شريحة تعمل بالضوء تعزز الذكاء الاصطناعي بكفاءة 100 مرة

كشف باحثون من جامعة فلوريدا عن شريحة تعمل بالضوء ومصممة للارتقاء بالذكاء الاصطناعي. تعتمد الشريحة على الفوتونات بدل الإلكترونات لتقديم أداء يضاهي أحدث الخيارات مع استهلاك جزء بسيط من الطاقة. وقد تساعد هذه التقنية في دفع تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى مستويات جديدة.

لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حلول عتادية جديدة

مع تحول أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى عنصر أساسي في التقنيات المتقدمة، تتضح عيوب الاستراتيجية الحالية. تعتمد المقاربة الراهنة على خوارزميات تتطور باستمرار لزيادة الأداء. وكانت فعالة سابقًا لأن المهندسين استطاعوا تطوير خوارزميات أكثر كفاءة وتخصصًا من دون الاصطدام بقيود العتاد.

متطلبات الحوسبة

لكن منظومة الذكاء الاصطناعي اليوم مختلفة، إذ لا تستطيع الأجهزة مواكبة الطلب المتزايد على الحوسبة. حتى القيود الصغيرة، مثل الوقت اللازم لعبور الإلكترونات الشريحة، أصبحت تحد من تحسين الأداء.

استهلاك الطاقة

يؤدي هذا العبء الحسابي أيضًا إلى زيادة الحاجة إلى الطاقة. فكلما زاد عدد الشرائح المستخدمة، ارتفع الاستهلاك. وتتطلب أقوى الأنظمة اليوم مراكز بيانات ضخمة قد تستهلك طاقة تعادل مدنًا كاملة.

قيود التوسع

وضعت هذه المتطلبات حدًا لقابلية توسع الأنظمة الحالية. ومع تباطؤ زيادة سرعة الشرائح، يجب خفض المتطلبات الحسابية لمهام الذكاء الاصطناعي. لذلك بدأ العلماء البحث عن طرق لتقليل كلفة عمليات الالتفاف.

لماذا عملية الالتفاف تستهلك طاقةً كبيرةً في الذكاء الاصطناعي

تعد عمليات الالتفاف مهمة أساسية تتيح للشبكات العصبية التعرف على الأنماط في النصوص والصور والفيديو. وهي من مكونات الذكاء الاصطناعي الحديث الأكثر استهلاكًا للطاقة، وقد تمثل نحو 90% من إجمالي الاستهلاك في بعض الأنظمة.

دراسة الشريحة العاملة بالضوء

تسلط الدراسة¹ تحويل فورييه فوتوني شبه خالٍ من الطاقة لتسريع عملية الالتفاف¹ الضوء على تصميم شريحة فوتونية يوفر عمليات التفاف فعالة ومدمجة ومنخفضة الكمون. يدمج التصميم مكونات بصرية مجهرية على شريحة سيليكون، ما يسمح بمعالجة أسرع مع طلب أقل على الطاقة.

المُرابط الضوئي المشترك للتحويل (pJTC)

يستخدم مُرابط التحويل المشترك الفوتوني ضوء الليزر لترميز البيانات ونقلها، ما يتيح إجراء حسابات سريعة من دون نقل إلكتروني. تمر الإشارة المشفرة عبر عدسات خاصة صممت للعمل بكفاءة ومن دون ارتفاع الحرارة.

المصدر – Advanced Photonics

عدسات فريسنل

صمم المهندسون عدسات مجهرية فائقة الرقة لهذه المهمة، وحفروا زوجًا من عدسات فريسنل الصغيرة مباشرة في الشريحة. وهي أرق من شعرة الإنسان وتشبه عدسات المنارات، ويسمح تصميمها المركز بتوجيه البيانات الضوئية بدقة.

تحويل فورييه

تبدأ العملية بتحويل البيانات إلى ضوء ليزر يمر عبر عدسات فريسنل. تسجل العدسات نمط الضوء وتحوله إلى إشارة رقمية لمزيد من المعالجة. وبذلك تزول تأخيرات سرعة الإلكترونات وتنخفض تكاليف التشغيل مع إتاحة وظائف جديدة.

تعدد الأطوال الموجية

تأتي الزيادة الحقيقية في قابلية التوسع من تعدد الأطوال الموجية، حيث تستخدم أشعة ليزر بألوان مختلفة لإجراء حسابات متوازية على الشريحة نفسها. وهي تقنية شائعة لتحسين نقل البيانات وتخزينها.

يتيح دمجها في شرائح الذكاء الاصطناعي الضوئية زيادة كبيرة في الأداء من دون رفع الطلب على الطاقة. وخفضت الشريحة الاستهلاك مئة مرة مقارنة بشرائح تقليدية مماثلة الأداء.

اختبار الشريحة العاملة بالضوء

أجرى المهندسون عدة اختبارات لإثبات أن الشريحة تقدم أداءً عاليًا باستهلاك ضئيل. استخدم أحد الاختبارات الذكاء الاصطناعي لتصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد. كما قاس الفريق الطلب على الطاقة ومعدل نقل البيانات، وكانت النتائج لافتة.

نتائج أداء الشريحة العاملة بالضوء

توفر الشريحة معالجة تضاهي الشرائح الإلكترونية التقليدية عالية الأداء، وحققت دقة 98% في تصنيف الكتابة اليدوية. وظلت النتائج كما هي حتى بعد إضافة تأخيرات زمنية إلى إشارات الإدخال.

أظهرت قدرات تعدد الإرسال أداءً موثوقًا. قدمت البنية الجديدة معدل نقل استثنائيًا وأجرت حسابات متقدمة باستهلاك قريب من الصفر. وتمهد النتائج لمراكز بيانات مستدامة قابلة للتوسع مع نمو صناعة الذكاء الاصطناعي.

اسحب للتمرير →

فوائد الشريحة العاملة بالضوء

تقدم دراسة الشريحة فوائد عديدة. يقلل التصميم التعقيد الحسابي، بينما تستخدم الشرائح الإلكترونية الحالية أجهزة بمقياس ذري تتطلب تصنيعًا مكلفًا. أما الشرائح البصرية فتحتاج إلى مكونات أقل وتحقق نتائج أفضل.

زمن استجابة منخفض

نجح المهندسون في إنشاء مسرع التفاف ضوئي مخصص لمهام الذكاء الاصطناعي. توفر الموجّهات متعددة الإرسال أداءً تنافسيًا وكفاءة استثنائية، وقد تكون مفتاحًا لنماذج أسرع وأكثر قدرة.

الكفاءة

لتحقيق أهداف الأمم المتحدة للانبعاثات الصفرية، يجب تقليل استهلاك الطاقة. يخفض هذا التصميم الاستهلاك حتى مئة مرة مع الحفاظ على حجمه الصغير، وهو أول تصميم فوتوني مخصص للذكاء الاصطناعي يحقق أداءً كبيرًا من دون طاقة إضافية.

قابلية التوسع

قابلية توسع هذه الاستراتيجية غير مسبوقة. ومع انتشار مراكز البيانات عالميًا، سيزداد الطلب على حلول موفرة للطاقة. تعالج التقنية تدفقات متعددة في الوقت نفسه، فتخفف قيود النقل وتفتح الطريق أمام مراكز منخفضة الاستهلاك.

تطبيقات الشريحة العاملة بالضوء في العالم الحقيقي والجدول الزمني:

للشريحة تطبيقات عديدة ويمكن أن تدعم البحث والابتكار. وبصفتها أول شريحة فوتونية مخصصة للذكاء الاصطناعي تجمع الأداء العالي والاستهلاك المنخفض، تمثل قفزة في الاستدامة وقابلية التوسع وقد تقود إلى خوارزميات أقوى.

خدمات السحابة

من المتوقع أن تصل هذه الشرائح أولًا إلى مراكز البيانات، وهي في صميم النهضة التقنية الحالية. تتطلب الخدمات السحابية منشآت تضم آلاف الحواسيب ومتصلة بمواقع أخرى لتوفير التخزين والحوسبة.

ستخفض الشريحة التكاليف والطلب على الطاقة وتدشن عصرًا من الذكاء الاصطناعي عالي الأداء باستهلاك محدود. وقد تنتقل مراكز كثيرة إلى الأنظمة الفوتونية عند توفرها على نطاق واسع.

الاتصالات

يمكن للتقنية تعزيز الاتصالات عبر حل مشكلات مثل الميل الأخير. وقد دمج المهندسون الذكاء الاصطناعي لتحسين أنظمة نقل البيانات. ستحتاج هذه المكونات إلى طاقة أقل ويمكن ربطها وتشغيلها بالتوازي لزيادة قدرة المعالجة.

الحوسبة عالية الأداء

ستساعد التقنية في تشغيل حواسيب الغد عالية الأداء. ستدمج الأجهزة الذكاء الاصطناعي مع التعرف على الوجوه وترجمة اللغات لتحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب. والهدف جعل الحوسبة أقوى وأسهل للمستخدمين الجدد.

العسكرية

يدرس القطاع العسكري التقنية بالفعل. أصبح الاعتماد على الذكاء الاصطناعي شائعًا من كشف التهديدات إلى قيادة الطائرات المسيرة، لذا تحتاج الأنظمة إلى تحديث مستمر. كما يفتح خفض الطاقة المجال لأنظمة مستقلة تعمل من دون اتصال بخيار مركزي.

الطبية

يواصل الذكاء الاصطناعي تغيير القطاع الطبي. تستطيع الأنظمة الحالية اكتشاف الأمراض والمساعدة في التعافي واقتراح العلاجات وإجراء العمليات. وقد ينقذ التصميم أرواحًا عبر جعل المكونات الطبية أكثر أمانًا وكفاءة. ويمكن للأجهزة المستقبلية العمل مدة أطول بطاقة أقل وتقديم مزايا إضافية.

الأجهزة القابلة للارتداء

ستستفيد الأجهزة القابلة للارتداء أيضًا من الشرائح الضوئية. فهي تتيح أجهزة أصغر وأكثر قدرة وبحاجة أقل إلى البطارية. ويمكن استخدام بطاريات أصغر أو إضافة وظائف جديدة، ما يزيد فائدتها.

الجدول الزمني

قد يستغرق وصول الشريحة إلى السوق ثلاثًا إلى خمس سنوات. الطلب عليها كبير، لكن الفريق يحتاج إلى شركاء صناعيين لتحسين التصميم والتصنيع. ورغم التأخير المحتمل، يرجح أن تستثمر شركات الذكاء الاصطناعي بكثافة بسبب فوائدها المتوقعة.

باحثو الشريحة العاملة بالضوء

أجريت الدراسة في جامعة فلوريدا بمشاركة Florida Semiconductor Institute وUCLA وجامعة جورج واشنطن. يذكر البحث Hangbo Yang وNicola Peserico وShurui Li وXiaoxuan Ma وRussell L. T. Schwartz وMostafa Hosseini وAydin Babakhani وChee Wei Wong وPuneet Gupta وVolker J. Sorger كمساهمين رئيسيين. ومول Office of Naval Research جزءًا منها.

مستقبل الشريحة العاملة بالضوء

يبدو مستقبل الشريحة واعدًا. قد يفتح العمل المجال أمام مزيد من البصريات المدمجة في الشرائح. ويمكن أن تصبح المقاربة معيارًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتساعد الصناعة على تلبية المتطلبات البيئية.

الاستثمار في الذكاء الاصطناعي

برزت شركات عديدة في تطوير الجيل المقبل من قدرات الذكاء الاصطناعي، من مصنعي الشرائح إلى مطوري الخوارزميات. ويواصل عملهم دفع الابتكار والوعي بالتطبيقات. وقد اكتسبت الشركة التالية سمعة بفضل الإبداع والالتزام بحل أبرز تحديات الذكاء الاصطناعي.

NVIDIA

دخلت NVIDIA، ومقرها وادي السيليكون، (NVDA ) السوق عام 1993. أسسها Jensen Huang وChris Malachowsky وCurtis Priem لتوفير وحدات معالجة رسومية متقدمة. وهي اليوم المزود الرائد لوحدات GPU وإحدى أكثر شركات الذكاء الاصطناعي ابتكارًا.

حافظت NVIDIA دائمًا على روح الابتكار. منذ إطلاق مسرع الرسوميات NV1 عام 1995، ازداد دعم المستهلكين والمستثمرين. طرحت أسهمها عام 1999، وبعد أقل من عام عقدت شراكة استراتيجية مع Microsoft (MSFT ) لتوريد شرائح الرسوميات لنظام XBOX.

في عام 2019 استحوذت NVIDIA على Mellanox لتوسيع حضورها في مراكز البيانات. واليوم تتمتع بموقع مهيمن وتقدم بعض أشهر بطاقات الرسوميات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

أحدث أخبار وأداء سهم NVDA (NVDA)

شريحة تعمل بالضوء | الخلاصة

تفتح الدراسة الباب أمام مستقبل أكثر استدامة، حيث لا تعني زيادة الأداء بالضرورة زيادة استهلاك الطاقة. وتعرض طريقة أفضل لإجراء حسابات بمستوى الذكاء الاصطناعي من دون استنزاف محطات الكهرباء. ولهذا الإنجاز يستحق الفريق تقديرًا كبيرًا.

تعرف على تقنيات أخرى مثيرة للاهتمام في الذكاء الاصطناعي الآن.

المراجع:

^{1. Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell L. T. Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta, Volker J. Sorger. تحويل فورييه فوتوني شبه خالٍ من الطاقة لتسريع عملية الالتفاف. Advanced Photonics, 2025; 7 (05) DOI: 10.1117/1.AP.7.5.056007}