در تازه‌ترین گزارش منتشرشده توسط Educational Technology & Change Journal (ETC Journal) در تاریخ ۲۵ اکتبر ۲۰۲۵، پنج ترند اصلی در حوزه هوش مصنوعی در سلامت و دیگر کاربردهای صنعتی معرفی شدند که انتظار می‌رود تا پایان سال ۲۰۲۵ و سال ۲۰۲۶ نقش مهمی در تحول فناوری ایفا کنند. این ترندها شامل تدوین مدل‌های تخصصی متن‑باز (open‑source fine‑tuning)، زیرساخت‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی (decentralized AI infrastructure)، سیستم‌های عامل خودکار (agentic AI systems)، ترکیب محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی (hybrid quantum‑AI systems) و هوش لبه‌ای (edge AI) هستند. پژوهشگران معتقدند این گرایش‌ها فقط جنبه فنی ندارند؛ بلکه مسیر نوآوری، بهبود عملکرد کسب‌وکارها و تعامل هوشمندانه‌تر انسان و ماشین را شکل می‌دهند.

۱. مدل‌های متن‌باز تخصصی

در نخستین ترند، گزارش اشاره می‌کند که توسعه ماژول‌های مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز تخصصی سرعت بیشتری یافته است. شرکت‌ها و پژوهشگران با تغییر و اصلاح مدل‌های بزرگ عمومی، نسخه‌هایی می‌سازند که به‌صورت خاص برای حوزه‌های پزشکی، مالی یا آموزشی طراحی شده‌اند. این رویکرد می‌تواند هزینه‌ توسعه را کاهش دهد و انعطاف‌پذیری بیشتری به سازمان‌ها بدهد.

۲. زیرساخت‌های غیرمتمرکز AI

ترند دوم به تحولی در ساختار زیرساخت‌های هوش مصنوعی اشاره دارد: آنچه گزارش آن را «زیرساخت‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی» می‌نامد. در این مدل، پردازش و داده‌ها در لبه شبکه یا مراکز محلی انجام می‌شوند، نه صرفاً در ابررایانه‌های بزرگ. این موضوع باعث می‌شود latency کمتر شود، حریم خصوصی تقویت شود و کاربردهایی مانند رباتیک یا خودروهای خودران بهتر عملی شوند.

۳. سیستم‌های عامل عامل‌محور

گزارش سیاق ترند سوم را «agentic AI systems» می‌نامد؛ سیستم‌هایی که نه فقط پاسخ می‌دهند، بلکه تصمیم می‌گیرند، برنامه‌ریزی می‌کنند و خودکار عمل می‌کنند. این نسل از هوش مصنوعی قادر خواهد بود وظایف چندمرحله‌ای را به‌صورت مستقل انجام دهد و در محیط‌های واقعی مانند لجستیک، تولید یا خدمات نقش بیشتری پیدا کند.

۴. ترکیب هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی

ترند چهارم به سرعت رشد «سیستم‌های ترکیبی کوانتوم‑هوش مصنوعی» اشاره دارد. پژوهشگران معتقدند که زمانی نزدیک است که کامپیوترهای کوانتومی به همراه هوش مصنوعی برای حل مسئله‌هایی که امروز غیرقابل انجام‌اند به‌کار روند. این رویکرد مخصوصاً در حوزه‌های مانند داروسازی، علم مواد و شبیه‌سازی بزرگ می‌تواند تأثیرگذار باشد.

۵. هوش لبه‌ای (Edge AI)

در نهایت، ترند پنجم به کاربرد «هوش لبه‌ای» می‌پردازد؛ یعنی اجرای هوش مصنوعی در دستگاه‌ها و سنسورهایی که نزدیک به کاربر یا محیط هستند، نه فقط در سرورهای مرکزی. این تحول مصرف انرژی را کاهش می‌دهد، پاسخ‌ها را سریع‌تر می‌کند و امکان کاربردهایی مانند اینترنت اشیاء، امنیت تصویری و خودروهای هوشمند را گسترش می‌دهد.

جمع‌بندی

گزارش ETC Journal نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در سلامت و دیگر حوزه‌ها در حال عبور از مرحله تجربه و تحقیق به مرحله کاربرد گسترده است. سازمان‌ها و پژوهشگران که اکنون خود را با این ترندها تطبیق دهند، در موقعیت بهتری برای نوآوری و رقابت خواهند بود. آینده هوش مصنوعی، ترکیبی از متن‌باز بودن، شبکه‌های توزیع‌شده، عامل‌های هوشمند، محاسبات کوانتومی و هوش لبه‌ای خواهد بود.