🦎 تکامل هوش مصنوعی الهام‌گرفته از طبیعت
♻️در شرکت Sakana AI رویکردی تازه پیشنهاد شده: به‌جای ساخت یک «مغز غول‌آسا»، باید هوش مصنوعی را مثل یک اکوسیستم توسعه داد؛ جایی که مدل‌ها با هم رقابت می‌کنند، همکاری می‌کنند و مهارت‌هایشان را به اشتراک می‌گذارند.
این روش با نام M2N2 (Model Merging of Natural Niches) معرفی شده است.
🔑 چگونه کار می‌کند؟
✳️مرزهای انعطاف‌پذیر در ادغام: مدل‌ها به‌جای اتصال لایه‌های ثابت، بخش‌های متغیری از پارامترها را مثل تبادل DNA با هم جابه‌جا می‌کنند.
✳️رقابت برای داده‌ها: مدل‌ها برای منابع محدود با هم رقابت کرده و به «متخصصان» در حوزه‌های خاص تبدیل می‌شوند.
✳️انتخاب شریک مناسب: ترکیب مدل‌هایی که نقاط قوت‌شان مکمل یکدیگر است؛ جایی که یکی قوی است، دیگری ضعیف، و برعکس.
📊 دستاوردها
✳️در سطح پایه: فقط با ادغام شبکه‌های تصادفی توانستند یک طبقه‌بند MNIST بسازند که با روش‌های کلاسیک تکاملی قابل مقایسه است، اما سریع‌تر و ارزان‌تر.
✳️در مقیاس بزرگ: ادغام یک مدل «ریاضی‌دان» و یک مدل «عامل» سیستمی ایجاد کرد که هر دو نوع وظیفه را با دقت بالا انجام می‌دهد.
✳️در مدل‌های چندوجهی: با ترکیب مدل‌های text-to-image ویژه زبان ژاپنی، خروجی نهایی هم درک بهتری از دستورات ژاپنی داشت و هم مهارت‌های انگلیسی خود را حفظ کرد — بدون «فراموشی» دانش پیشین.
✳️این رویکرد نشان می‌دهد آینده‌ی هوش مصنوعی شاید نه در یک مدل عظیم و یکپارچه، بلکه در اکوسیستمی پویا از مدل‌های تخصصی باشد که با هم تکامل پیدا می‌کنند، نقاط قوت‌شان را به اشتراک می‌گذارند و انعطاف‌پذیرتر و خلاق‌تر می‌شوند.
🟠 مقاله: https://arxiv.org/abs/2508.16204
🟠 کد: https://github.com/SakanaAI/natural_niches
#هوش_مصنوعی #مدل_تکاملی #یادگیری_عمیق #SakanaAI #M2N2 #AI
@rss_ai_ir
♻️در شرکت Sakana AI رویکردی تازه پیشنهاد شده: به‌جای ساخت یک «مغز غول‌آسا»، باید هوش مصنوعی را مثل یک اکوسیستم توسعه داد؛ جایی که مدل‌ها با هم رقابت می‌کنند، همکاری می‌کنند و مهارت‌هایشان را به اشتراک می‌گذارند.
این روش با نام M2N2 (Model Merging of Natural Niches) معرفی شده است.
🔑 چگونه کار می‌کند؟
✳️مرزهای انعطاف‌پذیر در ادغام: مدل‌ها به‌جای اتصال لایه‌های ثابت، بخش‌های متغیری از پارامترها را مثل تبادل DNA با هم جابه‌جا می‌کنند.
✳️رقابت برای داده‌ها: مدل‌ها برای منابع محدود با هم رقابت کرده و به «متخصصان» در حوزه‌های خاص تبدیل می‌شوند.
✳️انتخاب شریک مناسب: ترکیب مدل‌هایی که نقاط قوت‌شان مکمل یکدیگر است؛ جایی که یکی قوی است، دیگری ضعیف، و برعکس.
📊 دستاوردها
✳️در سطح پایه: فقط با ادغام شبکه‌های تصادفی توانستند یک طبقه‌بند MNIST بسازند که با روش‌های کلاسیک تکاملی قابل مقایسه است، اما سریع‌تر و ارزان‌تر.
✳️در مقیاس بزرگ: ادغام یک مدل «ریاضی‌دان» و یک مدل «عامل» سیستمی ایجاد کرد که هر دو نوع وظیفه را با دقت بالا انجام می‌دهد.
✳️در مدل‌های چندوجهی: با ترکیب مدل‌های text-to-image ویژه زبان ژاپنی، خروجی نهایی هم درک بهتری از دستورات ژاپنی داشت و هم مهارت‌های انگلیسی خود را حفظ کرد — بدون «فراموشی» دانش پیشین.
✳️این رویکرد نشان می‌دهد آینده‌ی هوش مصنوعی شاید نه در یک مدل عظیم و یکپارچه، بلکه در اکوسیستمی پویا از مدل‌های تخصصی باشد که با هم تکامل پیدا می‌کنند، نقاط قوت‌شان را به اشتراک می‌گذارند و انعطاف‌پذیرتر و خلاق‌تر می‌شوند.
🟠 مقاله: https://arxiv.org/abs/2508.16204
🟠 کد: https://github.com/SakanaAI/natural_niches
#هوش_مصنوعی #مدل_تکاملی #یادگیری_عمیق #SakanaAI #M2N2 #AI
@rss_ai_ir
👍2🔥1👏1
📌 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
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
🎉11❤6😁5👍2🔥2👏1🙏1
🦀 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
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
😁10🔥5🎉5❤3👍3