یادگیری ماشین، هسته تحولات نوین در عرصه فناوری است. جایگاه ایران در این حوزه ترکیبی است از رشد علمی، نوآوری صنعتی، چالش‌های زیرساختی و فرصت‌های استراتژیک. در این مقاله، ابتدا تأثیرات تحقیقاتی و علمی را بررسی می‌کنیم، سپس به کاربردها در صنایع و استارتاپ‌ها می‌پردازیم، چالش‌ها را یادآوری می‌کنیم و در نهایت چشم‌انداز پیش رو را ترسیم خواهیم کرد.
۱. توسعه علمی: افزایش تولیدات پژوهشی
طبق داده‌های پایگاه ISC، در دو دهه اخیر تولیدات علمی ایران در حوزه یادگیری ماشین رشد قابل توجهی داشته است از حدود ۸۱ مقاله در سال ۲۰۱۴ به بیش از ۱۶۵۶ مقاله در سال ۲۰۲۳ رسیده است. همچنین، در شاخه شبکه‌های عصبی، ایران رتبه جهانی ششم و رتبه اول در میان کشورهای اسلامی را دارد. در رتبه‌بندی منطقه‌ای، ایران در یادگیری ماشین دوم است (پس از عربستان)، در شبکه‌های عصبی اول و در سیستم‌های چندعاملی نیز رتبه نخست منطقه را داراست.
این ارقام نشان می‌دهند که ایران به رغم محدودیت‌ها، در ساختن یک پایه علمی قوی موفق بوده است.
۲. کاربردها در صنعت و استارتاپ‌ها
استارتاپ‌های ایرانی نقش مهمی در کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف ایفا می‌کنند از تجارت الکترونیک و سلامت گرفته تا مالی و حمل‌ونقل.
در حوزه کاربردهای خاص، تحقیقات پیشرفته‌ای در زمینه‌هایی مانند نقشه‌برداری PM2.5 در تهران با وضوح بالا، یا تحلیل ریسک آتش‌سوزی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام شده‌اند. همچنین، برای حفظ میراث فرهنگی، از شبکه‌های عصبی کانولوشنی با تکنیک‌هایی مانند Grad-CAM برای شناسایی آسیب‌ها به بناهای تاریخی بهره برده‌اند.
۳. زیرساخت و سیاست: تلاش برای ساخت زیست‌بوم ملی AI
ایران در سال‌های اخیر اقدام به تدوین سند ملی و ایجاد شورای راهبری هوش مصنوعی کرده است؛ هدف این است که تا افق ۱۴۱۲ شمسی، ایران در بین کشورهای پیشرو در فناوری هوش مصنوعی قرار گیرد.
با این حال، گزارش‌ها نشان می‌دهند که تنها ۱۷٪ کسب‌وکارهای ایرانی از هوش مصنوعی بهره می‌برند؛ این میزان حدود ۷ سال از میانگین جهانی عقب‌تر است. مهم‌ترین عوامل عقب‌ماندگی، کمبود زیرساخت، سرمایه‌گذاری محدود و عدم پذیرش گسترده در صنایع مختلف ذکر شده‌اند.
۴. چالش‌ها: تحریم، فرار مغزها و محدودیت‌های بین‌المللی
ایران با دو بحران عمده مواجه است: تحریم‌های بین‌المللی که دسترسی به فناوری‌های روز و محیط‌های پژوهشی جهانی را محدود کرده، و فرار مغزها که بسیاری از متخصصان نخبه را جذب خارج کشور کرده‌اند. این دو عامل به‌شدت پیشرفت پایدار در یادگیری ماشین را دشوار کرده‌اند، هرچند ظرفیت علمی و علاقه در کشور وجود دارد.
۵. زمینه‌های نوظهور و امنیت: ملاحظات آینده
مسائل مرتبط با امنیت سایبری، یکی از حوزه‌های خاص توجه ایران بوده است. گزارش مایکروسافت از استفاده نیروهای امنیتی در ایران برای ایجاد حملات فیشینگ با کمک هوش مصنوعی خبر داده است—گذشته از مباحث حفاظتی، این موضوع نشان‌دهنده نفوذ یادگیری ماشین حتی در حوزه‌های حساس است. همچنین تحقیقات متعددی در زمینه امنیت ملی و استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبرد اهداف نظامی گزارش شده است. این واقعیت بیانگر دو لبه آموزش و فناوری هوشمندانه است که در ایران قابل مشاهده است.
۶. چشم‌انداز آینده: فرصت‌ها و توصیه‌ها
جمع‌بندی و راه‌کارها:
- تجاری‌سازی پژوهش‌ها و توسعه اکوسیستم استارتاپی قدرتمند: با حمایت مالی، مراکز نوآوری، سرمایه‌گذاران خطرپذیر و ایجاد پارک‌های علم و فناوری.
- افزایش سرمایه‌گذاری در زیرساخت آموزشی و صنعتی: مثل قدرت محاسباتی، داده‌های باکیفیت و MLOps در شرکت‌ها (که چالش‌هایی نیز دارد)
- همکاری‌های بین‌المللی علمی و انتقال دانش: حتی در شرایط تحریم، امکان تعاملات علمی محدود اما هدفمند وجود دارد.
- پذیرش گسترده در کسب‌وکارها: با جلوگیری از فاصله ۷ ساله فعلی از میانگین جهانی، از طریق آموزش، انتقال تجربه و توسعه راهکارهای بومی.
جمع‌بندی
در مجموع، جایگاه ایران در یادگیری ماشین ترکیبی از رشد علمی، کاربردهای کاربردی نوآورانه، چالش‌های ساختاری و چشم‌اندازهای آینده است. رشد چشمگیر در تولیدات علمی، موقعیت قابل توجه در شبکه‌های عصبی، و حضور فعال استارتاپ‌ها، نشان‌دهنده ظرفیت واقعی کشور است. اگر کشور بتواند تحریم‌ها را پشت سر گذاشته، سرمایه‌گذاری زیرساختی انجام دهد و مغزهای جوان را حفظ کند، می‌تواند به یکی از بازیگران مهم منطقه‌ای و حتی فراتر از آن تبدیل شود.
همچنین بخوانید:
