الذكاء الاصطناعي
الهند في قلب سباق الذكاء الاصطناعي – كيف يمكن للحوسبة العصبية أن تدفع الأمة إلى الصدارة
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
صناعة الذكاء الاصطناعي (AI) هي تغير العالم بطريقة دراماتيكية بينما تصبح جزءًا أساسيًا من الأعمال عبر القطاعات.
من الرعاية الصحية، التجزئة، المالية، التصنيع، وسلسلة التوريد إلى التعليم، الطاقة، وصناعات الترفيه، هناك طلب متزايد على الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
وفقًا لـ PWC، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل الإنتاجية وإمكانات الناتج المحلي الإجمالي للاقتصاد العالمي مع أكبر مكاسب يُتوقع رؤيتها في الصين وأمريكا الشمالية، بما يعادل إجمالي 10.7 تريليون دولار.
بدافع هذا الاستخدام المتزايد، سوق الذكاء الاصطناعي من المتوقع أن ينمو من 50 مليار دولار في 2023 إلى ما يزيد بكثير عن 800 مليار دولار بحلول نهاية هذا العقد، وفقًا لـ Statista.
هذا الازدهار في الذكاء الاصطناعي أدى إلى منافسة بين الشركات الكبيرة لتطوير أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، وتحرص الدول على تعزيز أنظمتها التنافسية في الذكاء الاصطناعي.
في ظل ذلك، برزت الهند كلاعب رئيسي، حيث يستخدم 92٪ من العاملين في المعرفة الذكاء الاصطناعي التوليدي مقارنةً بالمتوسط العالمي المنخفض كثيرًا وهو 75٪.
في أواخر الشهر الماضي فقط، أغنى رجل في آسيا، موكيش أمباني، رئيس مجلس إدارة ريلاينس إندستريز، كشف عن “JioBrain”، مجموعة من أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحويل الأعمال في مجال الطاقة والنسيج وغيرها. يعمل قسم الاتصالات في ريلاينس حاليًا مع معهد التكنولوجيا الهندي (IIT) لإطلاق “Bharat GPT” للمستخدمين الهنديين.
“نحتاج إلى أن نكون في طليعة استخدام البيانات، مع الذكاء الاصطناعي كعامل تمكين لتحقيق قفزة كوانتية في الإنتاجية والكفاءة. “
– موكيش أمباني
بعد بناء صناعة تكنولوجيا معلومات قوية بقيمة 250 مليار دولار، تضع الهند الآن أنظارها على خدمات الذكاء الاصطناعي، والتي وفقًا لتقرير من Nasscom وBCG قد تصل قيمتها إلى 17 مليار دولار خلال السنوات الثلاث القادمة. (RELIANCE.BO )
مع أكثر من 900 مليون مستخدم للإنترنت، برزت الهند كـ “عاصمة البيانات في العالم”. إن توفر هذه الكمية الهائلة من البيانات للجمهور مفيد للغاية للشركات، حيث يمكنها كتابة خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
مع ذلك، هناك حاجة إلى قوة حوسبة وموارد مشتركة لتسريع صناعة الذكاء الاصطناعي في البلاد. لهذا، قامت الحكومة الهندية بشراء ألف وحدة معالجة رسومية لتوفير قدرة حوسبة لصانعي الذكاء الاصطناعي.
في وقت سابق من هذا العام، وصلت الشحنة الأولى من شرائح Nvidia (NVDA ) إلى مراكز البيانات الهندية بعد زيارة الرئيس التنفيذي لأكبر شركة شرائح في العالم، جينسن هوانغ، للهند وإجراء مناقشة مع رئيس الوزراء ناريندرا مودي والمسؤولين التقنيين.
“لديكم البيانات، لديكم المواهب. سيكون هذا أحد أكبر أسواق الذكاء الاصطناعي في العالم.”
– هوانغ قال لرئيس الوزراء في ذلك الوقت
اختراق: تقليد الدماغ لحوسبة أذكى
وسط كل هذا، حقق العلماء في مركز علوم وهندسة النانو (CeNSe)، معهد العلوم الهندي (IISc)، بنغالور، الهند، إنجازًا كبيرًا في تقنية الحوسبة العصبية. هذه التقنية تحاكي بنية ووظيفة الدماغ البشري لإنشاء أنظمة حوسبة أكثر كفاءة وذكاءً.
يمكن لهذا التقدم الهائل أن يساعد الهند على أن تصبح لاعبًا رئيسيًا في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي وجعل حوسبة الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع ومدمجة في أجهزتهم الشخصية.
هذا إنجاز عظيم بالتأكيد، نظرًا لأن نموذج الحوسبة السحابية التقليدي يتطلب مراكز بيانات ضخمة تستهلك الكثير من الطاقة. إن استخدام مراكز البيانات ذات الاستهلاك العالي للموارد يحد من استخدامها لمجتمع صغير من المطورين.
توفر الأجهزة العصبية كفاءة طاقة محسنة ومساحة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، في الوقت الحالي، يمكنها التعامل فقط مع عمليات منخفضة الدقة. المهام مثل معالجة اللغة الطبيعية، تدريب الشبكات العصبية، ومعالجة الإشارات تتطلب دقة حوسبة أكبر بكثير وتجاوزت حاليًا نطاق عناصر الدوائر العصبية الفردية.
ومع ذلك، يمكن للتقدم الأخير الذي حققه علماء IISc أن يساعد في ذلك ويدفع المجال نحو ‘الحوسبة الطرفية’، التي تنقل معالجة البيانات وتخزينها أقرب إلى الأجهزة التي تُنشئ وتستخدم البيانات. هذا يقلل من زمن الاستجابة، يحسن أداء التطبيقات، ويوفر تكاليف الشبكة.
تتيح الحوسبة الطرفية مزيدًا من تمكين التطبيقات في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وموثوقية أكبر.
نُشرت في Nature، أحدث أبحاث البروفيسور سريتوش غوسوامي في CeNSe، IISc، الذي قاد مجموعة من العلماء والطلاب، حيث طوّر نوعًا من أجهزة أشباه الموصلات يُسمى الميمريستور. بدلاً من استخدام التقنية التقليدية القائمة على السيليكون، تم إنشاء الميمريستور باستخدام فيلم معدني عضوي.
سمح استخدام الأفلام الجزيئية للباحثين بتتبع الحركات الأيونية الحرة، مما وسّع مسارات الذاكرة.
لإرساء ضوابط حركية على الانتقال الجزيئي الذي مكن الخصائص العصبية في عنصر دائرة واحد، طبق العلماء نبضات جهد ثم قاموا بربط الحركات الجزيئية بإشارة كهربائية مميزة. هذا أنشأ ‘يوميات جزيئية’ شاملة لمختلف الحالات.
“بسبب هذه الحركة الأيونية الحرة، تم توليد عدد لا يحصى من حالات الذاكرة الفريدة والمسارات. ظلت هذه الحالات الوسيطة غير قابلة للوصول حتى الآن، حيث أن معظم الأجهزة الرقمية لا يمكنها الوصول إلا إلى حالتين فقط، إما حالة توصيل عالية أو منخفضة.”
– البروفيسور سريبراتا غوسوامي، والد البروفيسور سريتوش، عالم زائر في CeNSe
هذه المنصة، من خلال دمج إبداع الكيمياء ودقة الهندسة الكهربائية، “سمحت لنا بالتحكم في الحركيات الجزيئية بدقة عالية داخل دائرة إلكترونية مدفوعة بنبضات جهد نانوية”، أضاف.
كان التغيير الجزيئي صغيرًا، لكنه بالضبط ما سمح بوجود مسرّع عصبي عالي الدقة والكفاءة. هذا المسرّع الفريد من نوعه يمكنه تخزين ومعالجة البيانات داخل نفس الموقع.
وبالتالي، سمح المادة أساسًا لجهاز أشباه الموصلات بنسخ طريقة معالجة دماغنا للمعلومات باستخدام المشابك والعصبونات. عند دمجه مع حاسوب رقمي عادي، عزّز الميمريستور طاقة الأداء وسرعته بمئات المرات، مما جعله مسرّعًا للذكاء الاصطناعي فعالًا في استهلاك الطاقة.
من المتوقع أن يتيح التوسع النهائي للتقنية أن يتم تنفيذ أكثر مهام الذكاء الاصطناعي تعقيدًا وعلى نطاق واسع، مثل تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، على حاسوب محمول أو هاتف ذكي بسيط بدلاً من الحاجة إلى مراكز البيانات.
تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي بتقنية الميمريستور
مع الطلب المتزايد على هواتف ذكية أسرع وأكثر كفاءة، تواجه الحوسبة الرقمية القائمة على تقنية الترانزستورات السيليكونية بالفعل قيودًا. بالإضافة إلى نمو الذكاء الاصطناعي، هناك الآن حاجة ماسة إلى ابتكارات يمكنها تحسين سرعة المعالجة وكفاءة الطاقة في أنظمة الحوسبة الحالية بشكل كبير.
لإنشاء مثل هذا الجهاز، استخدم علماء IISc طريقة الفيلم المعدني العضوي لميمريستوراتهم — وهي نهج الحوسبة داخل الذاكرة الذي يتبعه صانعو الرقائق لتجاوز المشكلات لكنه لم يحقق نجاحًا كبيرًا — والتي تعمل كدائرة العصبون-المشبك في الدماغ.
خلال عقد 2010، حاولت الشركات تقليد الدماغ، لكنها استمرت في استخدام الترانزستورات السيليكونية ولم تحقق مكاسب ملحوظة.
“في عقد 2020، تعود الاستثمارات البحثية إلى الأوساط الأكاديمية لأن هناك إدراكًا أننا بحاجة إلى اكتشافات أساسية أكثر لتحقيق الحوسبة المستوحاة من الدماغ. إذا اعتمدت نهج القوة الغاشمة لاستخدام الترانزستورات وفرض خوارزميات معينة، فلن ينجح ذلك.”
– سريتوش قال في مقابلة
في دماغنا، الذاكرة والمعالجة ليستا مشابهتين للحاسوب الرقمي. لا توجد أصفار ووحدات تُستخدم لمعالجة المعلومات أو تقسيم البيانات إلى قطع صغيرة هنا. ما يفعله دماغنا هو استيعاب كتل كبيرة من البيانات لمعالجة المعلومات، مما يقلل بشكل كبير عدد الخطوات المطلوبة للحصول على الإجابات، مما يجعله فعالًا جدًا في استهلاك الطاقة.
إن الجمع بين الحوسبة التناظرية وتقنية الميمريستور يجعل الحوسبة العصبية سريعة وعالية الكفاءة.
لذلك، خزن الفريق وعالج البيانات في 16,520 حالة في آن واحد بدلاً من حالتين فقط (أصفار ووحدات). هذا قلل عدد الخطوات المطلوبة لإجراء العمليات الرياضية الأساسية خلف خوارزميات الذكاء الاصطناعي، حيث تم ضرب مصفوفات 64×64 في 64 خطوة فقط، بينما كانت ستستغرق 262,144 عملية.
لاختبار الجهاز، وصل الفريقه إلى حاسوب مكتبي تقليدي ثم استخدموه لأداء المهمة المعقدة لإعادة توليد صورة ‘أعمدة الخلق’ التابعة لناسا باستخدام بيانات تلسكوب جيمس ويب الفضائي. تم إنجاز المهمة بسرعة أكبر وباستهلاك طاقة أقل بكثير مقارنةً بالحاسوب العادي.
أبلغ الفريق عن كفاءة طاقة قدرها 4.1 تيرا-عملية في الثانية لكل وات (TOPS/W)، وهو ما يمثل كفاءة أعلى بـ 220 مرة مقارنةً بوحدة معالجة الرسومات NVIDIA K80، مع وجود مساحة كبيرة لمزيد من التحسينات.
“لقد واجهت الحوسبة العصبية مجموعة من التحديات غير المحلولة لأكثر من عقد من الزمن،” أشار سريتوش، مضيفًا أنه خلال بحثهم الذي استمر عقدًا من الزمن واكتشافهم “النادر”، تمكن الفريق من حل جميع التحديات الستة التي بدأوا بها، وفي العملية، “قربوا من تحقيق النظام المثالي”.
في المرحلة الحالية، هو مجرد إثبات مبدئي، ولكن على الرغم من كونه في مراحله الأولية، فإن حقيقة أن الفريق حقق تحسينًا بأربع درجات من الحجم مقارنةً بالطرق المتقدمة مع استهلاك طاقة أقل بـ 460 مرة من الحواسيب الرقمية، يعتقد العلماء أن هذا التقدم يمكن أن يساعد الهند على تحقيق قفزة كبيرة في أجهزة الذكاء الاصطناعي.
According to Navakanta Bhat, a silicon electronics expert who’s a professor at CeNSE (who also led the project’s design):
“ما يبرز هو كيف حولنا الفهم المعقد للفيزياء والكيمياء إلى تقنية رائدة لأجهزة الذكاء الاصطناعي. في سياق مهمة أشباه الموصلات الهندية، قد يكون هذا التطور نقطة تحول، يثوّر التطبيقات الصناعية، الاستهلاكية، والاستراتيجية. لا يمكن المبالغة في أهمية هذا البحث على الصعيد الوطني.”
في المرحلة التالية، سيبني الفريق مصفوفات أكبر تصل إلى 256×256. بتمويل من وزارة الإلكترونيات وتكنولوجيا المعلومات (MeitY)، يهدف البحث أيضًا إلى تطوير وإظهار حل نظام على رقاقة (SoC) وفي النهاية حاضنة شركة ناشئة لجعلها تجارية، ومن المتوقع أن يحدث ذلك خلال السنوات الثلاث القادمة.
تموضع الهند كقائدة عالمية في الذكاء الاصطناعي
يجمع مزيج من المؤسسات البحثية، الشركات الناشئة، والشركات التقنية الكبيرة بين يدٍ يدٍ يدفع النمو الكبير الذي يشهده قطاع الذكاء الاصطناعي في الهند حاليًا. إنه بفضل هؤلاء المشاركين أن الذكاء الاصطناعي النظري يُترجم بنجاح إلى تطبيقات واقعية.
لكن هذا ليس كل شيء. لقد حصل قطاع الذكاء الاصطناعي المتنامي بسرعة في الهند على دعم كبير من حكومتها، التي قدمت عدة سياسات ومبادرات استراتيجية، مثل الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي، فرقة عمل الذكاء الاصطناعي، ومهمة الذكاء الاصطناعي، لتسريع تقدمه.
من خلال زيادة الاستثمارات بقيمة 1.25 مليار دولار نحو “مهمة IndiaAI”، تعمل الحكومة كالدافع الرئيسي وراء تحول الذكاء الاصطناعي في الهند.
تبحث وزارة الإلكترونيات وتكنولوجيا المعلومات (MeitY)، التي مولت الاختراق الحوسبي الأخير في IISc، عن حلول للذكاء الاصطناعي ضمن مهمة IndiaAI.
تدعو MeitY لتقديم طلبات حلول الذكاء الاصطناعي لمعالجة التحديات الأساسية في مجالات تغير المناخ، الزراعة، الرعاية الصحية، والتقنيات المساعدة. سيخضع المتقدمون لعدة جولات من التقييم، وعند اختيارهم، سيُمنحون تمويلًا لتطوير ونشر حلولهم لاستخدام الحكومة والكيانات المرتبطة بها لمدة أربع سنوات.
تُنفّذ المبادرة تحت مبادرة تطوير تطبيقات IndiaAI (IADI)، أحد الأعمدة السبعة لـ IndiaAI. حددت الوزارة ما يصل إلى خمسة عشر بيانًا للمشكلات في وثيقة الطلب.
في مكان آخر، اختارت AWS سبع شركات ناشئة هندية لبرنامجها العالمي لتسريع الذكاء الاصطناعي التوليدي. تشمل هذه الشركات الناشئة Zocket، Unscripted AI، Phot.ai، Orbo.ai، Neural Garage، House of Models، وConverse. من بين 80 شركة اختارتها AWS من جميع أنحاء العالم، تم اختيار هذه الشركات الناشئة لاستخدامها المبتكر للذكاء الاصطناعي وطموحاتها في النمو العالمي.
ستتمكن جميع الشركات المختارة من الوصول إلى شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة و تقنيات الحوسبة والتخزين. كما سيُزودون بأرصدة AWS، وتعليم، وإرشاد لتطوير استخدامهم لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
في حين أن البلاد تحقق تقدمًا كبيرًا، لا تزال هناك العديد من العقبات في طريق تحقيق سيادة الذكاء الاصطناعي. تحتاج الهند إلى معالجة نقص المهارات والبنية التحتية الكافية لتجسيد كامل إمكاناتها لتصبح رائدة عالمية في الذكاء الاصطناعي.
الشركات التي تساعد في تعزيز سوق الذكاء الاصطناعي في الهند
أدى نمو سوق الذكاء الاصطناعي في الهند إلى قيام عدة شركات بالعمل على تعزيز الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أصبحت شركة Krutrim الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أول يونيكورن في الهند هذا العام عندما حصلت على تمويل بقيمة 50 مليون دولار من Lightspeed Venture Partners والملياردير فينود خوسلا. وفي الوقت نفسه، أعلن أغنى شخص ثاني في آسيا، غوتام أداني، عن مشروع مشترك مع الإمارات لاستكشاف الذكاء الاصطناعي وتنويع الخدمات الرقمية.
تعمل مايكروسوفت أيضًا على تمكين مبادرات في الهند تهدف إلى تزويد 2 مليون شخص بمهارات الذكاء الاصطناعي. تستخدم إنفوسيس، ويبرو، تك ماهيندرا، ولارسن وتوبرو (L&T) وغيرها الذكاء الاصطناعي في أعمالهم. وفي الوقت نفسه، وقعت HCL Technologies (HCLTECH.BO ) صفقة مع شركة فوكسكون الصينية لإنشاء مرفق اختبار شرائح.
الآن، دعونا نلقي نظرة على اسم بارز في صناعة الذكاء الاصطناعي في الهند:
Tata Consultancy Services (TCS)
أكبر شركة برمجيات في الهند، TCS، استثمرت 1.5 مليار دولار في خط أنابيب مشروع الذكاء الاصطناعي التوليدي في يوليو هذا العام. يأتي ذلك بعد أن أنشأت TCS وحدة أعمال سحابة الذكاء الاصطناعي المتخصصة العام الماضي. ثم هناك منطقة تجربة الذكاء الاصطناعي التي تسمح للموظفين بتطوير وتجربة حلول الذكاء الاصطناعي. حتى الآن، تلقى أكثر من 300,000 موظف في TCS تدريبًا أساسيًا في الذكاء الاصطناعي، بينما تتعامل الشركة حاليًا مع أكثر من 270 مشاركة في الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي.
تعمل TCS أيضًا على تعزيز صناعة أشباه الموصلات في الهند وتعمل مع Tata Electronics لتطوير شرائح بحلول 2026. في الوقت نفسه، تقود Tata Electronics التصنيع من خلال مصنعين لأشباه الموصلات معتمدين. سيتم إنشاء المنشأة الأولى بقيمة 11 مليار دولار بالتعاون مع شركة Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) التايوانية بهدف تصنيع 50,000 رقاقة شهريًا. المنشأة الثانية بقيمة 3.26 مليار دولار ستكون مصنعًا لتجميع واختبار الشرائح ومن المتوقع أن يبدأ تشغيله في السنوات القادمة.
فيما يتعلق بالماليات، TCS reported سجلت زيادة بنسبة +3.9٪ على أساس سنوي في إيراداتها لتصل إلى 7.51 مليار دولار أمريكي للربع الثاني من 2024. صافي الدخل كان 1.44 مليار دولار أمريكي، بينما صافي النقد من العمليات كان 1.34 مليار دولار أمريكي. كما أفادت الشركة بنمو “قوي جدًا” في الأسواق الناشئة، بقيادة الهند.
الخلاصة
الهند، بشعبها الشاب والرقمي المتمرس، في موقع جيد لدفع نمو الذكاء الاصطناعي ليس فقط محليًا بل على نطاق عالمي. سوق الذكاء الاصطناعي في الهند في الواقع projected to reach من المتوقع أن يصل إلى 8 مليارات دولار بحلول 2025.
من خلال البحث والتطوير المستمر، كما أظهره IISc، يمكن للبلاد أن تصبح لاعبًا رئيسيًا في سباق الذكاء الاصطناعي. لكن لكي تتصدر الهند فعليًا، يجب على جميع أصحاب المصلحة العمل معًا لدعم رحلة الذكاء الاصطناعي في البلاد، وإطلاق إمكاناتها الضخمة، وتحويل الذكاء الاصطناعي بالكامل.
انقر هنا لتتعرف على كل ما يتعلق بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
