هوش مصنوعی بلادرنگ در مقیاس گسترده: بازاندیشی در معماری های پردازش جریان حالت دار با تاخیر پایین برای سامانه های هوشمند

با گسترش سامانه های هوش مصنوعی بلادرنگ در حوزه هایی نظیر تصمیم گیری خودکار، تحلیل داده های پیوسته و یادگیری برخط، نیاز به زیرساخت هایی با توان پردازش کم تاخیر و مقیاس پذیر بیش از پیش احساس می شود. در این میان، سیستم های پردازش جریان حالت دار نقش محوری در پشتیبانی از چرخه ادراک، استنتاج و تصمیم گیری هوشمند ایفا می کنند، اما مدیریت حالت در مقیاس وسیع به یکی از چالش های اساسی این سامانه ها تبدیل شده است. مسئله اصلی این پژوهش، شناسایی محدودیت های معماری های رایج پردازش جریان در پشتیبانی موثر از نیازهای هوش مصنوعی بلادرنگ و تحلیل گلوگاه های تاخیر، بازیابی و مقیاس پذیری آن ها است. هدف مقاله، بازاندیشی در معماری های پردازش جریان حالت دار و تبیین رویکردهایی است که بتوانند پاسخ گویی سامانه های هوشمند را در شرایط بار پویا تضمین کنند. روش پژوهش مبتنی بر مرور جامع و تحلیل تطبیقی ادبیات علمی سال های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ بوده و راهکارهای نوین در سه محور مدیریت حالت آگاه از سخت افزار، تحمل خرابی پیشرفته و کشسانی پویا با دانه بندی ریز مورد بررسی قرار گرفته اند. یافته ها نشان می دهد که گذار از رویکردهای سنتی به سمت بازیابی محلی، مهاجرت اولویت بندی شده حالت و معماری های تفکیک شده، به طور معناداری تاخیر دمی را کاهش داده و پایداری عملکرد سامانه های هوش مصنوعی بلادرنگ را بهبود می بخشد. نتایج این پژوهش بیانگر آن است که بازطراحی زیرساخت های پردازش جریان، پیش نیاز کلیدی برای تحقق هوش مصنوعی بلادرنگ در مقیاس وسیع و در بستر تحول دیجیتال محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی بلادرنگ ، پردازش جریان حالت دار ، معماری های کم تاخیر ، سامانه های هوشمند ، مقیاس پذیری پویا