ترندهای بینایی کامپیوتر در سال 2025

تکنولوژی با سرعتی شگفت‌انگیز در حال تکامل است و پیشرفت‌های عظیمی در زمینه هوش مصنوعی (AI) رخ داده است. این پیشرفت‌ها دنیایی از امکانات جدید را برای کاربرد بینایی کامپیوتر می‌گشاید. این مقاله به بررسی ترندهای بینایی کامپیوتر می‌پردازد. ما به بررسی این موارد برای صنعت، کسب‌وکارهایی که آن را انتخاب می‌کنند و به شکل کلی خواهیم پرداخت.

ترندهای بینایی کامپیوتر

ما به بررسی ترندهای بینایی کامپیوتر ذیل خواهیم پرداخت:

• هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)
• بینایی کامپیوتر در مراقبت‌های بهداشتی
• محاسبات لبه و معماری‌های سبک‌وزن (Edge Computing and Lightweight Architectures)
• خودروهای خودران
• تشخیص دیپ فیک (Detecting Deep Fakes)
• واقعیت افزوده (Augmented Reality)
• بینایی کامپیوتر ماهواره‌ای (Satellite Computer Vision)
• بینایی کامپیوتر سه‌بعدی (3D Computer Vision)
• بینایی کامپیوتر اخلاقی (Ethical Computer Vision)

ظهور هوش مصنوعی مولد

محبوبیت اخیر سیستم‌های هوش مصنوعی مولد باعث شده است که سازمان‌ها در همه جا برای بررسی قابلیت‌های تحول‌آفرین این فناوری عجله کنند. ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Dall-E از OpenAI عملیات‌ها را بهبود بخشیده‌اند و مشکلاتی را که زمانی حل آنها غیرممکن بود، برطرف کرده‌اند.

هوش مصنوعی مولد وارد جریان اصلی تغییر شده است. میزبان استارت‌آپ‌ها، از جمله Hugging Face، Anthropic، Stability AI، Midjourney و AI21 Labs به رهبر بازار OpenAI خواهند پیوست.زمینه بینایی کامپیوتر از جمله زمینه‌هایی خواهد بود که پتانسیل آن را بررسی می‌کند. در 12 ماه آینده، می‌توان انتظار داشت که هوش مصنوعی مولد، امکان ایجاد داده‌های مصنوعی را بیشتر فراهم کند.

هوش مصنوعی مولد، را می‌توان برای ایجاد خروجی‌ها در طیف وسیعی از حوزه‌ها استفاده کرد. اینها می‌توانند شامل مدل‌های زبانی بزرگ مانند متن به تصویر، متن به ویدیو، متن به صدا و موارد دیگر باشند.

داده‌های خروجی از مدل‌های مولد را می‌توان برای آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر، مانند مدل‌های تشخیص شی یا تشخیص چهره استفاده کرد. این نه تنها خطر نقض حریم خصوصی را به حداقل می‌رساند، بلکه فرآیند آموزش مدل را بسیار ارزان‌تر و زمان‌برتر می‌کند. زیرا برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی را سریع‌تر و کارآمدتر از انسان انجام می‌دهد.

بینش‌های بیشتر از هوش مصنوعی چندوجهی

تا همین اواخر، مدل‌های هوش مصنوعی تمایل داشتند بر پردازش اطلاعات از یک مدالیته واحد تمرکز کنند. این یک منبع واحد داده، مانند متن، تصاویر یا ویدیو خواهد بود.

با این حال، یادگیری عمیق چندوجهی امکان آموزش مدل‌ها برای تشخیص روابط بین مدالیته‌های مختلف را فراهم می‌کند، ترجمه متن به صدا، متن به تصویر، تصویر به ویدیو و غیره. مهمتر از آن، هوش مصنوعی اکنون قادر به ترکیب چندین مدالیته است. بنابراین، آنها را به عنوان یک منبع واحد برای بینش‌ها و پیش‌بینی‌ها در نظر بگیرید.

به عنوان مثال، تأثیر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی را در نظر بگیرید. به طور سنتی، ارزیابی سلامت بیمار به یک مدالیته واحد، معمولاً متنی یا بصری بستگی داشت. ترکیبی از هر دو، یعنی یادداشت‌های پزشک و داده‌های حاصل از معاینه، منجر به تشخیص‌های سریع‌تر و دقیق‌تر خواهد شد.

بینایی کامپیوتر در مراقبت‌های بهداشتی

تأثیر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی بسیار فراتر از بهبود سرعت و کارایی ارزیابی‌های سلامت خواهد بود.

پزشکان و محققان از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر برای تمایز بین بافت‌های سالم و سرطانی استفاده می‌کنند. این امر تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و اسکن‌ها را سرعت می‌بخشد. در نتیجه، پزشکان می‌توانند به سرعت بیماری‌های جدی را شناسایی و تشخیص دهند و اطمینان حاصل کنند که ثبت سوابق دقیق و به موقع انجام می‌شود. به عنوان مثال، این مقاله، کاربردی از هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر را برای توانمندسازی پزشکان در تشخیص سریع و مؤثر سرطان سینه پیشنهاد می‌کند.

بینایی کامپیوتر همچنین نقش‌های مختلفی در اتاق‌های عمل، مانند نظارت بر مراحل جراحی ایفا خواهد کرد. این می‌تواند موقعیت ابزارها را ردیابی کند و عملکرد صحیح جراحی‌ها را تضمین کند. در نتیجه، این خطر باقی ماندن ابزارهای جراحی در داخل بیمار را به حداقل می‌رساند. و به طور فزاینده‌ای، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی از واقعیت افزوده برای هدایت و حتی انجام  جراحی از راه دور استفاده خواهند کرد.

محاسبات لبه و معماری‌های سبک‌وزن

ما شاهد تمرکز فزاینده‌ای بر محاسبات لبه در فضای بینایی کامپیوتر خواهیم بود. پردازش مستقیم داده‌های بصری بر روی دستگاه‌های لبه مانند تلفن‌های هوشمند، پهپادها و سنسورهای اینترنت اشیا، که در آن داده‌ها ضبط می‌شوند، تأخیر را کاهش می‌دهد. این امکان پردازش داده‌های بصری در زمان واقعی را فراهم می‌کند که برای موارد استفاده در صنایع مختلف ضروری است.

با نگاه به آینده، احتمالاً پذیرش روزافزون معماری محاسبات لبه منجر به توسعه برنامه‌های کاربردی کوچک و کارآمد بینایی کامپیوتر خواهد شد. این برنامه‌های کاربردی کوچک می‌توانند بر روی دستگاه‌های کم‌مصرف اجرا شوند که برای عملیات‌های تولیدی و امنیتی مفید است.

با این حال، این برنامه‌های کاربردی کوچک‌تر و کارآمدتر بینایی کامپیوتر به مدل‌های هوش مصنوعی سبک‌وزن نیاز دارند. اینها را می‌توان بر روی دستگاه‌های کم‌مصرف با توان پردازش و حافظه محدود مستقر کرد.

R-CNN (شبکه‌های عصبی کانولوشنال مبتنی بر ناحیه) یکی از رایج‌ترین مدل‌های یادگیری ماشینی است. با این حال، در حالی که R-CNN برای تشخیص شی بسیار دقیق است، به منابع محاسباتی سنگین و گران قیمت نیاز دارد.

در مقابل، معماری‌های هوش مصنوعی سبک‌وزن مانند YOLO (شما فقط یک بار نگاه می‌کنید) به منابع کمتری نیاز دارند. این مدل‌های سبک‌وزن گزینه مناسب‌تری برای دستگاه‌های لبه هستند.

به طور مشابه، دقت بالا و عملکرد بلادرنگ الگوریتم تشخیص شی SSD (Single Shot Detector) آن را به انتخابی محبوب برای طیف گسترده‌ای از کاربردها تبدیل کرده است. این برنامه‌ها شامل هوش مصنوعی در وسایل نقلیه خودران و سیستم‌های نظارتی و موارد دیگر است.

فعال کردن وسایل نقلیه خودران

خودروهای خودران در لیست موارد استفاده کلیدی برای فناوری بینایی کامپیوتر قرار دارند. در حال حاضر، فناوری مورد استفاده برای ناوبری و کارکرد وسایل نقلیه خودران به پردازش ورودی از منابع مختلف، از دوربین‌ها و GPS گرفته تا رادار و لیدار متکی است.

اما با گسترش آنها، فقط زمان می‌برد تا رایانه‌های موجود در این وسایل نقلیه بتوانند تقریباً کاملاً با دید رانندگی کنند، همانطور که یک راننده انسانی انجام می‌دهد. برای این منظور، می‌توان انتظار داشت که فناوری بینایی کامپیوتر روزافزون پیچیده‌تری را در فرآیند طراحی و تولید ادغام شود، زیرا وسایل نقلیه خودران هر چه بیشتر به واقعیت روزمره در جاده‌های ما نزدیک‌تر می‌شوند.

مقابله با فریب دیپ فیک

دیپ فیک های تولید شده توسط هوش مصنوعی به قدری قانع‌کننده شده‌اند که اغلب تشخیص تفاوت بین محتوای ویدیویی واقعی و تولید شده توسط کامپیوتر دشوار است. در زمانی که عدم قطعیت سیاسی افزایش یافته است، و به ویژه با نزدیک شدن انتخابات بریتانیا و ایالات متحده، تأثیری که این امر می‌تواند بر توانایی مردم در تشخیص اطلاعات نادرست داشته باشد بسیار نگران‌کننده است.

بینایی کامپیوتر نقش فزاینده‌ای در مقابله با تهدید اطلاعات نادرست خواهد داشت. سیستم‌های بینایی کامپیوتر که بر روی مجموعه داده‌های عظیمی از تصاویر و ویدیوهای دیجیتال واقعی و جعلی آموزش دیده‌اند، برای تجزیه و تحلیل رسانه‌ها استفاده می‌شوند. این سیستم‌ها می‌توانند نشانه‌هایی را شناسایی کنند که نشان می‌دهد آیا رسانه به صورت مصنوعی تولید یا دستکاری شده است یا خیر. نمودار زیر معماری کلی چنین سیستمی برای تشخیص دیپ فیک را نشان می‌دهد.

تمرکز بر واقعیت افزوده

بینایی کامپیوتر یک جزء ضروری از فناوری واقعیت افزوده (AR) است که به رایانه‌ها امکان می‌دهد اطلاعات بصری را درک کرده و آن را با محتوای دیجیتال همپوشانی دهند.

دسته‌ای از دستگاه‌های جدید AR درجه مصرف‌کننده از شرکت‌هایی مانند اپل و متا وارد بازار خواهند شد. این بدان معناست که ما شاهد در دسترس‌تر شدن ابزارهای تقویت‌شده با بینایی کامپیوتر خواهیم بود.

به لطف دستگاه‌های جدید AR، کارگران در بخش تولید قادر خواهند بود به اطلاعات آموزشی و اداری بلادرنگ دسترسی داشته باشند. در تجارت خرده‌فروشی، AR به مصرف‌کنندگان امکان می‌دهد اطلاعات دقیق محصول و قیمت را تجسم کنند.

AR می‌تواند محتوای آموزشی سنتی را با تجربیات آموزشی غنی‌ساز و جذاب تکمیل کند.

دید ماهواره‌ای پیشرفته

فناوری فضایی تجارت بزرگی است. بودجه ناسا برای سال 2023، 25.4 میلیارد دلار بود – افزایش 5.6 درصدی در سال 2022. به لطف پیشرفت‌های فناوری بینایی کامپیوتر، تصاویر گرفته شده توسط ماهواره‌ها دقیق‌تر و آموزنده‌تر از همیشه هستند. با ابتکارات قوی اکتشاف و تصویربرداری ماهواره‌ای، می‌توان انتظار داشت که یادگیری ماشین به پیشرفت‌های هم در فضا و هم در زمین کمک کند.

تشخیص شی در فضای بیرونی

ابزارهای با وضوح بالا و حساسیت بالا که توسط تلسکوپ فضایی جیمز وب حمل می‌شوند، در سال 2021 پرتاب شدند. با پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی بینایی کامپیوتر، تلسکوپ می‌تواند تصاویر و داده‌های گرفته شده در فضا را تقویت، فیلتر و تجزیه و تحلیل کند. علاوه بر این، فناوری بینایی ماشین به تلسکوپ اجازه می‌دهد تا اجرام بیشتری را در فضا پیدا کند. این پیشرفت‌ها به آن اجازه می‌دهد تا اجسامی را که برای تلسکوپ فضایی هابل بسیار قدیمی، دور یا کم‌نور هستند، مشاهده کند.

بهبود تصاویر ماهواره‌ای روی زمین با بینایی کامپیوتر

با استفاده از بینایی کامپیوتر، وضوح تصاویر گرفته شده با تلسکوپ نیز بیشتر بهبود می‌یابد. این وضوح بسیار بهبود یافته امکان نظارت موثر بر طیف وسیعی از فعالیت‌ها بر روی زمین را فراهم می‌کند. چنین فعالیت‌هایی شامل گسترش آتش‌سوزی‌های جنگلی، جنگل‌زدایی و گسترش شهرها در زمین است. در حالی که همچنین قادر به اندازه‌گیری تأثیر عواملی مانند مهاجرت و آلودگی بر محیط‌های دریایی است.

پیشرفت‌های بینایی کامپیوتر سه‌بعدی

توسعه اخیر الگوریتم‌های پیچیده، فرصت‌های بیشتری را برای کاربرد بینایی کامپیوتر سه‌بعدی فراهم کرده است. این شامل استفاده از چندین دوربین برای گرفتن زوایای مختلف اشیاء یا سنسورهای نور برای اندازه‌گیری زمان بازتاب نور از یک شی است. در حال حاضر، اتومبیل‌های خودران از هر دو روش در سیستم‌های ایمنی خود استفاده می‌کنند.

چه بر اساس مکان و چه بر اساس زمان، پیشرفت‌های بینایی کامپیوتر سه‌بعدی داده‌های با کیفیت بهتری در مورد عمق و فاصله ارائه خواهد کرد. این پیشرفت‌ها امکان ایجاد مدل‌های سه‌بعدی دقیق برای دوقلوهای دیجیتال را فراهم می‌کند: نسخه‌های دقیقی از یک شیء، ساختمان یا شخص برای استفاده در شبیه‌سازی‌ها.

عمق اطلاعات ارائه شده توسط بینایی کامپیوتر سه‌بعدی نیز دقت را بهبود می‌بخشد. این کار را می‌توان با استفاده از داده‌های عمق برای تشخیص اشیاء در یک محیط شلوغ، مانند نمودار زیر، انجام داد. در نتیجه، دقت و قابلیت اطمینان بیشتری را تضمین می‌کند.

اطمینان از اخلاق در بینایی کامپیوتر

در حالی که اجرای سریع بینایی کامپیوتر در جامعه آینده‌ای هیجان‌انگیز را نوید می‌دهد، اخلاق باید همیشه در اولویت باشد. مسائل تعصب و انصاف همیشه از ملاحظات کلیدی در هوش مصنوعی بوده‌اند.

برای این منظور، دولت‌های سراسر جهان مقررات سختگیرانه‌ای مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا را پیشنهاد کرده‌اند. هدف از این اقدام اطمینان از توسعه مسئولانه هوش مصنوعی است. شرکت‌های هوش مصنوعی موافق هستند که این امر ضروری است در حالی که از خطر خفه کردن نوآوری اجتناب می‌شود.

به عنوان مثال، تمرکز بیشتری بر رسیدگی به عدم تعادل ذاتی در الگوریتم‌های تشخیص تصویر و تشخیص چهره خواهد بود. بنابراین، الگوریتم‌ها نیاز به ایجاد مجموعه داده‌های متنوع‌تر و نماینده‌تر دارند. این مجموعه داده‌های متنوع‌تر می‌توانند به غلبه بر تعصبات مرتبط با نژاد، جنسیت و سایر عوامل متمایز کمک کنند.

علاوه بر این، فناوری بینایی کامپیوتر به طور فزاینده‌ای در اماکن عمومی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با توجه به این موضوع، تاکید بیشتری بر اقدامات حفاظت از حریم خصوصی خواهد بود. به عنوان مثال، محو چهره برای محافظت از هویت افراد.

چه چیزی در روندهای هوش مصنوعی بینایی کامپیوتر بعدی وجود دارد؟

فناوری آنقدر سریع پیشرفت می‌کند که اغلب پیگیری آن دشوار است. در 12 ماه آینده ممکن است اتفاقات زیادی رخ دهد زیرا شرکت‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند و به سرعت رشد می‌کنند. در واقع، لیست روندها و موارد استفاده فوق به هیچ وجه جامع نیست. با این حال، بینایی کامپیوتر مطمئناً نقش حیاتی فزاینده‌ای در آینده صنعت و جامعه خواهد داشت.

Computer Vision Trends – The Ultimate 2025 Overview