یادگیری عمیق (deep learning) چیست؟

در دنیای هوش مصنوعی، یک تکنیک به دلیل توانایی آن در حل مسائل پیچیده و تقلید از هوش انسانی، شهرت قابل توجهی پیدا کرده است: یادگیری عمیق. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از ماشین لرنینگ است که بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد تمرکز می‌کند و به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا از حجم وسیعی از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های دقیقی بگیرند. این از آی تی پارس، کاوش عمیقی در مورد یادگیری عمیق، کاربردهای آن، مفاهیم اساسی و تأثیر آن بر صنایع مختلف ارائه می دهد.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های چندگانه تمرکز می‌کند و رایانه‌ها را قادر می‌سازد از مقادیر زیادی داده یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های دقیق انجام دهند. دیپ لرنینگ از ساختار و عملکرد مغز انسان، به ویژه نورون های به هم پیوسته ای که اطلاعات را پردازش و انتقال می دهند، الهام گرفته شده است.

در یادگیری عمیق، شبکه های عصبی مصنوعی از لایه هایی از گره های به هم پیوسته تشکیل شده اند که به عنوان نورون های مصنوعی نیز شناخته می شوند. هر نورون ورودی ها را دریافت می کند، تبدیل های ریاضی را اعمال می کند و یک سیگنال خروجی تولید می کند و سپس به نورون های دیگر شبکه منتقل می شود. لایه‌های شبکه عصبی امکان استخراج نمایش‌های سلسله مراتبی از داده‌ها، گرفتن الگوها و روابط پیچیده را فراهم می‌کنند.

اصطلاح “عمیق” در یادگیری عمیق به حضور چندین لایه پنهان در شبکه عصبی اشاره دارد. این لایه‌های پنهان شبکه را قادر می‌سازد تا با عبور اطلاعات از هر لایه، ویژگی‌های انتزاعی فزاینده‌ای را بیاموزد و نمایش دهد. با یادگیری سطوح مختلف بازنمایی، مدل های یادگیری عمیق می توانند به طور خودکار الگوها و روابط پیچیده را در داده ها کشف کنند.

مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ، معمولاً با خروجی‌ها یا اهداف صحیح برچسب‌گذاری می‌شوند. در طول فرآیند آموزش، مدل به طور مکرر پارامترهای داخلی خود را که به عنوان وزن و بایاس شناخته می شوند، تنظیم می کند تا تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و اهداف واقعی را به حداقل برساند. این فرآیند بهینه‌سازی که اغلب با استفاده از تکنیک‌هایی مانند نزول گرادیان انجام می‌شود، به مدل اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی‌های خود را در طول زمان یاد بگیرد و بهبود بخشد.

یکی از مزایای کلیدی یادگیری عمیق، توانایی آن در یادگیری خودکار ویژگی ها از داده های خام است که نیاز به مهندسی ویژگی های دستی را از بین می برد. این امر باعث می‌شود مدل‌های یادگیری عمیق در حوزه‌هایی با داده‌های پیچیده و بدون ساختار، مانند بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار، بسیار مؤثر باشد.

یادگیری عمیق شاهد پیشرفت های قابل توجهی بوده است و عملکرد پیشرفته ای را در کاربردهای مختلف از جمله تشخیص تصویر و گفتار، تشخیص اشیا، ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص پزشکی نشان داده است. تطبیق پذیری آن، همراه با افزایش در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ و قدرت محاسباتی، یادگیری عمیق را به عنوان یک رویکرد غالب در زمینه هوش مصنوعی سوق داده است.

الگوریتم های یادگیری عمیق

الگوریتم های یادگیری عمیق یک جزء حیاتی از چارچوب یادگیری عمیق هستند. این الگوریتم‌ها شبکه‌های عصبی مصنوعی را قادر می‌سازند تا بر اساس حجم زیادی از داده‌ها، پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های دقیق را بیاموزند. در اینجا چند الگوریتم اصلی یادگیری عمیق آورده شده است:

الگوریتم های یادگیری عمیق: شبکه های عصبی پیشخور

شبکه های عصبی پیشخور که به عنوان پرسپترون های چندلایه (MLP) نیز شناخته می شوند، اساس یادگیری عمیق هستند. آنها از یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده اند. هر نورون در شبکه سیگنال های ورودی را دریافت می کند، یک تبدیل ریاضی اعمال می کند و خروجی را به لایه بعدی ارسال می کند. لایه ها کاملاً به هم متصل هستند، یعنی هر نورون به هر نورون در لایه های مجاور متصل است. این شبکه با تنظیم وزن و بایاس نورون ها از طریق فرآیندی به نام پس انتشار یاد می گیرد.

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)

CNN ها به طور خاص برای کارهای بینایی کامپیوتری مانند تشخیص تصویر و تشخیص اشیا طراحی شده اند. آنها از لایه های کانولوشنی استفاده می کنند که از فیلترها برای استخراج ویژگی ها از تصاویر ورودی و در عین حال حفظ روابط فضایی استفاده می کنند. لایه های ادغام برای نمونه برداری از ویژگی های استخراج شده استفاده می شود و پیچیدگی محاسباتی را کاهش می دهد. CNN ها در کارهایی مانند طبقه بندی تصاویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر بسیار موفق بوده اند.

شبکه های عصبی مکرر (RNN)

RNN ها برای پردازش داده های متوالی مانند سری های زمانی یا زبان طبیعی طراحی شده اند. بر خلاف شبکه‌های عصبی پیشخور، RNNها اتصالات مکرر را معرفی می‌کنند که به اطلاعات اجازه می‌دهد در مراحل زمانی باقی بمانند. این شبکه را قادر می‌سازد تا وابستگی‌ها و زمینه‌های زمانی را بگیرد. حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) و واحد بازگشتی دردار (GRU) انواع محبوب RNN ها هستند که به مشکل گرادیان ناپدید شدن رسیدگی می کنند و توانایی شبکه را برای گرفتن وابستگی های طولانی مدت بهبود می بخشند. RNN ها به طور گسترده در کارهایی مانند مدل سازی زبان، تشخیص گفتار و ترجمه ماشینی استفاده می شوند.

شبکه های متخاصم مولد (GANs)

GAN ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده اند: یک مولد و یک تشخیص دهنده. شبکه مولد نمونه‌های داده مصنوعی را ایجاد می‌کند، در حالی که شبکه تشخیص‌دهنده یاد می‌گیرد بین داده‌های واقعی و جعلی تمایز قائل شود. از طریق آموزش خصمانه، GAN ها به نتایج چشمگیری در تولید تصاویر واقعی، ترکیب موسیقی و ایجاد اشکال دیگر داده های مصنوعی دست می یابند.

رمزگذارهای خودکار

رمزگذارهای خودکار مدل های یادگیری بدون نظارت هستند که هدف آنها بازسازی داده های ورودی است. آنها از یک شبکه رمزگذار تشکیل شده اند که داده های ورودی را در یک نمایش با ابعاد پایین تر به نام فضای پنهان فشرده می کند و یک شبکه رمزگشا که ورودی اصلی را از فضای پنهان بازسازی می کند. رمزگذارهای خودکار برای کارهایی مانند کاهش ابعاد، تشخیص ناهنجاری و مدل‌سازی تولیدی استفاده می‌شوند.

یادگیری تقویتی عمیق

یادگیری تقویتی عمیق، یادگیری عمیق را با یادگیری تقویتی ترکیب می کند، جایی که یک عامل یاد می گیرد که بر اساس بازخورد از محیط خود تصمیم بگیرد. الگوریتم های یادگیری تقویتی عمیق، مانند Deep Q-Networks (DQN)، از شبکه های عصبی برای تقریب تابع ارزش عمل استفاده می کنند و به عامل اجازه می دهند تا استراتژی های بهینه را در محیط های پیچیده یاد بگیرند. یادگیری تقویتی عمیق در کارهایی مانند انجام بازی های پیچیده و روباتیک به موفقیت چشمگیری دست یافته است.

این الگوریتم‌ها، همراه با تنوع‌ها و توسعه‌هایشان، ستون فقرات یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند و با ایجاد امکان یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری هوشمندانه، حوزه‌های مختلف را متحول کرده‌اند.

کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق پیشرفت های چشمگیری داشته است و در حوزه های متعددی کاربرد پیدا کرده است. توانایی آن در یادگیری خودکار و استخراج ویژگی های پیچیده از حجم زیادی از داده ها منجر به پیشرفت هایی در زمینه های مختلف شده است. در اینجا برخی از کاربردهای قابل توجه یادگیری عمیق آورده شده است:

کاربرد یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتری

یادگیری عمیق در وظایف بینایی کامپیوتر از جمله طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا، تقسیم بندی تصویر و تشخیص چهره انقلابی ایجاد کرده است. مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، به دقت بی‌سابقه‌ای در کارهایی مانند تشخیص تصویر، فعال کردن برنامه‌هایی مانند وسایل نقلیه خودران، سیستم‌های نظارتی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی دست یافته‌اند.

کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)

یادگیری عمیق تأثیر عمیقی بر NLP داشته است و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را بفهمند و تولید کنند. مدل‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و ترانسفورماتورها، در کارهایی مانند ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن و سیستم‌های پاسخ‌گویی به سؤالات برتری دارند. دستیارهای مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل از تکنیک های یادگیری عمیق برای درک و پاسخ به سوالات کاربران استفاده می کنند.

کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص گفتار

یادگیری عمیق دقت و قابلیت استفاده از سیستم های تشخیص گفتار را بسیار بهبود بخشیده است. شبکه‌های عصبی عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، در برنامه‌های تشخیص گفتار مانند دستیارهای صوتی، خدمات رونویسی و سیستم‌های کنترل‌شده با صدا استفاده شده‌اند.

مراقبت های بهداشتی

یادگیری عمیق در کاربردهای مراقبت های بهداشتی، از جمله تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی، تشخیص بیماری، کشف دارو، و پزشکی شخصی، نویدهای زیادی را نشان داده است. مدل های یادگیری عمیق می توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام آر آی و اسلایدهای آسیب شناسی را تجزیه و تحلیل کنند و به تشخیص و تشخیص زودهنگام بیماری ها کمک کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیز برای پیش‌بینی نتایج بیمار و کمک به تصمیم‌گیری درمان استفاده می‌شوند.

امور مالی

یادگیری عمیق برای کارهایی مانند کشف تقلب، تجارت الگوریتمی، ارزیابی ریسک و مدیریت پورتفولیو کاربردهایی در صنعت مالی پیدا کرده است. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌ها را در تراکنش‌های مالی شناسایی کنند و امکان شناسایی فعالیت‌های متقلبانه را فراهم کنند. آنها همچنین می توانند حجم زیادی از داده های مالی را برای پیش بینی و بهینه سازی استراتژی های سرمایه گذاری تجزیه و تحلیل کنند.

وسایل نقلیه خودمختار

یادگیری عمیق نقش مهمی در توانمندسازی وسایل نقلیه خودران برای درک و هدایت محیط اطراف خود دارد. مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه CNN، در وظایف تشخیص و تشخیص اشیا استفاده می‌شوند و به وسایل نقلیه خودران اجازه می‌دهند عابران پیاده، سایر وسایل نقلیه و علائم راهنمایی و رانندگی را شناسایی کنند. تکنیک های یادگیری تقویتی عمیق نیز برای آموزش وسایل نقلیه خودران برای تصمیم گیری رانندگی بر اساس داده های زمان واقعی استفاده می شود.

رباتیک

یادگیری عمیق با افزایش توانایی های ادراک، کنترل و تصمیم گیری، زمینه رباتیک را متحول می کند. مدل‌های یادگیری عمیق ربات‌ها را قادر می‌سازد تا اشیاء را شناسایی و دستکاری کنند، در محیط‌های پیچیده حرکت کنند و با انسان‌ها تعامل داشته باشند. کاربردهای رباتیک از اتوماسیون صنعتی و تدارکات تا کمک های مراقبت های بهداشتی و روبات های خانگی را شامل می شود.

سرگرمی و بازی

یادگیری عمیق سهم قابل توجهی در صنعت سرگرمی داشته است، از جمله سیستم های توصیه کننده، تولید محتوا، واقعیت مجازی و واقعیت افزوده. الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند ترجیحات و رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل کنند تا توصیه های شخصی برای فیلم ها، موسیقی و محصولات ارائه دهند. آنها همچنین می توانند گرافیک های واقعی، انیمیشن ها و محیط های مجازی تولید کنند و تجربه بازی را افزایش دهند.

اینها تنها چند نمونه از کاربردهای گسترده یادگیری عمیق هستند. همانطور که تحقیق و توسعه ادامه دارد، انتظار می رود که یادگیری عمیق تأثیری دگرگون کننده در سراسر صنایع داشته باشد، پیشرفت در فناوری را پیش ببرد و جنبه های مختلف زندگی روزمره ما را بهبود بخشد.

تشخیص اشیا با یادگیری عمیق

تشخیص اشیاء یکی از وظایف اساسی در بینایی کامپیوتری است و یادگیری عمیق به طور قابل توجهی پیشرفته ترین فناوری را در این زمینه ارتقا داده است. مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، دقت قابل‌توجهی را در وظایف تشخیص اشیا نشان داده‌اند. در اینجا یک نمای کلی از نحوه استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا آورده شده است:

1. آماده سازی مجموعه داده: مدل های یادگیری عمیق به مجموعه داده های برچسب دار بزرگ برای آموزش نیاز دارند. برای آموزش یک مدل تشخیص شی، مجموعه داده ای از تصاویر جمع آوری شده و با کلاس های شی مربوطه برچسب گذاری می شود. مجموعه داده باید طیف وسیعی از اشیاء و تغییرات در شرایط نوری، زوایا، پس‌زمینه و مقیاس‌ها را برای اطمینان از استحکام پوشش دهد.
2. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN): CNN ها رایج ترین معماری مورد استفاده برای تشخیص اشیا هستند. CNN ها از چندین لایه، از جمله لایه های کانولوشن، لایه های ادغام و لایه های کاملاً متصل تشکیل شده اند. لایه‌های کانولوشن فیلترهایی را برای استخراج ویژگی‌ها از تصویر ورودی اعمال می‌کنند، در حالی که لایه‌های ادغام نقشه‌های ویژگی را پایین می‌آورند تا پیچیدگی محاسباتی را کاهش دهند. لایه‌های کاملاً متصل، طبقه‌بندی را بر اساس ویژگی‌های استخراج‌شده انجام می‌دهند.
3. آموزش: فرآیند آموزش شامل تغذیه مجموعه داده برچسب‌گذاری شده در مدل CNN است. مدل یاد می‌گیرد که الگوها و ویژگی‌های درون تصاویر را با تنظیم پارامترهای داخلی خود (وزن‌ها و سوگیری‌ها) تشخیص دهد تا تفاوت بین خروجی‌های پیش‌بینی‌شده و برچسب‌های حقیقت زمینی را به حداقل برساند. این امر از طریق یک فرآیند بهینه‌سازی، معمولاً با استفاده از نزول گرادیان تصادفی یا انواع آن، که در آن گرادیان‌ها محاسبه شده و برای به‌روزرسانی پارامترها استفاده می‌شوند، به دست می‌آید.
4. آموزش انتقالی: یادگیری انتقالی تکنیکی است که به طور گسترده در تشخیص اشیا با یادگیری عمیق استفاده می شود. مدل‌های CNN از پیش آموزش‌دیده، مانند VGGNet، ResNet، یا Inception که بر روی وظایف طبقه‌بندی تصاویر در مقیاس بزرگ (مانند ImageNet) آموزش دیده‌اند، به عنوان نقطه شروع استفاده می‌شوند. این مدل‌ها ویژگی‌های کلی را آموخته‌اند که می‌توانند روی یک کار شناسایی شی خاص با مجموعه داده کوچک‌تر منتقل و تنظیم شوند. این رویکرد نیاز به آموزش گسترده را از ابتدا کاهش می دهد و می تواند نتایج خوبی را با داده های محدود به دست آورد.
5. ارزیابی و آزمایش: پس از آموزش، عملکرد مدل تشخیص شی با استفاده از مجموعه داده آزمون جداگانه ارزیابی می شود. معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 برای ارزیابی عملکرد مدل در شناسایی صحیح اشیا محاسبه می‌شوند. سپس این مدل بر روی تصاویر جدید و دیده نشده آزمایش می شود تا توانایی تعمیم آن ارزیابی شود.
6. مکان یابی شی: مدل های یادگیری عمیق علاوه بر تشخیص اشیا، می توانند محلی سازی اشیا را نیز انجام دهند و مکان اشیاء را در یک تصویر تعیین کنند. این امر با افزودن لایه‌های اضافی به معماری CNN، مانند رگرسیون جعبه محدود و امتیازات شیئی، برای شناسایی حضور و مکان اشیا در یک تصویر به دست می‌آید.
7. استقرار: پس از آموزش و ارزیابی مدل، می توان آن را برای کارهای تشخیص اشیا در دنیای واقعی مستقر کرد. مدل یک تصویر ورودی می گیرد، آن را از طریق شبکه آموزش دیده عبور می دهد، و پیش بینی هایی در مورد اشیاء موجود در تصویر، همراه با امتیازات اطمینان مرتبط یا مختصات جعبه مرزی آنها ایجاد می کند.

تشخیص اشیاء مبتنی بر یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلفی از جمله رانندگی مستقل، سیستم‌های نظارت، تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی و واقعیت افزوده کاربرد پیدا کرده است. در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ، پیشرفت در معماری CNN و منابع محاسباتی پیشرفت در تشخیص اشیا را تسریع کرده است و سیستم های دقیق تر و قوی تر را ممکن می سازد.

دیپ لرنینگ در پایتون

پایتون به دلیل سادگی، تطبیق پذیری و اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و فریم ورک ها، یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای یادگیری عمیق است. در اینجا چند ابزار و کتابخانه ضروری در پایتون برای یادگیری عمیق آورده شده است:

1. NumPy: NumPy یک کتابخانه اساسی برای محاسبات عددی در پایتون است. از آرایه های چند بعدی و عملیات ریاضی کارآمد پشتیبانی می کند که برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری عمیق ضروری هستند.
2. TensorFlow: TensorFlow یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. مجموعه ای جامع از ابزارها و API ها برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی عمیق ارائه می کند. TensorFlow از API های سطح بالا مانند Keras و API های سطح پایین برای انعطاف پذیری بیشتر پشتیبانی می کند.
3. 3. Keras: Keras یک کتابخانه یادگیری عمیق سطح بالا است که در بالای TensorFlow اجرا می شود. این یک رابط کاربر پسند و بصری برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی ارائه می دهد. Keras طیف گسترده‌ای از لایه‌های از پیش ساخته شده، توابع فعال‌سازی، توابع از دست دادن و بهینه‌سازها را ارائه می‌کند که ساخت مدل‌های یادگیری عمیق را آسان‌تر می‌کند.
4. PyTorch: PyTorch یکی دیگر از چارچوب های یادگیری عمیق منبع باز محبوب است. این نمودارهای محاسباتی پویا را ارائه می دهد که به انعطاف پذیری بیشتری در طول ساخت مدل اجازه می دهد. PyTorch به دلیل سهولت استفاده و پشتیبانی عالی از شتاب GPU مشهور است.
5. scikit-learn: scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشین همه کاره در پایتون است که ابزارهای مختلفی را برای پیش پردازش داده ها، انتخاب ویژگی و ارزیابی مدل ارائه می دهد. اگرچه به طور خاص برای یادگیری عمیق طراحی نشده است، اما طیف گسترده ای از الگوریتم ها را ارائه می دهد که می توانند در ترکیب با مدل های یادگیری عمیق استفاده شوند.
6. پانداها: پانداها یک کتابخانه قدرتمند برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها است. این ساختارهای داده مانند DataFrames را فراهم می کند که مدیریت و پیش پردازش مجموعه داده های بزرگ را قبل از وارد کردن آنها به مدل های یادگیری عمیق آسان تر می کند.
7. Matplotlib و Seaborn: Matplotlib و Seaborn کتابخانه های محبوبی برای تجسم داده ها در پایتون هستند. آنها امکان ایجاد نمودارها، هیستوگرام ها، نقشه های حرارتی و سایر تجسم ها را برای تجزیه و تحلیل و تجسم نتایج آزمایش های یادگیری عمیق فراهم می کنند.
8. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook یک محیط تعاملی مبتنی بر وب است که امکان ایجاد و اجرای کد پایتون را در رابط مرورگر فراهم می کند. به طور گسترده ای در تحقیق و توسعه یادگیری عمیق استفاده می شود، زیرا امکان آزمایش کد، مستندسازی و تجسم را در یک محیط واحد فراهم می کند.

اینها تنها تعدادی از ابزارها و کتابخانه های موجود در پایتون برای یادگیری عمیق هستند. اکوسیستم گسترده و پشتیبانی فعال جامعه پایتون، آن را به گزینه ای ایده آل برای پیاده سازی و آزمایش الگوریتم های یادگیری عمیق تبدیل کرده است.

نتیجه گیری

یادگیری عمیق به عنوان یک تکنیک قدرتمند در زمینه هوش مصنوعی پدیدار شده است که رایانه ها را قادر می سازد تا حجم وسیعی از داده ها را پردازش کنند، الگوهای پیچیده را تشخیص دهند و پیش بینی های دقیق انجام دهند. تأثیر آن در صنایع مختلف گسترده است و زمینه هایی مانند بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی، مراقبت های بهداشتی، مالی، رباتیک و سرگرمی را متحول کرده است. همانطور که تحقیق و توسعه ادامه دارد، یادگیری عمیق آماده است تا مرزهای جدیدی را باز کند، دنیای ما را متحول کند و پیشرفت‌های تکنولوژیکی را در حوزه‌های مختلف هدایت کند.