Tag: هوش مصنوعی

• چارچوبی برای تدوین سند ملی (استراتژی) هوش مصنوعی کشور
  • Posted by icasat
  • 26 October 2024
  • مقالات

  قسمت اول – راهنمای تدوین
  نگارش: علی مرشدسلوک، فعال در حوزه هوش مصنوعی
  مهر ،1403 نسخه 1

  

  مقدمه
  در پی تدوین سند ملی هوش مصنوعی کشور ایران در سال 1403 توسط سازمان ملی هوش مصنوعی و با توجه به حاشیه هایی که پیرامون نقد و نیاز به تکمیل این سند ملی هوش مصنوعی مطرح شد، مصمم شدم چارچوبی جامع برای یک سند ملی هوش مصنوعی به عنوان یک قالب راهنما و با هدف مساعدت و مشارکت با سازمان محترم ملی هوش مصنوعی برای تدوین نسخه بعدی سند ملی هوش مصنوعی کشور تهیه کنم، که در این نوشتار به عنوان قسمت اول در قالب راهنمای کلی تدوین سند استراتژی به آن اشاره شده است. این مقاله با بررسی سند ملی برخی کشورهای دیگر و همینطور آموزه های کلی طرحریزی استراتژیک و با کمک گیری از منابع اینترنت و البته خود هوش مصنوعی گردآوری و تدوین شده است.

  در قسمت دوم این مقاله نگاهی به سند ملی هوش مصنوعی کشورهای آمریکا، اتحادیه اروپا، چین و سنگاپور پرداخته ایم. این سند برای تدوین سند استراتژی هوش مصنوعی سازمانها نیز قابل الگو برداری بوده و در قسمت سوم این مقاله با رویکرد سازمانی به موارد کاربردی در حوزه نفت و گاز نیز اشاره شده است.

  از انتقادات و پیشنهادات کلیه علاقمندگان و مطالعه کنندگان این سند، به مشارکت در تدوین و تکمیل این سند استراتژی هوش مصنوعی دعوت می نماید تا با ارسال نظرات خود به اینجانب نگارنده این مقاله (علی مرشدسلوک) یاری رسانده تا کلیه اصلاحات در نسخه های بعدی منعکس گردد.

  نگارنده دارای مدرک کارشناسی و کارشناسی ارشد کامپیوتر از دانشگاه شریف و دارای مدرک دکترای حرفه ای مدیریت استراتژیک DBM بوده و عضو انجمن رمز ایران، و عضو کمیسیون های هوش مصنوعی، کمیسیون اینترنت اشیا و کمیسیون اینترنت و انتقال داده سازمان نظام صنفی رایانه ای تهران می باشد.

  برای مطالعه فایل کامل چارچوبی برای تدوین سند ملی هوش مصنوعی – قسمت اول کلیک کنید.

  برای دریافت فایل PDF سند ملی هوش مصنوعی ایران کلیک کنید.

   چارچوبی برای تدوین سند ملی (استراتژی) هوش مصنوعی کشور | LinkedIn

• هوش مصنوعی Grok متعلق به ایلان ماسک چه تفاوتی با ChatGPT و Claude.AI دارد؟
  • Posted by icasat
  • 17 August 2024
  • مقالات

  

  Grok  ایلان ماسک (Elon Musk )یک LLM منبع باز است که بر روی داده های کاربر X (توئیتر سابق) آموزش دیده است که رقیب منبع باز  ChatGPT و Claude.AI Anthropic است.

  هر سه LLM از نوع B2C  بوده و یک اصل را به اشتراک می گذارند: آموزش یک LLM از مجموعه داده ها (دیتا ست) برای پاسخ به سؤالات کاربر.

  تفاوت ها در جزئیات است:

  1 .  در دسترس بودن

  می توانید اشتراک GPT 4 یا Claude Pro را در سایت های مربوطه با 20 دلار ماهانه دریافت کنید.

  Grok  ماهانه 16 دلار هزینه دارد و مستقیماً در پلتفرم X در دسترس است. برخلاف دو مدل دیگر، این مدل یک مدل منبع باز نیز هست.

  بنابراین توسعه دهندگان می توانند بدون پرداخت هزینه مجوز از Grok استفاده کنند.

  2 . مجموعه داده ها

  هر سه LLM با داده های در دسترس عموم آموزش دیده اند. ChatGPT بر روی گسترده ترین مجموعه داده ها آموزش دیده است، در حالی که Claude.AI از منابع محدودتری استفاده می کند.

  همراه با مجموعه داده های عمومی، Grok  همچنین در مورد داده های کاربر X نیز آموزش می بیند. برخلاف ChatGPT و Claude.AI، Grok  از داده های کاربر در زمان واقعی از X استفاده می کند تا به سوالات پاسخ دهد.

  بنابراین Grok پاسخ های به روزتری را نسبت به دو مورد دیگر ارائه می دهد.

  3 . عملکرد

  هوش مصنوعی Grok  عموماً کمی بدتر از ChatGPT و Claude AI در دقت واقعی و تولید متن به صورت خلاقانه عمل می کند.

  از آنجایی که گروک بر روی داده های رسانه های اجتماعی آموزش دیده است، گروک نیز به سمت منابع رسانه های اجتماعی تعصب دارد، بنابراین نسبت به دو مورد دیگر قابل اعتمادتر است.

  4 . سبک مکالمه

  هر دو ChatGPT و Claude.AI سبک های مکالمه خنثی و مودبانه ای دارند. هر دو پرسش های بحث برانگیز را رد می کنند و هدفشان ارائه پاسخ های حساس و درست از نظر سیاسی است.

  از سوی دیگر، گروک شخصیتی شوخ طبع و رگه ای سرکش دارد. طنز را به پاسخ های خود تزریق می کند و سوالات بحث برانگیز تری را نسبت به ChatGPT و Claude.AI مطرح می کند.

  5 . موارد استفاده

  ChatGPT  و Claude AI هر دو LLMهای همه منظوره هستند. می توانید از آنها برای تحقیق، نوشتن مطالب کوتاه یا حل مسائل ساده استفاده کنید.

  می‌توانید همین کار را در Grok انجام دهید، ‌علاوه بر اینکه پیشرفت‌های بی‌درنگ را در X دنبال کنید. بنابراین، Grok از بازاریابی و ردیابی رسانه‌های اجتماعی بیشتری استفاده می‌کند که ChatGPT و Claude.AI از آن استفاده نمی‌کنند.

  PDF دانلود فایل 

• مدل‌های زبانی کوچک (SLM) چیستند؟
  • Posted by icasat
  • 11 August 2024
  • مقالات

  اکتشاف آینده هوش مصنوعی مولد

  

  ظهور مدل‌های زبانی کوچک

   

  مدل‌های زبانی کوچک سیستم‌های هوش مصنوعی سفارشی‌سازی شده‌ای هستند که برای درک و تولید زبان مخصوص نیازهای کسب‌وکار طراحی شده‌اند. این مدل‌ها دقت و کارایی بیشتری را در حوزه‌های تخصصی ارائه می‌دهند و در انجام وظایف مرتبط با زمینه خاص، عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های بزرگ‌تر دارند.

  

  آموزش بر اساس داده‌های خاص حوزه

  مدل‌های زبانی کوچک (SLM) بر اساس داده‌های خاصی آموزش می‌بینند تا اطمینان حاصل شود که آن‌ها به زبان و نیازهای عملیاتی منحصربه‌فرد یک سازمان دقیقاً تنظیم شده‌اند.  این رویکرد آموزشی منجر به تولید زبان مرتبط‌تر و دقیق‌تر می‌شود و از مشکلات مدل‌های یک‌دست جلوگیری می‌کند.

  

  

  کاربردهای دنیای واقعی مدل‌های زبانی کوچک

  با توجه به کارایی مدل‌های زبانی کوچک و توانایی آن‌ها در اجرا بر روی منابع محاسباتی حداقل، پیش‌بینی می‌شود که آن‌ها در طیف گسترده‌ای از ابزارهای روزمره تعبیه شوند.

  

  بهترین SLMs های موجود

  

• هوش مصنوعی مولد چیست؟
  • Posted by icasat
  • 04 August 2024
  • مقالات

  

  تهیه شده توسط : علی مرشدسلوک

  هوش مصنوعی مولد به نوعی از هوش مصنوعی (AI) اطلاق می‌شود که می‌تواند به جای پردازش یا تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، محتوای جدید و اصلی مانند متن، تصاویر، موسیقی یا ویدیو ایجاد کند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد بر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش داده می‌شوند و از الگوریتم‌هایی برای تولید محتوای جدید که از نظر سبک، لحن و کیفیت مشابه داده‌های آموزشی است، استفاده می‌کنند.

  هوش مصنوعی مولد کاربردهای زیادی در صنایع مختلف دارد، از جمله:

  1.  ایجاد محتوا: از هوش مصنوعی مولد می توان برای تولید محتوای با کیفیت بالا، مانند مقاله ها، پست های وبلاگ، پست های رسانه های اجتماعی و حتی کل کتاب ها استفاده کرد.
  2.  هنر و طراحی: هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد آثار هنری، موسیقی و طرح های اصلی مانند نقاشی، مجسمه، و طرح های معماری استفاده کرد.
  3. سرگرمی: از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد داستان ها، شخصیت ها و دیالوگ های اصلی برای فیلم ها، نمایش های تلویزیونی و بازی های ویدیویی استفاده کرد.
  4. تبلیغات و بازاریابی: از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد تبلیغات شخصی، توضیحات محصول و مواد بازاریابی استفاده کرد.
  5. مراقبت های بهداشتی: هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد برنامه های درمانی شخصی، تشخیص های پزشکی و نتایج بیمار استفاده شود.
  6. آموزش: هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد مواد آموزشی شخصی سازی شده، مانند طرح های درسی سفارشی و بازی های آموزشی استفاده کرد.

   

  چند نمونه از هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

  1.  مدل‌های زبان: مدل‌های زبان هوش مصنوعی، مانند آن‌هایی که در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی استفاده می‌شوند، می‌توانند پاسخ‌های متنی انسان‌مانند به ورودی کاربر ایجاد کنند.
  2.  مولدهای تصویر: مولدهای تصویر هوش مصنوعی، مانند آنهایی که در هنر و طراحی استفاده می‌شوند، می‌توانند تصاویر اصلی مانند نقاشی، عکس و تصویر ایجاد کنند.
  3.  مولدهای موسیقی: مولدهای موسیقی هوش مصنوعی، مانند آنهایی که در تولید موسیقی استفاده می شوند، می توانند موسیقی اصلی مانند ملودی ها، هارمونی ها و ضربات را ایجاد کنند.
  4.  مولدهای ویدئو: ژنراتورهای ویدئویی با هوش مصنوعی، مانند آنهایی که در تولید فیلم و تلویزیون استفاده می‌شوند، می‌توانند ویدئوهای اصلی مانند صحنه‌ها، شخصیت‌ها و داستان‌ها را ایجاد کنند.

   

  مزایای هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

  1.  افزایش کارایی: هوش مصنوعی مولد می‌تواند بسیاری از وظایف مانند ایجاد محتوا، ورود داده‌ها و خدمات مشتری را خودکار کند و منابع انسانی را برای کارهای پیچیده‌تر و خلاقانه‌تر آزاد کند.
  2.  دقت بهبود یافته: هوش مصنوعی مولد می تواند مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کند و نتایج دقیق و ثابتی ایجاد کند و خطر خطای انسانی را کاهش دهد.
  3.  افزایش خلاقیت: هوش مصنوعی مولد می‌تواند ایده‌ها، محصولات و خدمات جدید و نوآورانه ایجاد کند که می‌تواند برای رشد و نوآوری کسب‌وکار مورد استفاده قرار گیرد.
  4.  شخصی سازی: هوش مصنوعی مولد می تواند محتوا، محصولات و خدمات شخصی سازی شده را متناسب با نیازها و ترجیحات فردی ایجاد کند.

   

  با این حال، هوش مصنوعی مولد همچنین نگرانی های حرفه ای را ایجاد می کند، مانند:

  1.  جابجایی شغل: هوش مصنوعی مولد ممکن است شغل انسان را جابجا کند، به ویژه در صنایعی که وظایف تکراری هستند یا می توان آنها را خودکار کرد.
  2.  تعصب و تبعیض: هوش مصنوعی مولد ممکن است تعصبات و تبعیض را تداوم بخشد اگر بر روی داده های جانبدارانه آموزش داده شود یا اگر الگوریتم های مورد استفاده مغرضانه باشند.
  3.  مالکیت فکری: هوش مصنوعی مولد ممکن است سؤالاتی را در مورد حقوق مالکیت معنوی ایجاد کند، به ویژه اگر محتوای تولید شده از محتوای ایجاد شده توسط انسان قابل تشخیص نباشد.
  4.  اعتماد و پاسخگویی: هوش مصنوعی مولد ممکن است بحثها و سؤالاتی را در مورد اعتماد و پاسخگویی ایجاد کند، به ویژه اگر محتوای تولید شده برای تصمیم گیری های مهم یا تأثیرگذاری بر افکار عمومی استفاده شود.

  به طور کلی، هوش مصنوعی مولد پتانسیل ایجاد انقلاب در بسیاری از صنایع و ایجاد فرصت های جدید برای نوآوری و رشد را دارد. با این حال، همچنین مستلزم بررسی دقیق پیامدهای اخلاقی و خطرات احتمالی است.

  اجزای هوش مصنوعی (Gen AI) اجزای سازنده یک سیستم هوش مصنوعی مولد هستند. این اجزا با هم کار می کنند تا سیستم را قادر می سازد تا محتوای جدید و اصلی مانند متن، تصاویر، موسیقی یا ویدیو تولید کند. در اینجا برخی از مؤلفه‌های متداول هوش مصنوعی ژنرال آورده شده است:

  1.  تولید داده : این جزء مسئول تولید داده های مورد استفاده برای آموزش مدل Gen AI است. این می تواند شامل متن، تصاویر، صدا یا انواع دیگر داده باشد.
  2.  پیش پردازش داده : این مؤلفه داده ها را برای آموزش مدل Gen AI آماده می کند، نرمال می کند. این شامل کارهایی مانند توکن سازی، حذف کلید واژه و افزایش داده می شود.
  3.  معماری مدل : این جزء معماری مدل Gen AI شامل نوع شبکه عصبی، تعداد لایه ها و توابع فعال سازی مورد استفاده را تعریف می کند.
  4.  آموزش : این جزء با استفاده از داده های آماده شده، مدل Gen AI را آموزش می دهد. این شامل بهینه سازی پارامترهای مدل برای به حداقل رساندن تابع تلفات و به حداکثر رساندن احتمال تولید خروجی دقیق و منسجم است.
  5.  ارزیابی : این مؤلفه عملکرد مدل Gen AI را با استفاده از معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 ارزیابی می کند.
  6.  استنتاج : این مؤلفه با استفاده از مدل آموزش‌دیده Gen AI محتوای جدیدی تولید می‌کند. این می تواند شامل کارهایی مانند تولید متن، ترکیب تصویر یا ترکیب موسیقی باشد.
  7.  پس از پردازش : این جزء محتوای تولید شده را برای منسجم تر، دقیق تر و جذاب تر می کند. این می تواند شامل کارهایی مانند بررسی املا، تصحیح دستور زبان و تجزیه و تحلیل احساسات باشد.
  8.  آموزش خصمانه : این مؤلفه مدل Gen AI را برای مقاومت در برابر حملات متخاصم مانند تلاش برای دستکاری یا فریب مدل آموزش می دهد.
  9.  قابلیت توضیح : این مؤلفه بینش هایی را در مورد فرآیند تصمیم گیری مدل Gen AI ارائه می دهد و کاربران را قادر می سازد تا درک کنند که چرا مدل یک خروجی خاص ایجاد کرده است.
  10. Human-in-the-Loop : این مولفه به کاربران انسانی اجازه می دهد تا با مدل Gen AI تعامل کنند و بازخورد و راهنمایی برای بهبود عملکرد و دقت مدل ارائه دهند.

   

  برخی از مؤلفه‌های معروف هوش مصنوعی Gen عبارتند از:

  1.  شبکه های متخاصم مولد (GAN): GAN ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده اند: یک مولد و یک تشخیص دهنده. مولد نمونه های داده جدیدی ایجاد می کند، در حالی که متمایز کننده نمونه های تولید شده را ارزیابی می کند و بازخوردی را به مولد ارائه می دهد.
  2. Variational Autoencoder (VAEs) : VAE ها شبکه های عصبی هستند که فشرده سازی و بازسازی داده ها را یاد می گیرند. می توان از آنها برای کارهایی مانند تولید تصویر و خلاصه سازی متن استفاده کرد.
  3. شبکه های عصبی مکرر (RNN): RNN ها شبکه های عصبی هستند که داده های متوالی مانند متن یا صدا را پردازش می کنند. می توان از آنها برای کارهایی مانند ترجمه زبان و تشخیص گفتار استفاده کرد.
  4.  ترانسفورماتورها: ترانسفورماتورها شبکه های عصبی هستند که داده های متوالی را با استفاده از مکانیسم های خودتوجهی پردازش می کنند. می توان از آنها برای کارهایی مانند ترجمه زبان و خلاصه سازی متن استفاده کرد.
  5.  شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) :CNN ها شبکه های عصبی هستند که داده های تصویر را با استفاده از لایه های کانولوشن و ادغام پردازش می کنند. می توان از آنها برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا استفاده کرد.

  اینها تنها چند نمونه از بسیاری از مؤلفه‌های هوش مصنوعی نسل جدید هستند. انتخاب اجزاء بستگی به کاربرد خاص، نوع داده و خروجی مورد نظر دارد.

  برخی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی مولد در یک شرکت چیست؟

  هوش مصنوعی مولد کاربردهای متعددی در یک محیط سازمانی دارد، از جمله:

  1.  تولید محتوا : هوش مصنوعی مولد را می توان برای تولید محتوای با کیفیت بالا، مانند مقالات، پست های وبلاگ، پست های رسانه های اجتماعی، و توضیحات محصول، در مقیاس و سرعت استفاده کرد.
  2.  توصیه های محصول : هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد توصیه های شخصی محصول برای مشتریان بر اساس سابقه مرور و خرید آنها استفاده کرد.
  3.  Chatbots و Virtual Assistant : از هوش مصنوعی مولد می توان برای تقویت چت ربات ها و دستیاران مجازی استفاده کرد که می توانند ورودی های زبان طبیعی را درک کنند و به آنها پاسخ دهند.
  4.  تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده : هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات و برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری، کاهش زمان خرابی و افزایش کارایی کلی استفاده شود.
  5.  خدمات مشتری : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد پاسخ به سؤالات مشتری استفاده شود و نمایندگان خدمات مشتری انسانی را برای تمرکز بر مسائل پیچیده تر آزاد کند.
  6.  بازاریابی و تبلیغات : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید کمپین های بازاریابی هدفمند، تبلیغات شخصی سازی شده و محتوای رسانه های اجتماعی استفاده شود.
  7.  تحلیل و تجسم داده : هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد تجسم و بینش داده استفاده کرد و درک مجموعه داده های پیچیده را آسان تر می کند.
  8.  بهینه سازی زنجیره تامین : هوش مصنوعی مولد می تواند برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین، پیش بینی تقاضا و برنامه ریزی لجستیک استفاده شود.
  9.  امنیت سایبری : هوش مصنوعی مولد می تواند برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری، ایجاد هشدارها و توصیه هایی برای واکنش به حادثه استفاده شود.
  10.  HR و استخدام : هوش مصنوعی مولد را می توان برای تولید شرح شغل، سؤالات مصاحبه و نمایه های نامزدها استفاده کرد و فرآیند استخدام را ساده تر کرد.
  11.  پیش بینی مالی : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد پیش بینی های مالی، پیش بینی درآمد و هزینه ها با دقت بیشتر استفاده شود.
  12.  کنترل کیفیت : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد بررسی های کنترل کیفیت، تشخیص عیوب و ناهنجاری ها در محصولات و فرآیندها استفاده شود.
  13.  پیش بینی فروش : از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد پیش بینی فروش، پیش بینی تقاضا و بهینه سازی سطح موجودی استفاده کرد.
  14.  تقسیم بندی مشتری : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید بخش های مشتری، شناسایی مشتریان با ارزش بالا و تنظیم کمپین های بازاریابی بر اساس آن استفاده شود.
  15.  مدیریت ریسک : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد ارزیابی ریسک، پیش بینی خطرات احتمالی و توصیه استراتژی های کاهش استفاده شود.
  16.  انطباق و نظارتی : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید گزارش های انطباق استفاده شود و اطمینان حاصل شود که سازمان ها الزامات نظارتی را رعایت می کنند.
  17.  عملیات فناوری اطلاعات و شبکه : هوش مصنوعی مولد را می توان برای تولید گزارش های عملیات IT و شبکه، نظارت بر عملکرد سیستم و شناسایی زمینه های بهبود استفاده کرد.
  18.  تحقیق و توسعه : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید ایده های تحقیقاتی، شناسایی زمینه های بالقوه نوآوری و توسعه استفاده شود.
  19.  توسعه محصول : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید طرح های محصول، نمونه سازی اولیه و آزمایش محصولات و خدمات جدید استفاده شود.
  20.  تحول دیجیتال : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد استراتژی های تحول دیجیتال، شناسایی مناطق برای بهبود و توصیه راه حل های دیجیتال استفاده شود.

  اینها تنها چند نمونه از کاربردهای فراوان هوش مصنوعی مولد در یک محیط سازمانی هستند. همانطور که این فناوری به تکامل خود ادامه می دهد، می توان انتظار داشت که در آینده شاهد استفاده های نوآورانه تری از هوش مصنوعی مولد باشیم.

  فریمورک هوش مصنوعی چیست؟

  چارچوب (framework) هوش مصنوعی مجموعه ای از ابزارها، کتابخانه ها و زیرساخت هایی است که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا مدل های هوش مصنوعی (AI) را بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. چارچوب‌های هوش مصنوعی یک رویکرد ساختاریافته برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کنند که توسعه، آزمایش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کند.

  چارچوب‌های هوش مصنوعی معمولاً عبارتند از:

  1. کتابخانه های یادگیری ماشین (ML): این کتابخانه ها الگوریتم ها و توابع از پیش ساخته شده ای را برای کارهایی مانند رگرسیون خطی، درخت های تصمیم گیری و شبکه های عصبی ارائه می کنند.
  2.  کتابخانه های یادگیری عمیق (DL): این کتابخانه ها الگوریتم ها و توابع از پیش ساخته شده ای را برای وظایفی مانند شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه های عصبی تکراری (RNN) و شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) ارائه می کنند. .
  3.  پیش پردازش داده ها : چارچوب های هوش مصنوعی اغلب شامل ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها هستند، مانند تمیز کردن داده ها، نرمال سازی و مهندسی ویژگی ها.
  4.  آموزش مدل : چارچوب های هوش مصنوعی ابزارهایی را برای آموزش مدل های هوش مصنوعی از جمله پشتیبانی از الگوریتم های مختلف بهینه سازی، تنظیم هایپرپارامتر و ارزیابی مدل ارائه می دهند.
  5.  استقرار مدل : چارچوب های هوش مصنوعی ابزارهایی را برای استقرار مدل های هوش مصنوعی آموزش دیده، از جمله پشتیبانی از ارائه مدل، استنتاج مدل، و مدیریت مدل ارائه می دهند.
  6.  تجسم : چارچوب های هوش مصنوعی اغلب شامل ابزارهای تجسم برای کاوش و درک مدل های هوش مصنوعی، مانند تجسم داده ها، تجسم مدل، و معیارهای عملکرد است.
  7.  یکپارچه سازی : چارچوب های هوش مصنوعی با ابزارها و فناوری های دیگر، مانند سیستم های ذخیره سازی داده ها، سیستم های پردازش داده ها و رابط های برنامه نویسی کاربردی (API) یکپارچه سازی می کنند.

  برخی از فریم ورک های محبوب هوش مصنوعی عبارتند از:

  1.  TensorFlow: یک چارچوب متن باز ML که توسط گوگل توسعه یافته است.
  2.  PyTorch : یک چارچوب متن باز ML که توسط فیس بوک توسعه یافته است.
  3.  Keras : یک API شبکه های عصبی سطح بالا که به زبان پایتون نوشته شده است.
  4.  Scikit-Learn: یک کتابخانه یادگیری ماشین برای پایتون.
  5.  OpenCV : یک کتابخانه بینایی کامپیوتری برای پایتون.
  6. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): یک چارچوب یادگیری عمیق که توسط مایکروسافت توسعه یافته است.
  7. Hugging Face Transformers: کتابخانه ای از مدل های از پیش آموزش دیده برای وظایف پردازش زبان طبیعی.
  8. Google Cloud AI Platform: یک پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر که طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه را ارائه می دهد.
  9.  Amazon SageMaker: یک پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر که طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری را ارائه می دهد.
  10. IBM Watson Studio: یک پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر که طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری را ارائه می دهد.

  هنگام انتخاب چارچوب هوش مصنوعی، عوامل زیر را در نظر بگیرید:

  1.  سهولت استفاده: یادگیری و استفاده از چارچوب چقدر آسان است؟
  2.  عملکرد: چارچوب در مورد استفاده خاص شما چقدر خوب عمل می کند؟
  3.  مقیاس پذیری : آیا چارچوب می تواند مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده را مدیریت کند؟
  4.  ادغام: این چارچوب چقدر با ابزارها و فناوری های دیگر یکپارچه می شود؟
  5.  حمایت جامعه: جامعه در اطراف چارچوب چقدر فعال و حامی است؟
  6.  هزینه: هزینه های مربوط به استفاده از چارچوب، از جمله هزینه های صدور مجوز و هزینه های زیرساخت چیست؟

  دانلود فایل کامل مقاله

• هومص (هوش مصنوعی) سوالات متداول شما متخصصین و مهندسین گرامی شاغل در حوزه صنعت و آی تی را پاسخ می دهد. قسمت اول
  • Posted by icasat
  • 08 June 2024
  • مقالات

  (قسمت اول- مدارهای ماهواره ای و ماهواره های جدید)

  مصاحبه، گردآوری و ویرایش: ‌علی مرشدسلوک

  

  فرکانس های استفاده شده در ماهواره های LEO و GEO چیست؟

  هومص:

  ماهواره‌های LEO (مدار پایین زمین) معمولاً در فرکانس‌هایی از 1 تا 3 گیگاهرتز برای اتصال بالا و 2 تا 4 گیگاهرتز برای اتصال پایین کار می‌کنند. از سوی دیگر، ماهواره‌های GEO (مدار زمین ثابت زمین) در فرکانس‌های بالاتر، معمولاً در باند Ku (12-18 گیگاهرتز) و Ka-band (26.5-40 گیگاهرتز) برای اهداف ارتباطی کار می‌کنند.

  فرکانس‌های inmarsat، iridum، starlink از چه چیزی استفاده می‌کنند و مدار آنها چیست؟

  هومص:

  اینمارست از فرکانس های باند L (1.5 گیگاهرتز) برای ارتباطات ماهواره ای خود استفاده می کند. ماهواره های Inmarsat در مدار زمین ثابت هستند، به این معنی که آنها با همان سرعت چرخش زمین به دور زمین می چرخند و به آنها اجازه می دهد نسبت به یک نقطه ثابت در سطح زمین ثابت به نظر برسند.

  ایریدیوم از فرکانس های باند L (1.6 گیگاهرتز) برای ارتباطات ماهواره ای خود استفاده می کند. ماهواره های ایریدیوم در مدار پایین زمین (LEO) قرار دارند، به این معنی که آنها در ارتفاع نسبتاً پایینی به دور زمین می چرخند.

  Starlink، یک منظومه (منظومه) اینترنت ماهواره ای که توسط SpaceX اداره می شود، از فرکانس های Ku-band (12-18 GHz) و Ka-band (26.5-40 GHz) برای ارتباطات ماهواره ای خود استفاده می کند. ماهواره های استارلینک نیز در مدار پایین زمین (LEO) قرار دارند.

  این فرکانس ها و مدارها بر اساس عواملی مانند نیاز به پوشش جهانی، قدرت سیگنال، تداخل و توانایی ارائه اینترنت پرسرعت و خدمات ارتباطی انتخاب می شوند.

  فرکانس و مدار وان وب oneweb چیست؟

  هومص:

  OneWeb، یک شرکت اینترنتی ماهواره ای، از باند Ku (12-18 گیگاهرتز) برای ارتباطات ماهواره ای خود استفاده می کند. ماهواره های این شرکت در مدار پایین زمین (LEO) با ارتفاعی در حدود 1200 کیلومتر (750 مایل) از سطح زمین قرار دارند. این مدار امکان اتصال به اینترنت با تاخیر کم، پرسرعت و پوشش جهانی را فراهم می کند.

  چه ماهواره های LEO باند ku یا ka دیگری داریم؟

  هومص:

  چندین شرکت و سازمان وجود دارند که ماهواره‌های LEO باند Ku یا Ka را برای اهداف مختلف از جمله ارتباطات، رصد زمین و تحقیقات علمی اداره می‌کنند. چند نمونه از منظومه ماهواره LEO باند Ku یا Ka عبارتند از:

  1. SpaceX Starlink: یک منظومه اینترنتی ماهواره ای که در باندهای Ku و Ka فعالیت می کند.
  2. پروژه کویپر آمازون: یک منظومه اینترنت ماهواره ای برنامه ریزی شده که احتمالاً در باندهای Ku و Ka عمل خواهد کرد.
  3. Telesat LEO: منظومه ماهواره ای LEO برنامه ریزی شده Telesat که هدف آن ارائه خدمات اینترنت پرسرعت با استفاده از باند Ka است.
  4. LeoSat: یک منظومه ماهواره ای پیشنهادی LEO که برای ارتباطات داده ای با سرعت بالا و ایمن با استفاده از باند Ka طراحی شده است.
  5. Globalstar: یک شرکت ارتباطات ماهواره ای که مجموعه ای از ماهواره های LEO را با استفاده از باند S (که نزدیک به باند Ku است) برای خدمات صوتی و داده های ماهواره ای سیار اداره می کند.

  اینها تنها چند نمونه هستند و شرکت ها و سازمان های دیگری نیز هستند که بر روی منظومه ماهواره LEO با استفاده از فرکانس های باند Ku یا Ka برای کاربردهای مختلف کار می کنند یا کار می کنند.

  آیا اینها از cubesat کیوب ست استفاده می کنند یا چیز دیگری؟

  هومص:

  ماهواره های ذکر شده در پاسخ قبلی معمولا CubeSat نیستند. CubeSat ها نوع خاصی از ماهواره های کوچک هستند که از استاندارد CubeSat پیروی می کنند که بر اساس ضریب فرم مکعبی 10 در 10 سانتی متر در 10 سانتی متر است. در حالی که CubeSat ها برای ماموریت های مختلف، از جمله برخی در LEO استفاده می شوند، منظومه ماهواره ای ذکر شده، مانند SpaceX Starlink، Amazon's Project Kuiper، Telesat LEO و LeoSat، معمولاً از ماهواره های بزرگتر و هدفمند استفاده می کنند که CubeSats نیستند. این ماهواره‌های بزرگ‌تر برای گنجاندن محموله‌های ارتباطی پیچیده‌تر و ارائه توان و ظرفیت داده بالاتر برای خدماتی مانند اینترنت ماهواره‌ای و اتصال جهانی طراحی شده‌اند.

  آیا onbeweb, starlink, و بقیه سَت ها (sat=ماهواره=سَت)  با یکدیگر یا با سَت های دیگر در GEO در ارتباط هستند؟

  هومص:

  منظومه ماهواره ای مانند OneWeb و Starlink در درجه اول با ایستگاه های زمینی روی زمین ارتباط برقرار می کنند تا خدمات اینترنتی و ارتباطی را به کاربران ارائه دهند. با این حال، در برخی موارد، این منظومه هاماهواره‌ای ممکن است توانایی برقراری ارتباط با یکدیگر را از طریق پیوندهای بین ماهواره‌ای (ISL) برای تسهیل انتقال داده و مدیریت شبکه در درون منظومه داشته باشند.

  این صورت های فلکی برای ارائه پوشش جهانی و اتصال یکپارچه طراحی شده اند و پیوندهای بین ماهواره ای می توانند به بهینه سازی مسیریابی داده ها، کاهش تأخیر و بهبود عملکرد کلی شبکه کمک کنند. با این حال، این منظومه های ماهواره‌ای LEO معمولاً مستقیماً با ماهواره‌های موجود در مدار زمین ثابت (GEO) ارتباط برقرار نمی‌کنند، زیرا مدارها و ویژگی‌های عملیاتی ماهواره‌های LEO و GEO متفاوت است. ماهواره‌های GEO معمولاً برای پخش و خدمات ارتباطی استفاده می‌شوند و در یک نقطه ثابت نسبت به سطح زمین قرار می‌گیرند، در حالی که ماهواره‌های LEO در مدارهای پایین‌تری قرار دارند و نسبت به زمین حرکت می‌کنند.

  

  در منظومه استارلینک، وان وب، لئوست، کویپر و گلوبال استار چند سَت وجود دارد و هر کدام چند مشترک دارند؟

  هومص:

  طبق آخرین اطلاعات من، تعداد ماهواره ها در هر منظومه و تعداد مشترکین هر سرویس به شرح زیر است:

  استارلینک: تا کنون، اسپیس ایکس بیش از 1700 ماهواره استارلینک را پرتاب کرده است و قصد دارد هزاران ماهواره دیگر را مستقر کند. تعداد مشترکین سرویس Starlink به طور عمومی فاش نشده است، اما تخمین زده می شود که صدها هزار یا به طور بالقوه بیشتر باشد.

  OneWeb : OneWeb بیش از 400 ماهواره را پرتاب کرده است و قصد دارد یک منظومه بزرگتر را مستقر کند. تعداد مشترکین سرویس OneWeb به طور عمومی فاش نشده است.

  پروژه کویپر آمازون: آمازون هنوز منظومه ماهواره ای خود را راه اندازی نکرده است، بنابراین در حال حاضر هیچ ماهواره یا مشترک عملیاتی وجود ندارد.

  گلوبال استار: گلوبال استار مجموعه ای متشکل از 24 ماهواره را برای خدمات صوتی و داده های ماهواره ای سیار خود اداره می کند. تعداد مشترکین سرویس گلوبال استار به طور عمومی فاش نشده است.

  توجه به این نکته حائز اهمیت است که تعداد مشترکین خدمات اینترنت ماهواره ای می تواند به سرعت با گسترش خدمات و در دسترس شدن بیشتر تغییر کند. علاوه بر این، تعداد ماهواره‌ها در هر منظومه احتمالاً با ادامه استقرار و گسترش شبکه‌های ماهواره‌ای خود توسط شرکت‌ها افزایش می‌یابد. برای دریافت جدیدترین اطلاعات، بهتر است به آخرین به روز رسانی های شرکت های مربوطه مراجعه کنید.

  در این مباحث orbcom کجا ایستاده است؟

  هومص:

  Orbcomm شرکت دیگری است که یک منظومه ماهواره ای را برای برنامه های مختلف ماشین به ماشین (M2M) و اینترنت اشیا (IoT) اجرا می کند. منظومه Orbcomm از چندین ماهواره LEO تشکیل شده است که برای ارائه خدمات پیام رسانی جهانی و ردیابی دارایی استفاده می شود. این خدمات در صنایعی مانند حمل و نقل، لجستیک، دریانوردی، کشاورزی و تجهیزات سنگین و غیره مورد استفاده قرار می گیرند.

  منظومه Orbcomm برای پشتیبانی از ارتباطات دو طرفه با طیف گسترده ای از دستگاه ها و دارایی های متصل طراحی شده است و امکان تبادل و نظارت در زمان واقعی را فراهم می کند. در حالی که تمرکز Orbcomm بر روی برنامه‌های M2M و IoT است تا اینترنت پهن باند مصرف‌کننده، مجموعه ماهواره‌ای آن نقش مهمی در ارائه خدمات اتصال و داده جهانی برای صنایع مختلف ایفا می‌کند.

  شایان ذکر است که تعداد مشخصی از ماهواره ها در منظومه Orbcomm و تعداد دقیق مشترکین ممکن است به صورت عمومی فاش نشود و این اطلاعات ممکن است از آخرین به روز رسانی من تکامل یافته باشد. برای جدیدترین جزئیات، توصیه می‌شود به منابع رسمی Orbcomm یا گزارش‌های اخیر صنعت مراجعه کنید.

  این سرویس ها معمولا چه نوع پایانه هایی (ترمینال)‌ دارند و چه خدماتی ارائه می دهند؟

  هومص:

  سرویس‌های ارتباطی ماهواره‌ای که قبلاً ذکر شد، مانند Starlink، OneWeb، Kuiper، Globalstar و Orbcomm، طیف وسیعی از خدمات را ارائه می‌دهند و معمولاً از انواع مختلف پایانه‌های کاربر برای فعال کردن اتصال پشتیبانی می‌کنند. در اینجا مروری مختصر از پایانه های کاربر معمولی و خدمات ارائه شده توسط این ارائه دهندگان ارتباطات ماهواره ای است:

  1. Starlink (SpaceX): استارلینک خدمات اینترنت ماهواره ای را به مصرف کنندگان، مشاغل و نهادهای دولتی ارائه می دهد. پایانه های کاربر برای Starlink سیستم های آنتن آرایه فازی هستند که معمولا به عنوان "Dish Flat face" (دیشهای صفحه صاف)‌ شناخته می شوند، که برای دریافت و ارسال داده ها به و از ماهواره های Starlink در مدار پایین زمین (LEO) طراحی شده اند. این پایانه ها جمع و جور، کاربرپسند هستند و برای استفاده مسکونی و تجاری کوچک در نظر گرفته شده اند.
  2. OneWeb: OneWeb با استفاده از مجموعه ماهواره ای LEO خود، خدمات ارتباطی و اتصال اینترنتی جهانی را فراهم می کند. این شرکت پایانه های کاربر را ارائه می دهد که برای دسترسی به اینترنت پهن باند به مناطق دورافتاده و کم خدمات طراحی شده اند. پایانه‌ها معمولاً به گونه‌ای طراحی می‌شوند که کاربرپسند و آسان برای نصب باشند و نیازهای ارتباطی مسکونی، سازمانی و اجتماعی را برآورده کنند.
  3. پروژه کویپر آمازون: پروژه کویپر آمازون با هدف ارائه خدمات اینترنت پهن باند پرسرعت و با تأخیر کم به جوامعی که از خدمات ضعیف و بدون خدمات در سراسر جهان برخوردار هستند. انتظار می‌رود پایانه‌های کاربر برای Project Kuiper به گونه‌ای طراحی شوند که اتصال قابل اعتماد و با کارایی بالا را برای کاربران مسکونی، تجاری و سازمانی هدف قرار دهند.
  4. Globalstar: Globalstar خدمات صوتی و داده های ماهواره ای سیار را با استفاده از منظومه ماهواره LEO خود ارائه می دهد. پایانه های کاربری این شرکت شامل تلفن های ماهواره ای، مودم ها و دستگاه های ردیاب است که برای کاربردهای موبایل و سایت ثابت در صنایعی مانند دریایی، هوانوردی، نفت و گاز و دولتی طراحی شده اند.
  5. Orbcomm: خدمات ارتباط ماهواره ای Orbcomm به برنامه های ماشین به ماشین (M2M) و اینترنت اشیا (IoT) پاسخ می دهد. این شرکت طیف وسیعی از مودم‌های ماهواره‌ای، دستگاه‌های ردیاب و راه‌حل‌های تلماتیکی Telematic را برای ردیابی دارایی، نظارت از راه دور و تبادل داده در صنایعی مانند حمل‌ونقل، لجستیک، کشاورزی و تاسیسات ارائه می‌کند.

  پایانه های کاربر برای این سرویس ها برای تسهیل اتصال، انتقال داده ها و ارتباط با مجموعه های ماهواره ای مربوطه طراحی شده اند که طیف وسیعی از برنامه ها از جمله دسترسی به اینترنت، ارتباطات صوتی، ردیابی دارایی، نظارت از راه دور و غیره را امکان پذیر می کند.

  آیا می توانید برخی از ویژگی های مهم این ترمینال ها را از حیث RF و مودم ها بگویید؟

  هومص:

  قطعا! پایانه های کاربر مورد استفاده در خدمات ارتباطی ماهواره ای دارای ویژگی های مهم مختلف از جهت فرکانس رادیویی (RF) و نوع مودم هستند تا از اتصال قابل اعتماد و انتقال کارآمد داده اطمینان حاصل کنند. برخی از ویژگی های کلیدی این ترمینال ها به شرح زیر است:

  ویژگی های RF:

  1. طراحی آنتن: پایانه ها شامل آنتن هایی با کارایی بالا هستند که برای دریافت سیگنال از ماهواره ها در مدار پایین زمین (LEO) یا مدار زمین متوسط ​​(MEO) طراحی شده اند. این آنتن‌ها اغلب به گونه‌ای طراحی می‌شوند که بهره بالایی و میدان دید وسیعی را برای حفظ اتصال به هنگام حرکت ماهواره‌ها در آسمان فراهم کنند.
  2. فناوری آرایه فازی: بسیاری از پایانه های کاربر، به ویژه آنهایی که برای خدمات اینترنت باند پهن هستند، از فناوری آنتن آرایه فازی استفاده می کنند. این امکان هدایت پرتو الکترونیکی را فراهم می‌کند و ترمینال را قادر می‌سازد تا به صورت پویا چندین ماهواره را در منظومه ردیابی کند و با آنها ارتباط برقرار کند.
  3. باندهای فرکانس: پایانه ها از باندهای فرکانسی خاصی که توسط منظومه ماهواره استفاده می شود پشتیبانی می کنند. این شامل هر دو باند فرکانس uplink (بالا رو) و downlink (پایین رو) برای ارتباط دو طرفه است.
  4. ردیابی و اشاره: پایانه ها مجهز به مکانیسم های ردیابی و اشاره برای حفظ تراز با ماهواره های متحرک، تضمین اتصال پایدار و دریافت سیگنال بهینه هستند.

  ویژگی های مودم:

  1. طرح‌های مدولاسیون و کدگذاری: مودم‌ها در این پایانه‌ها از طرح‌های مدولاسیون و کدگذاری پیشرفته برای بهینه‌سازی نرخ انتقال داده و کارایی طیفی، به‌ویژه برای خدمات اینترنت باند پهن استفاده می‌کنند.
  2. تصحیح خطا و تصحیح خطای پیش رو (FEC): مودم ها از تکنیک های تصحیح خطا برای کاهش اثرات تخریب سیگنال، تداخل جوی و سایر منابع اختلال سیگنال استفاده می کنند. تصحیح خطا به جلو برای افزایش قابلیت اطمینان انتقال داده ها استفاده می شود.
  3. پشتیبانی از پروتکل: مودم ها از پروتکل های ارتباطی متناسب با خدمات خاص ارائه شده، مانند TCP/IP برای اتصال به اینترنت، کدک های صوتی CODEC برای تلفن های ماهواره ای، و پروتکل های اختصاصی برای ماشین به ماشین (M2M) و اینترنت اشیا (IoT) و برنامه های کاربردی پشتیبانی می کنند.
  4. فشرده سازی داده ها: برخی از پایانه ها از الگوریتم های فشرده سازی داده ها برای بهینه سازی استفاده از پیوند ماهواره ای استفاده می کنند که امکان استفاده موثر از پهنای باند موجود و کاهش تاخیر را فراهم می کند.
  5. رد تداخل: مودم ها برای کاهش تداخل از منابع دیگر، از جمله سیگنال های ماهواره ای مجاور، تداخل فرکانس رادیویی زمینی، و سایر منابع نویز طراحی شده اند.

  این ویژگی ها مجموعاً پایانه های کاربر را قادر می سازد تا ارتباط قابل اعتمادی را با منظومه های ماهواره ای برقرار کرده و حفظ کنند و از اتصال با کیفیت بالا و انتقال داده برای طیف گسترده ای از برنامه ها اطمینان حاصل کنند.

  چگونه استارلینک، oneweb و iridum و inmarsat را به طور کلی مقایسه می کنید. چه زمانی باید کدام را انتخاب کنم؟

  هومص:

  هنگام مقایسه Starlink، OneWeb، Iridium و Inmarsat، مهم است که نقاط قوت مربوطه و موارد استفاده خاصی را که برای آنها مناسب هستند در نظر بگیرید. در اینجا یک مقایسه و راهنمایی کلی در مورد زمان انتخاب هر سرویس آورده شده است:

  Starlink: نقاط قوت:

  1. دسترسی به اینترنت پرسرعت باند پهن، به ویژه در مناطق محروم و دورافتاده.
  2. منظومه ماهواره ای مدار پایین زمین (LEO) برای کاهش تأخیر و توان عملیاتی داده بالا.
  3. پایانه های کاربری متمرکز بر مشاغل مسکونی و کوچک.
  4. فناوری آنتن آرایه فازی برای ردیابی پویا ماهواره ها.

  زمان انتخاب: زمانی که به اتصال اینترنت پرسرعت در مناطقی که پهنای باند سنتی زمینی در دسترس نیست یا قابل اعتماد نیست، Starlink را انتخاب کنید. این برای کاربران مسکونی، مشاغل کوچک و جوامع در مکان های دور افتاده یا روستایی ایده آل است.

  OneWeb: نقاط قوت:

  1. دسترسی به اینترنت پهن باند جهانی، به ویژه برای مناطق محروم و دورافتاده.
  2. منظومه ماهواره LEO برای ارتباطات کم تاخیر و داده های با سرعت بالا
  3. پایانه های کاربر پسند و متمرکز بر جامعه برای استقرار آسان.

  زمان انتخاب: زمانی که به اینترنت پهن باند جهانی برای جوامع، برنامه های کاربردی سازمانی یا مکان های راه دور نیاز دارید، OneWeb را انتخاب کنید. برای ارائه اتصال به مناطقی که فاقد زیرساخت های زمینی قابل اعتماد هستند، مناسب است.

  ایریدیوم: نقاط قوت:

  1. پوشش واقعاً جهانی، از جمله مناطق دور افتاده و قطبی.
  2. خدمات ارتباط صوتی و داده ای برای برنامه های کاربردی دریایی، هوانوردی، زمینی-موبایل و اینترنت اشیا.
  3. شبکه ماهواره ای باند L برای ارتباطات قابل اعتماد و انعطاف پذیر.

  زمان انتخاب: هنگامی که به خدمات ارتباط صوتی و داده ای قابل اعتماد و جهانی برای برنامه هایی مانند دریایی، هوانوردی، زمینی-موبایل و اینترنت اشیا نیاز دارید، به ویژه در محیط های دور از راه دور یا چالش برانگیز که ممکن است سایر گزینه های ارتباطی محدود باشد، Iridium را در نظر بگیرید.

  Inmarsat: نقاط قوت:

  1. طیف گسترده ای از خدمات ارتباطی ماهواره ای، از جمله راه حل های دریایی، هوانوردی، دولتی و سازمانی.
  2. پوشش جهانی برای خدمات صوتی، داده و پهنای باند.
  3. ایجاد زیرساخت شبکه با تمرکز بر قابلیت اطمینان و انعطاف پذیری.

  زمان انتخاب: Inmarsat را برای طیف متنوعی از خدمات ارتباطی ماهواره ای، از جمله برنامه های کاربردی دریایی، هوانوردی، دولتی و سازمانی انتخاب کنید. برای سازمان ها و صنایعی که به اتصال قابل اعتماد و جهانی برای خدمات صوتی، داده و باند پهن نیاز دارند، مناسب است.

  در نهایت، انتخاب از بین این خدمات به نیازهای خاص برنامه، موقعیت جغرافیایی، نیاز به داده های پرسرعت و نوع خدمات ارتباطی مورد نیاز بستگی دارد. هر ارائه دهنده دارای نقاط قوت و قابلیت های منحصر به فرد خود است که به موارد استفاده و محیط های مختلف پاسخ می دهد.

  درصورت تمایل به کسب اطلاعات بیشتر در این خصوص می توانید به مقاله ی منظومه ماهواره ای و طراحی شبکه های ارتباطی نسل آینده در سایت  شرکت عصر ارتباطات بین الملل پارس کار  مراجعه فرمایید.

  توضیح:‌ چون برخی از این سرویسها در کشور ایران غیر قانونی می باشند،‌ متقاضیان محترم جهت استفاده از سرویسهای مشابه می توانید از خدمات شرکت عصر ارتباطات بین الملل پارس کار که به صورت قانونی سرویسهای مشابه را در اختیار می کذارند استفاده نمایید.

  دانلود مقاله