تعمل أوبر، أكبر شركة لخدمات النقل التشاركي وتوصيل الطلبات في العالم، على توسيع بنيتها التحتية وقدراتها بمجال الذكاء الاصطناعي على منصة “أمازون ويب سيرفيسز”، حيث تستخدم الشركة خوادم مزودة بمعالجات AWS Graviton لدعم المزيد من “مناطق خدمة الرحلات” أو “Trip Serving Zones” – وهي البنية التحتية للمعالجة اللحظية التي تقف وراء كل رحلة وعملية توصيل. وبدأت الشركة في تنفيذ تجارب أولية لتدريب بعض نماذج الذكاء الاصطناعي على شرائح Trainium، مما يمكنها من تحقيق مطابقة أسرع بين السائقين والركاب، والتعامل بكفاءة أكبر مع الطلب العالمي، وتقديم تجارب أكثر ذكاءً وتخصيصاً لملايين المستخدمين يومياً.
في كل مرة يفتح فيها المستخدم تطبيق أوبر لطلب رحلة أو خدمة توصيل، يتم في الخلفية اتخاذ سلسلة من القرارات السريعة تشمل تحديد السائق الأقرب، والمسار الأسرع، وكم تستغرق الخدمة فعلياً. وللحصول على الإجابات الصحيحة بشكل فوري ولملايين الأشخاص في الوقت نفسه، يتطلب الأمر بنية تحتية مناسبة تُمكّن أوبر من تقديم هذه الإمكانيات على نطاق واسع خلال ساعات الذروة والفعاليات الكبرى.
كيف تساعد معالجات Graviton في تسيير ملايين الرحلات في الوقت الفعلي؟
تُعد “مناطق خدمة الرحلات” الجزء المصمم من نظام أوبر لضمان انسيابية كل رحلة وعملية توصيل، حيث يتطلب الأمر إجراء ملايين التوقعات ومعالجة بيانات المواقع في غضون أجزاء من الثانية.
وتعمل أوبر حالياً على توسيع استخدام خدمات الحوسبة والتخزين والشبكات من “أمازون ويب سيرفيس” لدعم عملياتها بشكل لحظي في “مناطق خدمة الرحلات”. ومع تنفيذ المزيد من هذه العمليات باستخدام AWS Graviton، تتمكن أوبر من تقليل استهلاك الطاقة مع إمكانية التوسع السريع خلال فترات ذروة الطلب، مما يُقلل زمن الاستجابة ويُحسّن التكلفة التشغيلية. كما أن الأداء العالي لمعالجات Graviton يتيح إجراء بعض الحسابات بشكل فوري بما يساعد على ربط الركاب بالسائقين بسرعة أكبر، مع الحفاظ على أعلى مستويات الموثوقية والتوافر والأمان.
وبهذا الخصوص، قال كامران زارغاهي، نائب رئيس قسم الهندسة في أوبر: “تعمل أوبر على نطاق واسع جداً تصبح فيه أجزاء الثانية ذات أهمية كبيرة. وبالتالي فإن نقل المزيد من مهام خدمة الرحلات إلى “أمازون ويب سيرفيسز” يمنحنا المرونة اللازمة لربط الركاب بالسائقين بسرعة أكبر، وإدارة خدماتنا خلال فترات الذروة دون انقطاع”.
تحسين تجربة رحلات أوبر على نطاق واسع باستخدام شرائح AWS Trainium
بدأت أوبر أيضاً باختبار استخدام شرائح AWS Trainium لتدريب بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي تدعم تطبيقاتها. وتعتمد هذه النماذج على تحليل بيانات مليارات الرحلات وعمليات التوصيل لتحديد السائق أو مندوب التوصيل المناسب، واحتساب أوقات الوصول بدقة، واقتراح أفضل خيارات التوصيل للمستخدم.
ويتطلب تدريب نماذج ذكاء اصطناعي بهذا الحجم قدرة حوسبة هائلة، وتوفر شرائح Trainium طريقة فعالة واقتصادية لتحقيق ذلك. ومع استمرار النماذج في التعلم من بيانات الرحلات المتزايدة، تصبح أوبر قادرة على تحقيق مطابقة أسرع، وتقدير أوقات الوصول بشكل أدق، وتقديم توصيات أكثر تخصيصاً للمستخدمين حول العالم، مما يساعدهم في الوصول إلى وجهاتهم واستلام طلباتهم بشكل أسرع.
وأضاف زارغاهي: “من خلال بدء اختبار بعض نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا على شرائح Trainium، نبني قاعدة تقنية تجعل كل تجربة من أوبر أكثر ذكاءً، وبذلك نتمكن من تركيز جهودنا على الأشخاص الذين يستخدمون تطبيق أوبر بشكل يومي”.
ومن جانبه، قال ريتش جيرافو، نائب الرئيس والمدير الإداري لأمازون ويب سيرفيسز في أمريكا الشمالية: “تُعدّ أوبر من أكثر التطبيقات التي تتطلب معالجة لحظية في العالم، ونحن فخورون بأن نكون جزءاً أساسياً من البنية التحتية التي تدعم عملياتها على المستوى الدولي. كما نساعد أوبر على تقديم مستوى الموثوقية التي يعتمد عليه مئات الملايين من الأشخاص اليوم، وتوفير التجارب المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي ستُشكّل مستقبل خدمات النقل التشاركي وتوصيل الطلبات”.
