عقدت شركة جوجل Google صفقة شراكة مؤخرا مع شركة Movidius، تفتح آفاق جديدة في تقنية تعلم الآلة التي من شأنها أن تحول الهواتف لتكون أكثر ذكاء في المستقبل.

تحالف جديد بين شركتي جوجل Google وشركة Movidius، لاستخدام معالجات Myriad 2 MA2450 الخاصة بالشركة في أجهزة شركة جوجل المستقبلية.

كان المشروع الأول الذي جمع بين عملاق التكنولوجيا جوجل Google وشركة Movidius في عام 2014، حيث تعاونت كلا الشركتين في مشروع أجهزة تانجو Project Tango devices، أما الأن فالشراكة بين الشركتين تتخذ شكل رسمي أكثر لتطوير تقنية تعلم الآلة في أجهزة جوجل.

وتشير عبارة Deep learning في التقنية الجديدة التي يتم تطويرها الى برمجيات معقدة Neural networks للحاسبات تحاكي العقل البشري، حيث يمكن لتقنية Neural networks التعرف بشكل سريع على الصور، وترجمة العبارات التي توجه للآلة من خلال أدوات تتطلب الاتصال بشبكة الأنترنت غالبا، فعلى سبيل المثال عند توجيه المستخدم الأوامر أو التحديث لهواتف الأندوريد Android phone، يتم توجيه صوتيات المستخدم الى خدمة يمكنها معالجة الصوتيات وترجمتها لتنفيذ الأوامر أو الإجابة على تساؤلات المستخدم.

وقد استطاعت شركة جوجل Google أن تبدأ بتقنية لتعلم الآلة على شبكة الأنترنت، من خلال تطبيق الترجمة الخاصة بالشركة Translate app، حيث اتاحت للمستخدم تصوير النصوص المراد ترجمتها أثناء التنقل، أيضا طورت شركة SwiftKey شبكة ذات نطاق صغير لتوقع الكلمات بتقنية تعلم الآلة في تطبيق SwiftKey Neural.

كل هذه المحاولات المقدمة من الشركات في تطوير تقنية تعلم الآلة تحتاج الى قوة داعمة لها، وهنا يأتي دور معالجات شركة Movidius، التي تقدم معالجات بقوة لتنفيذ المهام التي تظهر بسيطة نسبيا في تقنية تعلم الآلة، حيث من المقرر أن تقدم معالجات Myriad 2 MA2450 رؤية جديدة في تطوير هذه التقنية، على أن تكون مهمتها الأولى في ترجمة الصور أو التعرف عليها.

ولا تشترك معالجات Movidius مع المعالجات التقليدية الا في مواصفات بسيطة في الهيكل الخارجي للمعالجات، حيث صممت المعالجات الجديدة بشكل خاص لتدعم تقنية neural networks في تنفيذ المهام المختلفة لها، حيث تعد الطاقة والقدرة التي تقدمها المعالجات الجديدة في التعرف على الصور أقل بكثير من القدرة التي تحتاج اليها المعالجات التقليدية لتنفيذ المهمة ذاتها في التعرف الصور، ومن المتوقع أن تظهر شركة جوجل هذه المعالجات الجديدة وقدرتها بشكل بارز أكثر في أجهزتها المستقبلية.