشید؟👇
---
#ربات #XMAN_F1 #Keenon #ربات_انسان_نما #WAIC2025 #هوش_مصنوعی #ربات_پزشکی #ربات_خدمتگزار
📡 بررسی تخصصی بیشتر در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
👍1🔥1👏1🙏1
VIRSUN
⚙️ چالش بزرگ طراحی سیستم سورتینگ صنعتی با هوش مصنوعی @rss_ai_ir --- ✅در یک سیستم بینایی ماشین صنعتی که با سرعت بالا مواد معدنی را تفکیک می‌کند، ترکیبی از چالش‌های نرم‌افزاری، سخت‌افزاری، نوری و کنترلی وجود دارد. اگر بخواهی چنین سیستمی بسازی، باید بتوانی…
✅ پاسخ‌های پیشنهادی به سوالات:
1️⃣ مدل پیشنهادی: YOLOv5 یا YOLO-Nano برای سرعت بالا و دقت مناسب در محیط‌های صنعتی مناسب است.
2️⃣ روش آموزش: استفاده از داده‌های متنوع و Augmentation شدید + Fine-Tuning روی داده‌های واقعی خط تولید.
3️⃣ یادگیری آنلاین: بله، استفاده از روش‌های Online Learning یا Active Learning برای به‌روزرسانی مدل در حین اجرا توصیه میشود.
4️⃣ دقت قابل قبول: برای صنایع معدنی معمولاً دقت ۹۰٪ به بالا مطلوب است، اما برای جداسازی مواد گران‌بها بالاتر از ۹۵٪ نیاز است.
5️⃣ ماژول پردازشی پیشنهادی:
• NVIDIA Jetson AGX Orin
• Google Coral Dev Board
• Xilinx Zynq MPSoC (برای latency بسیار پایین)
6️⃣ دوربین مناسب:
• دوربین صنعتی با shutter global و حداقل 120fps
• برندهایی مثل Basler یا IDS با لنز مقاوم در برابر گردوغبار و لرزش
7️⃣ نورپردازی مؤثر:
• ترکیبی از Backlight برای شناسایی لبه‌ها و Dome Light برای بافت سطحی
8️⃣ مکانیسم جداسازی سریع:
• جت هوا (Air Ejector) به دلیل پاسخ سریع (زیر 10ms) و بدون قطعات متحرک
9️⃣ کنترل بلادرنگ:
• بله، استفاده از Real-Time PLC یا بردهایی مثل NI CompactRIO برای اجرای دقیق فرمان‌ها ضروری است
🔟 مقابله با شرایط محیطی:
• استفاده از UPS صنعتی، سنسور حرارتی برای پایش دما، و جعبه‌های ضدغبار (IP67) برای حفاظت از سخت‌افزار
📌 این پاسخ‌ها نقطه شروع خوبی هستند. برای اجرای واقعی، باید بسته به شرایط خط تولید، طراحی سفارشی‌سازی شود.✅
1️⃣ مدل پیشنهادی: YOLOv5 یا YOLO-Nano برای سرعت بالا و دقت مناسب در محیط‌های صنعتی مناسب است.
2️⃣ روش آموزش: استفاده از داده‌های متنوع و Augmentation شدید + Fine-Tuning روی داده‌های واقعی خط تولید.
3️⃣ یادگیری آنلاین: بله، استفاده از روش‌های Online Learning یا Active Learning برای به‌روزرسانی مدل در حین اجرا توصیه میشود.
4️⃣ دقت قابل قبول: برای صنایع معدنی معمولاً دقت ۹۰٪ به بالا مطلوب است، اما برای جداسازی مواد گران‌بها بالاتر از ۹۵٪ نیاز است.
5️⃣ ماژول پردازشی پیشنهادی:
• NVIDIA Jetson AGX Orin
• Google Coral Dev Board
• Xilinx Zynq MPSoC (برای latency بسیار پایین)
6️⃣ دوربین مناسب:
• دوربین صنعتی با shutter global و حداقل 120fps
• برندهایی مثل Basler یا IDS با لنز مقاوم در برابر گردوغبار و لرزش
7️⃣ نورپردازی مؤثر:
• ترکیبی از Backlight برای شناسایی لبه‌ها و Dome Light برای بافت سطحی
8️⃣ مکانیسم جداسازی سریع:
• جت هوا (Air Ejector) به دلیل پاسخ سریع (زیر 10ms) و بدون قطعات متحرک
9️⃣ کنترل بلادرنگ:
• بله، استفاده از Real-Time PLC یا بردهایی مثل NI CompactRIO برای اجرای دقیق فرمان‌ها ضروری است
🔟 مقابله با شرایط محیطی:
• استفاده از UPS صنعتی، سنسور حرارتی برای پایش دما، و جعبه‌های ضدغبار (IP67) برای حفاظت از سخت‌افزار
📌 این پاسخ‌ها نقطه شروع خوبی هستند. برای اجرای واقعی، باید بسته به شرایط خط تولید، طراحی سفارشی‌سازی شود.✅
👍1🔥1👏1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 ربات‌های یونیتری (Unitree) باز هم جنجالی شدند!
🚨 با اینکه این ربات‌ها در دسته‌ی ربات‌های پیشرفته برای جابه‌جایی در زمین‌های ناهموار قرار دارند، اما گاهی کوچک‌ترین نقص در الگوریتم‌های کنترل یا بینایی ماشین می‌تواند رفتار غیرقابل‌پیش‌بینی ایجاد کند.
⚙️ سوال مهم اینجاست:
آیا باید کنترل هوشمند این ربات‌ها تقویت شود؟ یا شاید نیاز به قوانین سخت‌گیرانه‌تری برای استفاده عمومی آن‌هاست؟
📡 نظر شما چیه؟
آیا به ربات‌هایی که خودشون تصمیم می‌گیرن اعتماد دارید؟
🧠 تحلیل‌ها و پست‌های داغ بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir
#رباتیک #Unitree #هوش_مصنوعی #ربات_هوشمند #بینایی_ماشین #کنترل_پیشرفته #AI_Robotics
🚨 با اینکه این ربات‌ها در دسته‌ی ربات‌های پیشرفته برای جابه‌جایی در زمین‌های ناهموار قرار دارند، اما گاهی کوچک‌ترین نقص در الگوریتم‌های کنترل یا بینایی ماشین می‌تواند رفتار غیرقابل‌پیش‌بینی ایجاد کند.
⚙️ سوال مهم اینجاست:
آیا باید کنترل هوشمند این ربات‌ها تقویت شود؟ یا شاید نیاز به قوانین سخت‌گیرانه‌تری برای استفاده عمومی آن‌هاست؟
📡 نظر شما چیه؟
آیا به ربات‌هایی که خودشون تصمیم می‌گیرن اعتماد دارید؟
🧠 تحلیل‌ها و پست‌های داغ بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir
#رباتیک #Unitree #هوش_مصنوعی #ربات_هوشمند #بینایی_ماشین #کنترل_پیشرفته #AI_Robotics
👍1🔥1😱1🤪1
🎯 هوشمندسازی نباید مُد باشد؛ باید مسئله‌محور باشد!
🚫 این روزها بسیاری از سازمان‌ها، کارخانه‌ها و حتی استارتاپ‌ها، بدون تحلیل دقیق نیاز، به‌سرعت به سراغ سیستم‌های هوش مصنوعی می‌روند. اما آیا هر مشکلی نیاز به AI دارد؟ آیا فقط چون رقبا از «هوش مصنوعی» استفاده می‌کنند، ما هم باید استفاده کنیم؟ پاسخ: قطعاً نه!
---
💡 چرا هوشمندسازی فقط وقتی مفید است که مسئله‌محور باشد؟
1️⃣ مسئله دقیقاً چیست؟
اگر مسأله روشن نیست، هوش مصنوعی نمی‌تواند معجزه کند. AI باید برای حل یک مشکل واقعی و ملموس استفاده شود، نه فقط برای افزایش کلاس پروژه!
2️⃣ آیا داده داریم؟
مدل‌های هوشمند بدون داده، مثل ماشین بدون بنزین هستند. هر جا داده‌ی با کیفیت و قابل اعتماد نیست، نباید به سمت یادگیری ماشین رفت.
3️⃣ راه حل ساده‌تر وجود دارد؟
اگر یک الگوریتم ساده‌ی منطقی (Rule-based) کار را بهتر، سریع‌تر و ارزان‌تر انجام می‌دهد، دلیلی ندارد از مدلی پیچیده با ده‌ها میلیون پارامتر استفاده کنیم.
4️⃣ آیا هزینه/زمان توجیه دارد؟
مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به نگهداری، آپدیت، پایش، و گاهی آموزش مجدد دارند. اگر یک سیستم پایدار و کم‌هزینه کافی‌ست، ورود به AI ممکن است اشتباه استراتژیک باشد.
---
📌 نتیجه‌گیری:
هوشمندسازی یعنی حل مسئله با ابزار درست.
نه تقلید کورکورانه، نه رقابت ناآگاهانه.
🚀 مهندس حرفه‌ای، قبل از انتخاب ابزار، اول سؤال می‌پرسد!
📡 برای تحلیل‌های فنی و حرفه‌ای بیشتر:
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #اتوماسیون #AI #یادگیری_ماشین #مسئله_محور #تحلیل_سیستم #مهندسی_فنی #مد_نباشیم #هوشمند_فکر_کنیم
🚫 این روزها بسیاری از سازمان‌ها، کارخانه‌ها و حتی استارتاپ‌ها، بدون تحلیل دقیق نیاز، به‌سرعت به سراغ سیستم‌های هوش مصنوعی می‌روند. اما آیا هر مشکلی نیاز به AI دارد؟ آیا فقط چون رقبا از «هوش مصنوعی» استفاده می‌کنند، ما هم باید استفاده کنیم؟ پاسخ: قطعاً نه!
---
💡 چرا هوشمندسازی فقط وقتی مفید است که مسئله‌محور باشد؟
1️⃣ مسئله دقیقاً چیست؟
اگر مسأله روشن نیست، هوش مصنوعی نمی‌تواند معجزه کند. AI باید برای حل یک مشکل واقعی و ملموس استفاده شود، نه فقط برای افزایش کلاس پروژه!
2️⃣ آیا داده داریم؟
مدل‌های هوشمند بدون داده، مثل ماشین بدون بنزین هستند. هر جا داده‌ی با کیفیت و قابل اعتماد نیست، نباید به سمت یادگیری ماشین رفت.
3️⃣ راه حل ساده‌تر وجود دارد؟
اگر یک الگوریتم ساده‌ی منطقی (Rule-based) کار را بهتر، سریع‌تر و ارزان‌تر انجام می‌دهد، دلیلی ندارد از مدلی پیچیده با ده‌ها میلیون پارامتر استفاده کنیم.
4️⃣ آیا هزینه/زمان توجیه دارد؟
مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به نگهداری، آپدیت، پایش، و گاهی آموزش مجدد دارند. اگر یک سیستم پایدار و کم‌هزینه کافی‌ست، ورود به AI ممکن است اشتباه استراتژیک باشد.
---
📌 نتیجه‌گیری:
هوشمندسازی یعنی حل مسئله با ابزار درست.
نه تقلید کورکورانه، نه رقابت ناآگاهانه.
🚀 مهندس حرفه‌ای، قبل از انتخاب ابزار، اول سؤال می‌پرسد!
📡 برای تحلیل‌های فنی و حرفه‌ای بیشتر:
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #اتوماسیون #AI #یادگیری_ماشین #مسئله_محور #تحلیل_سیستم #مهندسی_فنی #مد_نباشیم #هوشمند_فکر_کنیم
👍3👏1🙏1
🇨🇳 چین باز هم شگفتی آفرید؛ یک LLM متن‌باز دیگر وارد میدان شد!
📢 مدل زبانی GLM 4.5 رسماً معرفی شد و در بسیاری از بنچمارک‌ها، پا‌به‌پای غول‌های غربی مثل Claude 4 Opus و Gemini 2.5 Pro رقابت می‌کند!
📊 مقایسه با مدل‌های مطرح دنیا:
🔹 AIME24:
GLM4.5 = 91.0 🔥
⬆️ بالاتر از Claude 4 Opus
🔹 MATH500:
GLM4.5 = 98.2 📐
⬆️ جلوتر از GPT-4.1!
🔹 GPQA:
GLM4.5 = 79.1
⬇️ کمی پایین‌تر از Gemini 2.5
🔹 SWE-bench (کدنویسی):
GLM4.5 = 64.2
⬇️ پایین‌تر از Sonnet 4
🔹 Terminal-Bench (تعامل CLI):
GLM4.5 = 37.5
⬇️ پایین‌تر از Opus 4
---
💥 این دستاورد یک زنگ خطر جدی برای آمریکا در رقابت مدل‌های متن‌باز است.
چین با GLM4.5، نشان می‌دهد که دیگر تنها دنبال تقلید نیست، بلکه آماده پیشتازی است.
📌 اگر هوادار آینده هوش مصنوعی هستی، باید جدی‌تر از همیشه چشم به شرق بدوزی!
#مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #LLM #GLM4_5 #چین #متن_باز #رقابت_فناورانه
@rss_ai_ir
📢 مدل زبانی GLM 4.5 رسماً معرفی شد و در بسیاری از بنچمارک‌ها، پا‌به‌پای غول‌های غربی مثل Claude 4 Opus و Gemini 2.5 Pro رقابت می‌کند!
📊 مقایسه با مدل‌های مطرح دنیا:
🔹 AIME24:
GLM4.5 = 91.0 🔥
⬆️ بالاتر از Claude 4 Opus
🔹 MATH500:
GLM4.5 = 98.2 📐
⬆️ جلوتر از GPT-4.1!
🔹 GPQA:
GLM4.5 = 79.1
⬇️ کمی پایین‌تر از Gemini 2.5
🔹 SWE-bench (کدنویسی):
GLM4.5 = 64.2
⬇️ پایین‌تر از Sonnet 4
🔹 Terminal-Bench (تعامل CLI):
GLM4.5 = 37.5
⬇️ پایین‌تر از Opus 4
---
💥 این دستاورد یک زنگ خطر جدی برای آمریکا در رقابت مدل‌های متن‌باز است.
چین با GLM4.5، نشان می‌دهد که دیگر تنها دنبال تقلید نیست، بلکه آماده پیشتازی است.
📌 اگر هوادار آینده هوش مصنوعی هستی، باید جدی‌تر از همیشه چشم به شرق بدوزی!
#مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #LLM #GLM4_5 #چین #متن_باز #رقابت_فناورانه
@rss_ai_ir
🔥3😱1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 ربات خون‌گیر با دقت ۹۴٪ در بیمارستان‌های چین فعال شد!
در یکی از مراکز درمانی چین، برای اولین بار رباتی وارد فاز اجرایی شده که با استفاده از بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، عملیات خونگیری وریدی را به‌صورت کاملاً خودکار انجام می‌دهد.
📈 دقت اعلام‌شده: ۹۴٪
🎯 مزایا:
♻️کاهش خطای انسانی
♻️مناسب برای بیماران اضطرابی یا کودکان
♻️قابلیت استفاده در شب و شرایط خاص
❗ اما سوالی مهم باقی می‌ماند: آن ۶٪ باقی‌مانده چطور؟
در حوزه سلامت، حتی درصدهای کوچک می‌توانند بحرانی باشند.
🧠 ورود ربات‌ها به حوزه پزشکی، باید با دقت، نظارت مستمر و اخلاق حرفه‌ای همراه باشد تا جایگزینی مطمئن برای پرستاران و پزشکان باشند.
#هوش_مصنوعی #ربات_پزشکی #ربات_خونگیری #AI_in_Healthcare
@rss_ai_ir
در یکی از مراکز درمانی چین، برای اولین بار رباتی وارد فاز اجرایی شده که با استفاده از بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، عملیات خونگیری وریدی را به‌صورت کاملاً خودکار انجام می‌دهد.
📈 دقت اعلام‌شده: ۹۴٪
🎯 مزایا:
♻️کاهش خطای انسانی
♻️مناسب برای بیماران اضطرابی یا کودکان
♻️قابلیت استفاده در شب و شرایط خاص
❗ اما سوالی مهم باقی می‌ماند: آن ۶٪ باقی‌مانده چطور؟
در حوزه سلامت، حتی درصدهای کوچک می‌توانند بحرانی باشند.
🧠 ورود ربات‌ها به حوزه پزشکی، باید با دقت، نظارت مستمر و اخلاق حرفه‌ای همراه باشد تا جایگزینی مطمئن برای پرستاران و پزشکان باشند.
#هوش_مصنوعی #ربات_پزشکی #ربات_خونگیری #AI_in_Healthcare
@rss_ai_ir
👏2😁2👌1
🧠 زمین بازی نهایی برای آزمودن ایجنت‌های هوش مصنوعی – همین حالا روی GitHub
اگر واقعاً می‌خواهی استاد AI Agent بشی، فقط مقاله نخون — کدها رو اجرا کن!
یک مخزن گیت‌هاب فوق‌العاده که همه‌چیز برای یادگیری عملی و ساخت ایجنت‌های پیشرفته رو فراهم کرده:
🔹 فهرست دسته‌بندی‌شده ایجنت‌ها بر اساس نوع:
– ساده، RAG، چندحالته، خودگردان و...
🔹 کاربردها:
– تحلیل سرمایه‌گذاری، تحقیق، مدیریت سفر، راه‌اندازی محصول و...
🔹 امکانات ویژه:
– حلقه‌های خودمختار (Autonomous Loops)
– ایجنت‌های چندعاملی (Multi-Agent)
– اتوماسیون مرورگر و GitHub
– ایجنت‌هایی با قابلیت تغییر و بهبود خودکار
– مدل‌سازی مالی و برنامه‌ریزی full-stack
📁 ایجنت‌ها Plug & Play هستن — فقط کلون کن، اجرا بگیر و مهندسی معکوس رو شروع کن.
🔗 لینک گیت‌هاب: Awesome LLM Agents
🎯 اگه واقعاً قصد داری ایجنت بسازی، اینجا دقیقاً آزمایشگاه توئه!
#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #AI_Agent #کدنویسی #یادگیری_عمیق
@rss_ai_ir
اگر واقعاً می‌خواهی استاد AI Agent بشی، فقط مقاله نخون — کدها رو اجرا کن!
یک مخزن گیت‌هاب فوق‌العاده که همه‌چیز برای یادگیری عملی و ساخت ایجنت‌های پیشرفته رو فراهم کرده:
🔹 فهرست دسته‌بندی‌شده ایجنت‌ها بر اساس نوع:
– ساده، RAG، چندحالته، خودگردان و...
🔹 کاربردها:
– تحلیل سرمایه‌گذاری، تحقیق، مدیریت سفر، راه‌اندازی محصول و...
🔹 امکانات ویژه:
– حلقه‌های خودمختار (Autonomous Loops)
– ایجنت‌های چندعاملی (Multi-Agent)
– اتوماسیون مرورگر و GitHub
– ایجنت‌هایی با قابلیت تغییر و بهبود خودکار
– مدل‌سازی مالی و برنامه‌ریزی full-stack
📁 ایجنت‌ها Plug & Play هستن — فقط کلون کن، اجرا بگیر و مهندسی معکوس رو شروع کن.
🔗 لینک گیت‌هاب: Awesome LLM Agents
🎯 اگه واقعاً قصد داری ایجنت بسازی، اینجا دقیقاً آزمایشگاه توئه!
#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #AI_Agent #کدنویسی #یادگیری_عمیق
@rss_ai_ir
❤3👍2🔥2
⚖️ — وکیل هوشمند تو Law ChatGPT!
♻️وقتی پای قرارداد و متن‌های حقوقی وسطه، دیگه لازم نیست همه بندها رو با ذره‌بین بخونی یا کلی پول خرج وکیل کنی.
♻️همچنین Law ChatGPT می‌تونه دقیق، سریع و خودکار اسناد حقوقی‌ات رو بررسی کنه:
🔍 قابلیت‌ها:
🔹 شناسایی بندهای پرریسک و مبهم
🔹 توضیح ساده‌ی اصطلاحات پیچیده‌ی حقوقی
🔹 پشتیبانی از فایل‌های PDF، قراردادها، توافق‌نامه‌ها و اسناد رسمی
📎 فقط کافیه فایل رو بدی بهش — اون برات خلاصه می‌کنه، هشدار می‌ده و همه‌چیزو برات قابل‌فهم می‌کنه.
🧠 دیگه لازم نیست فقط برای اینکه کسی بهت بگه “امضا نکن”، هزینه سنگین پرداخت کنی!
👨⚖️ همین الان تستش کن:
LawChatGPT
#هوش_مصنوعی #وکیل_هوشمند #بررسی_قرارداد #AI_Law #LegalTech
@rss_ai_ir
♻️وقتی پای قرارداد و متن‌های حقوقی وسطه، دیگه لازم نیست همه بندها رو با ذره‌بین بخونی یا کلی پول خرج وکیل کنی.
♻️همچنین Law ChatGPT می‌تونه دقیق، سریع و خودکار اسناد حقوقی‌ات رو بررسی کنه:
🔍 قابلیت‌ها:
🔹 شناسایی بندهای پرریسک و مبهم
🔹 توضیح ساده‌ی اصطلاحات پیچیده‌ی حقوقی
🔹 پشتیبانی از فایل‌های PDF، قراردادها، توافق‌نامه‌ها و اسناد رسمی
📎 فقط کافیه فایل رو بدی بهش — اون برات خلاصه می‌کنه، هشدار می‌ده و همه‌چیزو برات قابل‌فهم می‌کنه.
🧠 دیگه لازم نیست فقط برای اینکه کسی بهت بگه “امضا نکن”، هزینه سنگین پرداخت کنی!
👨⚖️ همین الان تستش کن:
LawChatGPT
#هوش_مصنوعی #وکیل_هوشمند #بررسی_قرارداد #AI_Law #LegalTech
@rss_ai_ir
👏3👍1🔥1
🧠 پشته‌ی توسعه‌دهندگان RAG (بازیابی + تولید) به زبان ساده!
♻️این تصویر، نمای کاملی از ابزارها و لایه‌های مورد استفاده برای ساخت سیستم‌های RAG رو نشون می‌ده — از استخراج داده گرفته تا مدل زبانی و ارزیابی نهایی.
📌 خلاصه مهم‌ترین اجزا:
🔹 مدل‌های زبانی (LLMs):
متن‌باز: LLaMA 3.3، Mistral، Phi-4، Qwen 2.5، Gemma 3، DeepSeek
بسته: GPT (OpenAI)، Claude (Anthropic)، Gemini (Google)، Cohere، Amazon
🔹 فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی RAG:
LangChain، LlamaIndex، Haystack، Txtai
🔹 دیتابیس برداری (Vector DBs):
Chroma، Pinecone، Weaviate، Qdrant، Milvus
🔹 استخراج داده:
از وب: Crawl4AI، ScrapeGraphAI، FireCrawl
از اسناد: MegaParser، Docling، LlamaParse، ExtractThinker
🔹 مدل‌های برداری متن (Text Embedding):
SBERT، Nomic، Ollama، OpenAI، Cohere
🔹 ارزیابی عملکرد:
Giskard، Ragas، Trulens، Voyage AI
🔧 همه این ابزارها با هدف ساخت یک سیستم هوشمند RAG ترکیب می‌شن که بتونه اطلاعات رو از منابع مختلف بگیره، بفهمه، و خروجی دقیق تولید کنه.
📣 اگر می‌خوای مدل‌های Retrieval-Augmented Generation حرفه‌ای بسازی، این پشته‌ی ابزارها دقیقاً چیزیه که باید بلد باشی!
📍 آموزش‌ها و ابزارهای بیشتر در:
@rss_ai_ir
#RAG #هوش_مصنوعی #LLM #LangChain #پردازش_زبان #بردار_متن #استخراج_داده #پشته_توسعه #AItools #openai #gemini #cohere #ragstack
♻️این تصویر، نمای کاملی از ابزارها و لایه‌های مورد استفاده برای ساخت سیستم‌های RAG رو نشون می‌ده — از استخراج داده گرفته تا مدل زبانی و ارزیابی نهایی.
📌 خلاصه مهم‌ترین اجزا:
🔹 مدل‌های زبانی (LLMs):
متن‌باز: LLaMA 3.3، Mistral، Phi-4، Qwen 2.5، Gemma 3، DeepSeek
بسته: GPT (OpenAI)، Claude (Anthropic)، Gemini (Google)، Cohere، Amazon
🔹 فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی RAG:
LangChain، LlamaIndex، Haystack، Txtai
🔹 دیتابیس برداری (Vector DBs):
Chroma، Pinecone، Weaviate، Qdrant، Milvus
🔹 استخراج داده:
از وب: Crawl4AI، ScrapeGraphAI، FireCrawl
از اسناد: MegaParser، Docling، LlamaParse، ExtractThinker
🔹 مدل‌های برداری متن (Text Embedding):
SBERT، Nomic، Ollama، OpenAI، Cohere
🔹 ارزیابی عملکرد:
Giskard، Ragas، Trulens، Voyage AI
🔧 همه این ابزارها با هدف ساخت یک سیستم هوشمند RAG ترکیب می‌شن که بتونه اطلاعات رو از منابع مختلف بگیره، بفهمه، و خروجی دقیق تولید کنه.
📣 اگر می‌خوای مدل‌های Retrieval-Augmented Generation حرفه‌ای بسازی، این پشته‌ی ابزارها دقیقاً چیزیه که باید بلد باشی!
📍 آموزش‌ها و ابزارهای بیشتر در:
@rss_ai_ir
#RAG #هوش_مصنوعی #LLM #LangChain #پردازش_زبان #بردار_متن #استخراج_داده #پشته_توسعه #AItools #openai #gemini #cohere #ragstack
👏2❤1🔥1