شريحة الدماغ الميكروويفية تجمع بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة اللاسلكية

أنشأ فريق من مهندسي جامعة كورنيل شريحة دقيقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها التعامل مع كل من الحسابات والاتصالات بسرعات جيجاهرتز مع استهلاك طاقة منخفض للغاية. تتخلى شريحة الدماغ الميكروويفية عن علوم الحاسوب التقليدية لصالح تصميم شبكة عصبية، مما يتيح لها التعلم مثل الدماغ البشري.

يمكن لهذا الاختراق أن يكون له تأثير كبير على كل شيء من أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى ساعتك الذكية المستقبلية. إليك كيف اكتشف هذا الفريق من الباحثين المبتكرين طريقة استغلال طاقة الميكروويف لتحقيق مستوى جديد من القدرات الحوسبية وما يعنيه ذلك لك في المستقبل.

كيف تعمل الشبكات اللاسلكية اليوم

الشبكات اللاسلكية الرقمية هي جوهر ثورات التكنولوجيا اليوم. هذه الأنظمة حيوية في الحفاظ على تشغيل العالم عالي التقنية بسلاسة وسلامة الاتصالات. ومن الجدير بالذكر أن أول شبكة لاسلكية رقمية أصبحت عاملة في عام 1971. سُميت بـ ALOHA.net، تكريمًا لجامعة هاواي التي دعمت البحث،

تعمل الشبكات اللاسلكية الرقمية عن طريق تحويل الإشارات الرقمية إلى موجات راديوية. تُرسل هذه الموجات عبر الإرسال وتُستقبل عبر هوائي. من هنا يتم فك تشفير الإشارة بحيث يمكن استخراج البيانات الأصلية بأمان.

مشكلات الشبكات اللاسلكية الرقمية

هناك عدة مشكلات متجذرة في الشبكات اللاسلكية الرقمية. تظهر هذه الاختناقات لعدة أسباب، بما في ذلك الحاجة المستمرة لتحديث الأجهزة مثل الهوائيات والمعالجات والأنظمة الرقمية الأخرى للتعامل مع مزيد من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، هذه الشبكات تستهلك طاقة كبيرة، مما يتطلب مزيدًا من الطاقة لكل مكون جديد يُضاف.

للأسف، وصلت تقنية الشبكات اللاسلكية الرقمية إلى مستوى ثابت من حيث الأداء. تُقيد هذه الأنظمة بهيكلها الذي يتطلب تنظيم البيانات وتمريرها عبر بوابات منطقية ثنائية متزامنة مع ساعة. وإدراكًا للطلب المتزايد على اتصالات أسرع للتعامل مع مهام مثل الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي، ابتكر فريق من مهندسي كورنيل نهجًا جديدًا لحل هذه المشكلات نهائيًا.

دراسة شريحة الدماغ الميكروويفية

شبكة عصبية ميكروويفية مدمجة للحوسبة والاتصالات ذات النطاق العريض، نُشرت¹ في مجلة Nature Electronics، تصف تصميم شريحة جديد قادر على تجاوز عدة خطوات معالجة إشارة رقمية لتحقيق أداء عالي من حزمة صغيرة. يعمل تصميم شريحته الجديدة مثل دماغ ميكروويفي حيث يستخدم الخصائص الفريدة لهذه الموجات، إلى جانب شبكة عصبية متقدمة، لتوفير قدرات الاتصال والمعالجة من شريحة واحدة.

تصميم شبكة عصبية مدمجة

كجزء من هذا النهج، أنشأ المهندسون بروتوكول ذكاء اصطناعي مخصص. ثم تم برمجة إطار الذكاء الاصطناعي مباشرة في العتاد. يتيح الذكاء الاصطناعي للنظام قراءة تفاصيل البيانات بناءً على سعة الميكروويف، طوره، وتردده. بهذه الطريقة، يمكن لكل دليل موجي نقل كميات كبيرة من البيانات فورًا.

المصدر – Cornell University

استخدام الميكروويف لنقل البيانات

في شبكة لاسلكية رقمية تقليدية، توفر الخلايا العصبية الكهربائية الاتصال. ومع ذلك، في هذه الاستراتيجية، تُستخدم نبضات متحكم فيها من طاقة الميكروويف. تُشكل هذه الأدلة الموجية القابلة للتعديل نمطًا طبيعيًا.

يمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك التقاط هذه الأنماط، مما يتيح نقلًا بترددات تصل إلى عشرات الجيجاهرتز وتقليل التأخيرات المرتبطة بالترميز الرقمي وفك الترميز. من الناحية المثالية، يحقق خلط الميكروويف وانتشاره نفس هدف البرمجيات المتعددة من حيث قدرات الترميز والنقل.

فيزياء الميكروويف التناظرية

الخصائص الفريدة للميكروويف تجعلها مثالية لهذه المهمة. أولاً، سلوكها غير الخطي يسمح بمزيد من البيانات في الترميز إلى جانب معالجة البيانات الفائقة السرعة وإشارات اللاسلكية. يُدمج هذا النهج مع أدلة موجية قابلة للتعديل وشبكة عصبية مصممة خصيصًا لتمكين معدلات نقل بيانات من المستوى التالي.

شريحة دقيقة منخفضة الطاقة

من المثير للإعجاب أن شريحة الدماغ الميكروويفية تحتاج فقط إلى جزء من الطاقة التي تتطلبها الأنظمة التقليدية لإكمال مهام مماثلة. هذه الشريحة الصغيرة المصنوعة من السيليكون تستهلك أقل من 200 ملي وات. تستطيع تحقيق هذه الكفاءة الإضافية من خلال إنجاز مهمتين في آن واحد، معالجة بيانات فائقة السرعة، واتصالات لاسلكية.

حسابات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي

تتمتع شريحة الدماغ الميكروويفية بحساسية إضافية بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأنماط والتعلم مثل الدماغ البشري. يقوم النظام بمسح مزيج متحكم فيه من سلوكيات الترددات بالتزامن مع تصنيف مخططات الترميز لتحقيق حوسبة عالية الأداء. بذكاء، يوفّر استخدام الميكروويف في الشريحة حساسية عالية ويُمكّنها من التعامل مع حسابات نطاق التردد في الوقت الحقيقي، وظائف منطقية منخفضة المستوى، ومجموعة واسعة من المهام المعقدة الأخرى.

اختبار شريحة الدماغ الميكروويفية والنتائج

اختبر المهندسون نظامهم مقابل الخيارات الرقمية ذات الأداء العالي لمعرفة ما إذا كانت مفاهيمهم صامدة. شمل الاختبار تصنيف الإشارات اللاسلكية وإجراء حسابات عبر طيف واسع من الإرساليات الرقمية. ومن الجدير بالذكر أن نتائج الدراسة ألقت ببعض الضوء على مستقبل الاتصالات اللاسلكية.

تفوقت شريحة الدماغ الميكروويفية على طرق الاتصال اللاسلكي التناظرية والرقمية. ومن المثير للإعجاب أن النظام كان قادرًا على تصنيف أنواع متعددة من الإشارات اللاسلكية بدقة مماثلة للأنظمة الرقمية الأكبر والأكثر تكلفة. على وجه التحديد، أشارت التقارير إلى أن الذكاء الاصطناعي حقق دقة 88٪ في اختبارات تصنيف متعددة.

كما أشار المهندسون إلى أنهم يمكنهم تخصيص النظام عبر الضوابط ومحوّلات الإشارة في الوقت الحقيقي. تتيح هذه القدرة للشريحة التبديل بين مهام الذكاء الاصطناعي فورًا ودون أي فقدان في الأداء. كل ذلك يتحقق دون استخدام وظائف رقمية أو دوائر مخصصة.

اسحب للتمرير →

فوائد شريحة الدماغ الميكروويفية

هناك قائمة طويلة من الفوائد التي تجلبها دراسة شريحة الدماغ الميكروويفية إلى السوق. أولاً، تفتح الباب أمام شبكات وإلكترونيات لاسلكية أسرع وأكثر موثوقية. وبالتالي، تُعد هذه خطوة هامة في مجال الاتصالات اللاسلكية حيث تمثل أول معالج يعتمد على الميكروويف قادر على معالجة بيانات فائقة السرعة وإشارات الاتصالات اللاسلكية في آن واحد.

حجم مدمج للأجهزة القابلة للارتداء

فائدة رئيسية أخرى تستحق الذكر هي حجم الجهاز. هذه الشريحة السيليكونية المدمجة هي مجرد جزء صغير من حجم الأنظمة الرقمية ذات الأداء المماثل. يعني حجمها الصغير أنه في يوم من الأيام قد تكون ما يزود أجهزتك القابلة للارتداء أو الأجهزة الذكية بالطاقة.

كفاءة الطاقة تحت 200 ملي وات

تم بناء شريحة الدماغ الميكروويفية لتستفيد من الحد الأدنى من الطاقة. ينجز هذا التصميم الفعال مهام عالية السرعة بينما يتطلب أقل من 200 ملي وات من الطاقة. تم تحقيق هذا الاستهلاك المنخفض للطاقة بفضل طريقة عمل الميكروويف وحساسية العتاد الطبيعية للتغييرات في سلوك الإشارة.

دقة عالية

الفائدة الأهم في هذه الدراسة هي أنها تُظهر كيف يمكن لهذا النظام منخفض التكلفة تقديم نتائج دقيقة للغاية. تُزيل شرائح الدماغ الميكروويفية عدة عوائق رقمية، مثل الحاجة إلى دوائر إضافية وأنظمة تصحيح الأخطاء. فهي تشعر طبيعيًا بالانحرافات في الاتصالات اللاسلكية ويمكنها العمل بحرية عبر ترددات ميكروويف متعددة.

التطبيقات والجدول الزمني للسوق

هناك عدة تطبيقات واقعية لتقنية شريحة الدماغ الميكروويفية. الاستخدام الواضح هو في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تتطلب بروتوكولات مثل ChatGPT وغيرها نقل بيانات واسع النطاق واتصالات. يمحو تصميم الشريحة الأخير هذا الخط الفاصل بين عتاد الاتصال وأنظمة المعالجة، مما يقلل التكاليف ويفتح الباب أمام أجهزة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

الأجهزة القابلة للارتداء والأجهزة الذكية

تحدث المهندسون عن كيفية تحسين عملهم لتقنية الأجهزة القابلة للارتداء. يتخيلون أن أنظمتهم ستمكن الهواتف المحمولة والساعات الذكية من دعم أنظمة ذكاء اصطناعي محلية، بدلاً من الحاجة إلى التواصل مع السحابة في كل مهمة. يمكن لهذه الاستراتيجية تحسين الأداء وإمكانية الوصول لهذه الأجهزة في المستقبل.

تطبيقات الأمن

استخدام رئيسي آخر لشريحة الدماغ الميكروويفية هو مراقبة الانحرافات في الإشارات عبر الشبكات الرقمية السريعة. نظرًا لأن كل ميكروويف يمكنه عرض كمية هائلة من البيانات للنظام، فإنه يتيح لهذه البروتوكولات توفير مسح في الوقت الحقيقي لحركة المرور اللاسلكية.

تُعد الميكروويفات جزءًا أساسيًا من تقنية الرادار. وبالتالي، يمكن لهذا الاختراق التكنولوجي أن يساعد في دفع تقنيات التتبع والاستهداف إلى المستوى التالي. ستتتبع الأنظمة المستقبلية المزيد من الأهداف وحتى تفك تشفير القنوات الرقمية المزدحمة في الوقت الحقيقي.

الجدول الزمني لشريحة الدماغ الميكروويفية

ستدخل شريحة الدماغ الميكروويفية السوق خلال السنوات 5-7 القادمة. أولاً، الطلب على أنظمة لاسلكية عالية الأداء لم يكن أبدًا أعلى. يفتح استخدام الفريق للميكروويف الباب أمام أداء أفضل وتقليل النفقات العامة. كل هذه العوامل ستدفع الاستثمار، والتوسع، وتكامل أنظمة الميكروويف.

باحثو شريحة الدماغ الميكروويفية

استضافت جامعة كورنيل دراسة شريحة الدماغ الميكروويفية. تُدرج الورقة الباحثين الرئيسيين وهم Bala Govind، Maxwell G. Anderson، Fan O. Wu، Peter L. McMahon، وAlyssa Apsel. بالإضافة إلى ذلك، تلقت الدراسة دعمًا ماليًا من وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA) ومرفق علوم وتكنولوجيا النانو في جامعة كورنيل.

مستقبل شريحة الدماغ الميكروويفية

سيتضمن مستقبل تقنية شريحة الدماغ الميكروويفية دفعًا نحو القابلية للتوسع. لقد ثبت أن التقنية فعّالة، لكن الآن سيحتاج المهندسون إلى توسيعها لمعرفة ما إذا كانت تستطيع التعامل بأمان مع الكم الهائل من البيانات التي تنتقل عبر أكثر الشبكات الرقمية تقدمًا اليوم.

الاستثمار في الاتصالات الرقمية

قطاع الاتصالات الرقمية هو سوق تنافسي للغاية. هناك عدة شركات كبرى لا تزال نشطة في هذا القطاع، تستثمر ملايين الدولارات في البحث والتطوير على أمل تحسين الأداء. إليكم شركة واحدة لا تزال خيارًا رائدًا للمستثمرين ورائدة في اتصالات الشبكات اللاسلكية الرقمية.

InterDigital Inc

تأسست InterDigital Inc. (IDCC ) في عام 1972 في كينغ أوف بروسيا باسم International Mobile Machines Corporation. دخل مؤسس الشركة، Sherwin Seligsohn، السوق لتحسين تقنيات الراديو التناظرية المحمولة وتكنولوجيا الأجهزة اللاسلكية المحمولة في ذلك الوقت.

منذ ذلك الحين، واصلت InterDigital Inc. توسيع منتجاتها وتحويل تركيزها نحو الأنظمة الرقمية. في عام 1992، غيرت الشركة اسمها إلى  InterDigital Communications Corp. لتعكس تركيزها الجديد على شبكات اللاسلكية الرقمية الناشئة.

في عام 1998، أمنت InterDigital شراكة رئيسية مع مزود الهواتف المحمولة Nokia. تضمنت الشراكة الاستراتيجية مساعدة InterDigital لشركة Nokia في تطوير وتصنيع مكونات شبكة الجيل الثالث (3G) الخاصة بـ Nokia.

حتى اليوم، لا تزال InterDigital رائدة في قطاع الاتصالات اللاسلكية. ومن المثير للاهتمام أنها وسعت عملياتها لتشمل أنظمة الذكاء الاصطناعي وأدوات معالجة الفيديو. وبالتالي، سيجد الباحثون عن مصنع ومطور مكونات الشبكات اللاسلكية أن InterDigital تمتلك تاريخًا طويلًا وحيويًا في السوق.

آخر أخبار وتطورات سهم InterDigital Inc. (IDCC)

شريحة الدماغ الميكروويفية | الخلاصة

يجب الإشارة إلى أن شريحة الدماغ الميكروويفية لديها القدرة على إحداث ثورة في قطاع الاتصالات. ساعد النهج البديهي للمهندسين، إلى جانب الخصائص الفريدة للميكروويف، في نجاح هذا البحث. الآن، سيعمل الفريق مع باحثين آخرين لدفع التقنية إلى الأمام، على أمل إنشاء خيارات شبكات لاسلكية أكثر قوة وأمانًا للجميع.

تعرف على اختراقات حوسبة أخرى رائعة هنا.

المراجع:

^{1. Govind, B., Anderson, M.G., Wu, F.O. et al. شبكة عصبية ميكروويفية مدمجة للحوسبة والاتصالات ذات النطاق العريض. Nat Electron (2025). https://doi.org/10.1038/s41928-025-01422-1}