- يشتمل Raspberry Pi AI HAT+ 2 على وحدة معالجة عصبية Hailo-10H بقدرة تصل إلى 40 تيرابايت في الثانية و8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي المخصصة.
- يتيح لك تشغيل نماذج اللغة الخفيفة ورؤية الكمبيوتر محليًا، دون الاعتماد على السحابة.
- يحافظ على التوافق مع Raspberry Pi 5 ونظام الكاميرا الخاص به، ولكنه يقتصر على وحدات LLM المدمجة.
- يبلغ سعره حوالي 130 دولارًا أمريكيًا، وهو يستهدف مشاريع إنترنت الأشياء والصناعة والتعليم والنماذج الأولية في أوروبا.
وصول Raspberry Pi AI HAT+ 2 يمثل هذا خطوة جديدة لأولئك الذين يرغبون في العمل مع الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر في راسبيري باي 5 دون الاعتماد الدائم على الحوسبة السحابية. تضيف لوحة التوسعة هذه مُسرِّعًا عصبيًا مُخصَّصًا وذاكرة خاصة به، بحيث يتم نقل جزء كبير من معالجة الذكاء الاصطناعي من وحدة المعالجة المركزية الرئيسية، مما يسمح بتنفيذ مشاريع أكثر طموحًا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي ورؤية الحاسوب.
بسعر موصى به يبلغ حوالي 130 دولار (يختلف السعر النهائي في إسبانيا وبقية أوروبا تبعًا للضرائب وهوامش الربح الرسمية للموزعين). يُعدّ جهاز AI HAT+ 2 خيارًا ميسور التكلفة نسبيًا ضمن منظومة الذكاء الاصطناعي المدمجة. فهو لا يُنافس الخوادم الكبيرة أو وحدات معالجة الرسومات المخصصة، ولكنه يُقدّم توازنًا مثاليًا بين التكلفة واستهلاك الطاقة والأداء. إنترنت الأشياء، والأتمتة، والتعليم، والنماذج الأولية.
ما هو Raspberry Pi AI HAT+ 2 وكيف يختلف عن الجيل الأول؟
لوحة Raspberry Pi AI HAT+ 2 هي لوحة تمديد رسمية صُممت هذه اللوحة خصيصًا لجهاز Raspberry Pi 5، وتتصل عبر واجهة PCI Express المدمجة في اللوحة الأم، كما تستخدم موصل GPIO للتثبيت. وهي الجيل التالي مباشرةً للوحة AI HAT+ الأولى، التي صدرت عام 2024، والتي كانت متوفرة بإصدارات مزودة بمسرعات. Hailo‑8L (13 قطعة) وHailo‑8 (26 قطعة) وكان تركيزه منصباً بشكل كبير على مهام رؤية الحاسوب.
في هذا الجيل الثاني، يراهن راسبيري باي على مسرع الشبكة العصبية Hailo-10H مصحوبًا بـ ذاكرة LPDDR4X بسعة 8 جيجابايت مخصصة على البطاقة نفسها. تم تصميم هذه المجموعة لدعم أحمال العمل من الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة، مثل نماذج اللغة المضغوطة، ونماذج اللغة المرئية، والتطبيقات متعددة الوسائط التي تجمع بين الصورة والنص.
حقيقة دمج ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية المدمجة هذا يعني أن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي لا يستهلك الذاكرة الرئيسية لجهاز Raspberry Pi 5 بشكل مباشر. إذ يمكن للوحة الأم التركيز على منطق التطبيق، وواجهة المستخدم، والاتصال، أو التخزين، بينما تتولى وحدة المعالجة العصبية (NPU) الجزء الأكبر من عملية الاستدلال. عمليًا، يساعد هذا في الحفاظ على قابلية استخدام النظام أثناء تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في الخلفية.
وفقًا لشركة Raspberry Pi نفسها، فإن الانتقال من أول لوحة AI HAT+ إلى هذا النموذج الجديد هو شفاف تقريبًا بالنسبة للمشاريع التي استخدمت بالفعل مسرعات Hailo-8، يتم الحفاظ على التكامل مع بيئة الكاميرا الخاصة بالشركة ومجموعة البرامج، مما يجنب عمليات إعادة الكتابة الضخمة.
المكونات المادية والأداء واستهلاك الطاقة: تصل إلى 40 تيرابايت في الثانية مع وحدة المعالجة العصبية Hailo-10H
جوهر جهاز AI HAT+ 2 هو هايلو-10Hمُسرِّع شبكات عصبية متخصص مصمم لتشغيل عمليات الاستدلال بكفاءة على الأجهزة منخفضة الطاقة. يتحدث كل من Raspberry Pi و Hailo عن قدرات تصل إلى 40 أعلى مستوى من الأداء (تيرا عملية في الثانية)، أرقام تم الحصول عليها باستخدام التكميم في INT4 و INT8، وهو أمر شائع جدًا عند نشر النماذج على الحافة.
إحدى النقاط الرئيسية هي أن الشريحة محدودة بقدرة تبلغ حوالي استهلاك الطاقة 3 واطيُتيح ذلك دمجها في حاويات صغيرة الحجم ومشاريع مُدمجة دون زيادة كبيرة في متطلبات التبريد أو فواتير الكهرباء، وهو أمر مهم للأجهزة التي قد تعمل على مدار الساعة. ومع ذلك، فإن هذا القيد يعني أن إجمالي العائد لن يكون دائمًا متفوقًا على ما يمكن أن يقدمه جهاز Raspberry Pi 5 نفسه عندما يتم دفع وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات إلى أقصى حدودها في أحمال عمل معينة عالية التحسين.
بالمقارنة مع النموذج السابق، فإن القفزة واضحة: فهي تنتقل من 13/26 قطعة علوية مع Hailo‑8L/Hailo‑8 يحقق الجهاز أداءً يصل إلى 40 تيرابايت في الثانية باستخدام معالج Hailo-10H، ولأول مرة، تمت إضافة 8 جيجابايت من الذاكرة الداخلية المخصصة. تفوق الإصدار الأول من AI HAT+ في مهام مثل اكتشاف الأجسام، وتقدير الوضعية، وتقسيم المشهد؛ ويحافظ الإصدار الجديد على هذه الأنواع من التطبيقات ولكنه يوسع نطاق تركيزه ليشمل نماذج اللغة والاستخدامات متعددة الوسائط.
ومع ذلك، توضح شركة Raspberry Pi نفسها أنه في بعض عمليات الرؤية، قد يكون الأداء العملي لجهاز Hailo-10H على غرار أفضل 26 يُعزى التحسن الكبير في معالج Hailo-8 إلى طريقة توزيع عبء العمل والاختلافات المعمارية. ويكمن التحسن الأهم، أكثر من مجرد قوة معالجة البيانات الحاسوبية، في الإمكانيات التي يتيحها لنمذجة التعلم الموجه بالتعلم (LLM) والنماذج التوليدية المحلية.
يأتي الطبق مع مشتت حراري اختياري بالنسبة لوحدة المعالجة العصبية. على الرغم من أن استهلاك الطاقة محدود، إلا أن التوصية المعتادة هي تثبيته، خاصة إذا كنت ستشغل مهام الذكاء الاصطناعي المكثفة لفترة طويلة أو اختبارات أداء متطلبة، لمنع الشريحة من خفض الترددات بسبب درجة الحرارة.
نماذج اللغة المدعومة واستخدام نماذج اللغة المحلية
من أبرز جوانب جهاز AI HAT+ 2 قدرته على تشغيل نموذج اللغة محليًا على جهاز Raspberry Pi 5، دون إرسال البيانات إلى خوادم خارجية. خلال العرض التقديمي، سلطت شركتا Raspberry Pi وHailo الضوء على مجموعة من الطرازات، بما في ذلك 1.000 و 1.500 مليون مُعامل كنقطة انطلاق.
من بين برامج الماجستير في القانون المتوافقة التي تم طرحها عند الإطلاق ما يلي: DeepSeek-R1-Distill، Llama 3.2، Qwen2، Qwen2.5-Instruct و Qwen2.5-Coderإنها نماذج صغيرة الحجم نسبياً، مصممة لمهام مثل الدردشة الأساسية، وكتابة النصوص وتصحيحها، وتوليد التعليمات البرمجية، والترجمات البسيطة، أو وصف المشاهد من مدخلات الصور والنصوص.
تتضمن الاختبارات الأولية التي عرضتها الشركة أمثلة على الترجمة بين اللغات وتُنفَّذ الإجابات على الأسئلة البسيطة بالكامل على جهاز Raspberry Pi 5 المدعوم بوحدة AI HAT+ 2، مع زمن استجابة منخفض ودون التأثير بشكل ملحوظ على سهولة استخدام النظام. تتم المعالجة على المعالج المساعد Hailo-10H ولا تتطلب توصيل الجهاز بالسحابة.
ينبغي التوضيح أن هذا الحل غير مخصص للنماذج الموجهة للسوق الجماهيري مثل النسخ الكاملة من ChatGPT، أو كلود، أو الحاصلين على درجة الماجستير في القانون من جامعة ميتا.والتي تُقاس أحجامها بمئات المليارات أو حتى التريليونات من المعاملات. في هذه الحالات، لا تكمن المشكلة في قوة الحوسبة فحسب، بل قبل كل شيء في... الذاكرة المطلوبة لاستضافة النموذج وسياقاته.
تؤكد شركة Raspberry Pi نفسها على ضرورة أن يكون المستخدمون على دراية بأنهم يعملون مع نماذج أصغر يتم تدريبها على مجموعات بيانات محدودة أكثروللتعويض عن هذا القيد، يتم التركيز على تقنيات مثل LoRA (التكيف منخفض الرتبة)مما يسمح بتعديل النماذج لتناسب حالات استخدام محددة دون الحاجة إلى إعادة تدريبها بالكامل، وذلك بإضافة طبقات تكيف خفيفة الوزن فوق القاعدة الحالية.
الذاكرة، والقيود، والمقارنة مع جهاز Raspberry Pi 5 بسعة 16 جيجابايت
إدراج 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي LPDDR4X المخصصة هذه إحدى الميزات الجديدة الرئيسية في AI HAT+ 2، وهي تُحدد بوضوح أنواع النماذج التي يمكن تشغيلها. قد تحتاج العديد من نماذج LLM الكمية متوسطة الحجم، خاصةً إذا كنت ترغب في التعامل مع سياق واسع، إلى أكثر من ذلك بكثير. ذاكرة سعتها 10 جيجابايتلذلك، فإن هذا الملحق مصمم خصيصًا للطرازات خفيفة الوزن أو تلك التي تتميز بنوافذ سياقية ضيقة.
إذا قارنتها بـ راسبيري باي 5 سعة 16 جيجابايت حتى بدون استخدام لوحة HAT، تظل اللوحات الأم ذات الذاكرة الأكبر تتمتع بميزة عند تحميل نماذج كبيرة نسبيًا مباشرةً في ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، شريطة تخصيص جزء كبير من هذه الذاكرة حصريًا للذكاء الاصطناعي والتضحية بالمهام الأخرى. في هذه الحالة، تتولى وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) المدمجتان جميع عمليات الاستدلال، مما يؤدي إلى زيادة عبء العمل.
يُعدّ اقتراح AI HAT+ 2 أكثر منطقية عند البحث عن مسؤوليات منفصلةدع وحدة المعالجة العصبية Hailo-10H تتولى حسابات الذكاء الاصطناعي، وحرر جهاز Raspberry Pi 5 للحفاظ على بيئة سطح مكتب خفيفة الوزن، وخدمات الويب، وقواعد البيانات، والأتمتة، أو طبقة العرض التقديمي للتطبيق.
لأولئك الذين يرغبون في امتلاك واحد فقط مساعد محلي يتميز جهاز AI HAT+ 2 ببساطته النسبية وقدرته على إجراء المحادثات وترجمة النصوص والمساعدة في مهام البرمجة البسيطة دون إرسال البيانات إلى جهات خارجية، وقد يكون توازنه بين الطاقة والاستهلاك والتكلفة كافيًا. مع ذلك، بالنسبة للمشاريع التي تتطلب نماذج ضخمة أو سياقات واسعة النطاق، سيظل استخدام أجهزة ذات ذاكرة أكبر أو بنية تحتية سحابية أكثر عملية.
ومن النقاط الأخرى التي يجب مراعاتها أنه على الرغم من أن سعة 8 جيجابايت في وحدة HAT تساعد في تخفيف الضغط على الذاكرة، إلا أن إصدار 16 جيجابايت من Raspberry Pi 5 لا يزال يتفوق على اللوحة الإضافية من حيث السعة الإجمالية، لذلك في بعض عمليات سير العمل التي تتطلب استخدامًا مكثفًا لذاكرة الوصول العشوائي، سيظل هذا التكوين مفضلًا.
الرؤية الحاسوبية والتنفيذ المتزامن للنماذج
لا يتخلى جهاز AI HAT+ 2 عن الميزة التي جعلت الجيل الأول شائعًا: تطبيقات رؤية الحاسوبيتمتع Hailo-10H بالقدرة على تشغيل نماذج اكتشاف وتتبع الأجسام، وتقدير وضعية الإنسان، أو تجزئة المشهد بأداء يظل عمليًا متوافقًا مع ما قدمه Hailo-8 عند 26 تيرابايت في الثانية.
يشير Raspberry Pi إلى أن اللوحة الجديدة يمكنها تشغيل نماذج الرؤية واللغة في وقت واحدوهذا ما يجعله جذابًا للمشاريع التي تتطلب عمل الكاميرا ومعالجة النصوص معًا. على سبيل المثال، أنظمة المراقبة التي تصنف الأحداث وتولد أوصافًا لها، والكاميرات الذكية التي تشرح ما يحدث في المشهد، أو الأجهزة التي تجمع بين التعرف البصري وإنشاء التقارير.
في سيناريوهات محددة، يتم ذكر نماذج الأسرة. يولو للكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي، بمعدلات تحديث تصل إلى حوالي 30 إطارًا في الثانية، وذلك حسب دقة النموذج وتعقيده. الفكرة هي أن وحدة المعالجة العصبية (NPU) ستتولى هذه المهمة، بينما يتولى جهاز Raspberry Pi 5 إدارة التخزين والشبكة والإشعارات والعرض.
لا يزال النظام البيئي للبرمجيات المحيطة بالذكاء الاصطناعي على Raspberry Pi في طور النضج. على الرغم من وجود مجموعة من أمثلة وأطر عمل وأدوات بالنسبة لكل من Raspberry Pi و Hailo، فإن التنفيذ المتوازي لنماذج متعددة (الرؤية، اللغة، الوسائط المتعددة) لا يزال مجالًا متطورًا وقد يتطلب ضبطًا دقيقًا في كل مشروع.
على أي حال، التكامل مع مجموعة كاميرات راسبيري باي الرسمية يُسهّل هذا الأمر العمل بالنسبة لمن يستخدمون بالفعل وحدات الكاميرا الخاصة بالعلامة التجارية. تتكامل لوحة AI HAT+ 2 مباشرةً مع هذه البيئة، مما يسمح بنقل العديد من مشاريع الرؤية الحالية إلى اللوحة الجديدة مع تغييرات طفيفة نسبيًا.
حالات الاستخدام في إسبانيا وأوروبا: مشاريع الصناعة وإنترنت الأشياء والمشاريع التعليمية
إن الجمع بين انخفاض استهلاك الطاقة وصغر الحجم و معالجة الذكاء الاصطناعي المحلية يتماشى هذا الأمر بشكل جيد مع توجهات التحول الرقمي المطبقة في إسبانيا ودول أوروبية أخرى. وفي القطاعات الصناعية التي لا يُضمن فيها الوصول المستقر إلى الحوسبة السحابية دائمًا، أو التي تتطلب فيها معايير صارمة للحفاظ على السرية، قد يكون هذا النوع من الحلول جذابًا للغاية.
من بين المصطلحات الأكثر استخدامًا في الوثائق الرسمية مشاريع لـ الأتمتة الصناعية، والتحكم في العمليات، وإدارة المرافقتُعد أنظمة الفحص البصري على خطوط الإنتاج، والكشف عن الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، والتحكم في الوصول، أو عد الأشخاص في المباني أمثلة على الحالات التي يمكن فيها لدمج الرؤية ونماذج اللغة الخفيفة أن تضيف قيمة دون الحاجة إلى نشر بنى تحتية للذكاء الاصطناعي أكثر تكلفة.
في مجال إنترنت الأشياء للمنازل والشركاتيمكن استخدام لوحة الذكاء الاصطناعي AI HAT+ 2 كأساس للمساعدين المحليين الذين يعملون على جهاز Raspberry Pi 5، ولوحات المعلومات التي تفسر بيانات المستشعرات، والكاميرات التي تصف المشاهد، أو الأجهزة التي تحلل الفيديو دون تحميل الصور إلى خوادم خارجية. يساعد هذا النهج على الامتثال للوائح حماية البيانات المتزايدة الصرامة في الاتحاد الأوروبي.
ويمكن أن تكون أداة مثيرة للاهتمام أيضاً مجموعة أدوات التطوير بالنسبة للشركات الأوروبية والشركات الناشئة التي تفكر في دمج شريحة Hailo-10H في منتجاتها النهائية، يتيح اختبار الأداء والاستقرار على جهاز Raspberry Pi التحقق من صحة المفاهيم قبل الاستثمار في تصميمات الأجهزة المخصصة.
في المجال التعليمي، يمكن لمراكز التدريب المهني والجامعات والأكاديميات المتخصصة في إسبانيا استخدام منصة AI HAT+ 2 كمنصة تدريبية، مما يتيح... الذكاء الاصطناعي المدمج والذكاء الاصطناعي التوليدي للطلاب الذين يستخدمون أجهزة سهلة الوصول وغير مكلفة نسبياً مقارنة بالأنظمة الأخرى الأكثر تكلفة.
ملف تعريف المستخدم ونوع المشاريع المستهدفة
يستهدف Raspberry Pi AI HAT+ 2 فئات متعددة من المستخدمين. فمن ناحية، تستهدف شريحة واسعة من المجتمع صناع ومحبون أولئك الذين يستخدمون بالفعل Raspberry Pi 5 ويريدون دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي أو الرؤية المتقدمة في مشاريعهم دون الانتقال إلى محطات العمل المزودة بوحدات معالجة الرسومات المخصصة أو الاعتماد كليًا على الخدمات السحابية.
من ناحية أخرى، يحاول إغواءها المطورون المحترفون والشركات الناشئة التي تحتاج إلى منصة اختبار للذكاء الاصطناعي المدمج. بالمقارنة مع الحلول التي تتضمن وحدات معالجة الرسومات الخارجية أو وحدات المعالجة العصبية المدمجة في أجهزة الكمبيوتر الصناعية، توفر هذه اللوحة حجمًا صغيرًا، واستهلاكًا منخفضًا جدًا للطاقة، وتكلفة إجمالية أقل، على الرغم من أن سقف الأداء فيها أقل من المنصات الأكثر تكلفة.
بالنسبة لأولئك الذين لديهم خبرة سابقة مع أول جهاز AI HAT+، يبدو الانتقال بسيطًا نسبيًا: التكامل مع البرامج الحالية وقد صُممت بنية الكاميرا بعناية لتقليل التغييرات الضرورية إلى أدنى حد. وهذا مهم للمشاريع الجارية التي ترغب في الاستفادة من تحسين الأداء دون الحاجة إلى إعادة كتابة كل شيء.
على النقيض من ذلك، قد يجد المستخدمون الذين يرغبون فقط في تشغيل نماذج اللغة محليًا بأقصى هامش ممكن للذاكرة ما يلي: راسبيري باي 5 سعة 16 جيجابايت بدون HAT، بافتراض أن وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات المدمجة ستتعامل مع كل الاستدلال وأن استهلاك الطاقة سيكون أعلى إلى حد ما.
باختصار، يبدو أن هذا الملحق يشق طريقه كحل وسيط: فهو أكثر قوة ومرونة من جهاز Raspberry Pi 5 الذي يعمل بمفرده على مهام ذكاء اصطناعي معينة، ولكنه بعيد كل البعد عن أداء الخوادم أو وحدات معالجة الرسومات المخصصة، مع التركيز على استهلاك منخفض للطاقة، والخصوصية، والتحكم في التكاليف.
تكامل برنامج Hailo، والموارد، والدعم
من الناحية البرمجية، سعت Raspberry Pi إلى تبسيط عملية الإعداد قدر الإمكان. يتصل AI HAT+ 2 عبر واجهة PCIe وهو جزء من Raspberry Pi 5 ويتم التعرف عليه بشكل أصلي بواسطة نظام التشغيل الرسمي، مما يسمح بتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون خطوات إعداد معقدة للغاية لأولئك الذين هم على دراية بالبيئة بالفعل.
يوفر تطبيق Hailo للمستخدمين مستودع على GitHub ومنطقة للمطورين يتضمن هذا البرنامج أمثلة برمجية، ونماذج مُعدة مسبقًا، ودروسًا تعليمية، وأطر عمل مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي التوليدي ورؤية الحاسوب. كما يتضمن أدوات لإدارة التكميم، وتحميل نماذج خارجية، وتحسين سير العمل.
عند الإطلاق، أتاحت الشركة العديد من نماذج لغوية جاهزة للتثبيتمع وعد بتوسيع نطاق الكتالوج ليشمل إصدارات أكبر أو تلك المُكيّفة لحالات استخدام محددة للغاية. علاوة على ذلك، يشجع هذا النهج على استخدام تقنيات مثل LoRa لتكييف النماذج مع احتياجات كل مشروع دون الحاجة إلى تدريبها من الصفر على مجموعات بيانات ضخمة.
وكما هو الحال غالبًا مع هذا النوع من الحلول، فإن التجربة الفعلية ستعتمد على مستوى نضج النظام البيئي للبرمجياتيشير بعض المحللين إلى أنه لا يزال هناك مجال للتحسين في الأدوات والاستقرار ودعم التنفيذ المتزامن لنماذج متعددة، لكن الاتجاه في نظام Raspberry Pi البيئي يتجه نحو تكامل مصقول بشكل متزايد.
على أي حال، لتطوير المشاريع في إسبانيا أو غيرها من الدول الأوروبية، فإن وجود وثائق رسمية وأمثلة عملية ومجتمع نشط يقلل بشكل كبير من حاجز الدخول لتجربة الذكاء الاصطناعي المدمج والتوليدي في الأجهزة منخفضة التكلفة.
الأسعار والتوافر والجوانب العملية في إسبانيا وأوروبا
تم إطلاق Raspberry Pi AI HAT+ 2 بسعر مرجعي قدره 130 دولارفي إسبانيا وبقية أوروبا، سيعتمد المبلغ النهائي على سعر الصرف والضرائب وسياسة كل موزعلذلك، من المتوقع أن تكون هناك اختلافات طفيفة بين المتاجر والدول.
اللوحة الأم متوافقة مع جميع أنواع راسبيري باي 5بدءًا من الطرازات ذات ذاكرة الوصول العشوائي بسعة 1 جيجابايت وصولًا إلى الإصدارات ذات سعة 16 جيجابايت، يتم تركيب لوحة Raspberry Pi المتوافقة باستخدام تنسيق HAT المألوف: حيث تُثبّت بالبراغي على اللوحة وتتصل عبر موصل GPIO وواجهة PCIe. ولذلك، فإن طرازات Raspberry Pi السابقة التي تفتقر إلى هذه الواجهة مستبعدة من قائمة التوافق.
في المراحل الأولى التي أعقبت الإعلان، أفاد بعض الموزعين المتخصصين بأن كمية محدودةأصبح هذا إجراءً شائعًا الآن مع إصدارات أجهزة Raspberry Pi الرسمية. سيحتاج الراغبون في الحصول على وحدة في المدى القريب إلى متابعة توفرها لدى الموزعين الأوروبيين المعتمدين وقوائم الانتظار المحتملة.
بالإضافة إلى المكونات المادية، يشمل الشراء الوصول إلى الوثائق التقنية وموارد البرمجيات الخاصة بـ Raspberry Pi و Hailo، بما في ذلك أمثلة من GitHub، وأدلة خطوة بخطوة، ومواد للمبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي المدمج. هذا يُسهّل على المستخدمين الأفراد والشركات الصغيرة بدء التجربة دون الحاجة إلى الاستثمار في أدوات تطوير إضافية.
في السياق الأوروبي، حيث خصوصية البيانات ومع تزايد أهمية كفاءة الطاقة، يتم تقديم AI HAT+ 2 كقطعة تسمح معالجة المعلومات الحساسة محلياً تقليل الاعتماد على مراكز البيانات البعيدة، وهو ما قد يكون جذابًا للإدارات والشركات الصغيرة والمتوسطة والمطورين المستقلين الذين يبحثون عن حلول ذكاء اصطناعي أكثر تحكمًا.
يُقدّم Raspberry Pi AI HAT+ 2 نفسه كحل وسيط بين الحوسبة السحابية وخوادم الذكاء الاصطناعي الكبيرة: فهو يوفر طريقة سهلة نسبياً لدمج رؤية الكمبيوتر ونماذج اللغة الخفيفة في جهاز واحد، مما يحافظ على انخفاض استهلاك الطاقة ويحترم الخصوصية، ولكنه يتطلب في المقابل تصميم المشاريع في حدود القدرة والذاكرة نموذجية للأجهزة المصممة لاستهلاك منخفض للطاقة وتكلفة منخفضة.
أنا من عشاق التكنولوجيا وقد حول اهتماماته "المهووسة" إلى مهنة. لقد أمضيت أكثر من 10 سنوات من حياتي في استخدام التكنولوجيا المتطورة والتعديل على جميع أنواع البرامج بدافع الفضول الخالص. الآن تخصصت في تكنولوجيا الكمبيوتر وألعاب الفيديو. وذلك لأنني منذ أكثر من 5 سنوات أكتب لمواقع مختلفة حول التكنولوجيا وألعاب الفيديو، وأقوم بإنشاء مقالات تسعى إلى تزويدك بالمعلومات التي تحتاجها بلغة مفهومة للجميع.
إذا كان لديك أي أسئلة، فإن معرفتي تتراوح بين كل ما يتعلق بنظام التشغيل Windows وكذلك Android للهواتف المحمولة. والتزامي تجاهك هو أنني على استعداد دائمًا لقضاء بضع دقائق ومساعدتك في حل أي أسئلة قد تكون لديكم في عالم الإنترنت هذا.