يُعاني الذكاء الاصطناعي من مشكلة في استهلاك الطاقة. وصلت شريحة “عصبية الشكل” من المملكة المتحدة تُقلل الاستهلاك بمقدار 2000 ضعف.

أدى الحماس العالمي للذكاء الاصطناعي التوليدي والشبكات العصبية إلى نسياننا، ربما بسبب التفاؤل التكنولوجي المفرط، تفصيلاً مادياً واقتصادياً بالغ الأهمية: يستهلك الذكاء الاصطناعي كمية هائلة من الطاقة. تتطلب مزارع الخوادم الضخمة طاقة تُضاهي ما تستهلكه دول صغيرة، مما يخلق اختناقاً هيكلياً يُهدد بخنق الابتكار نفسه. ومن المفارقات، أن الحل قد لا يكمن في خوارزميات برمجية بالغة التعقيد، بل في عودة جذرية إلى الأجهزة المادية.

طوّر فريق من الباحثين في جامعة لوبورو بالمملكة المتحدة شريحة إلكترونية جديدة مستوحاة من الدماغ البشري، تُبشّر بجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة بما يصل إلى ألفي ضعف مقارنةً بالأساليب التقليدية. ويمكن لهذه الخطوة الهامة أن تُغيّر منحنى العرض الإجمالي لقطاع التكنولوجيا، مما يُتيح استخدام موارد الطاقة الثمينة.

ما هي شريحة الميمريستور وكيف تعمل؟

لفهم أهمية هذا الاكتشاف، الذي نُشر في المجلة العلمية Advanced Intelligent Systems ، نحتاج إلى التعمق في تعقيدات ما يسمى بالحوسبة الخزنية (RC) والإلكترونيات العصبية.

تعتمد الحواسيب التقليدية، المبنية على معمارية فون نيومان ، على فصل وحدة المعالجة المركزية (CPU) عن الذاكرة بشكل واضح. في كل مرة تُجرى فيها عملية حسابية، تنتقل البيانات ذهابًا وإيابًا، مما يستهلك وقتًا وطاقة. أما الشريحة البريطانية الجديدة، بقيادة الدكتور بافيل بوريسوف، فتستخدم بدلاً من ذلك أجهزة تُسمى الميمريستورات (اختصارًا لكلمة ذاكرة ومقاومة ). لا تقتصر وظيفة هذه المكونات على الحد من تدفق التيار الكهربائي فحسب، بل "تتذكر" أيضًا مقدار الشحنة التي مرت عبرها سابقًا . فهي تعالج المعلومات وتخزنها في نفس الموقع الفيزيائي تمامًا، تمامًا مثل المشابك العصبية في دماغنا.

ما هو الميمريستور: صورة توضيحية

لكن اللمسة العبقرية الحقيقية تكمن في بنية المواد المستخدمة:

• طبقة رقيقة من أكسيد النيوبيوم: مادة أشباه الموصلات الموجودة في قاعدة الجهاز، والقادرة على التبديل المقاوم المتطاير بناءً على الحرارة المتولدة عن طريق مرور التيار (تسخين جول).

• المسامية النانوية العشوائية: يحتوي قطب البلاتين السفلي على مسام نانوية موزعة بطريقة عشوائية تمامًا.

يحاكي هذا الخلل البنيوي الروابط التي تبدو فوضوية بين الخلايا العصبية في دماغ الثدييات. تسمح هذه الشبكة المعقدة والعشوائية للإشارات الكهربائية باتخاذ مسارات متعددة. عندما تمر إشارة (على شكل جهد كهربائي) عبر الشريحة، يختلف الاستجابة (تيار الخرج) بناءً على هذه الروابط الفيزيائية المعقدة و"الذاكرة قصيرة المدى" للمادة.

الاختبار الحاسم: الفوضى والتنبؤات

ولإثبات أن هذا النهج ليس مجرد تمرين أكاديمي جيد، بل هو واقع هندسي راسخ، أخضع الباحثون الشريحة لاختبارات حسابية معقدة للغاية:

1. عمليات منطق XOR: اختبار أساسي لا تستطيع الأنظمة الخطية البسيطة حله، تم اجتيازه بدقة 100٪ في 12 دورة تدريبية فقط.

2. التعرف على الصور: تعرفت الشريحة على الصور المنقطة للأرقام من صفر إلى تسعة بدقة فائقة.

3. نظام لورنز-63 الفوضوي: التحدي الأصعب. هذا هو النموذج الرياضي للفوضى، المعروف لدى عامة الناس بـ" تأثير الفراشة "، والمبني على معادلات تكاملية ثلاثية الأبعاد، حيث تُحدث أدنى التغيرات الأولية نتائج مستقبلية مختلفة تمامًا. من خلال إرسال البيانات الزمنية للنظام الفوضوي إلى الشريحة على شكل نبضات كهربائية، تمكنت الشبكة العصبية من التنبؤ بسلوك النظام على المدى القصير وإعادة بناء البيانات المفقودة بدقة مذهلة.

لماذا يوفر هذا الكثير من الطاقة؟

تتحقق وفورات الطاقة، التي قد تصل إلى ما يقارب 2000 ضعف مقارنةً بأداء المهمة نفسها عبر البرمجيات (مثل شبكات حالة الصدى التقليدية)، من خلال حقيقة أن الحساب الرياضي لا يُحاكى بواسطة ملايين الترانزستورات التي تعمل وتتوقف أثناء معالجة التعليمات البرمجية. بل يتم الحساب فعليًا . فالتغير في المقاومة الكهربائية داخل أكسيد النيوبيوم هو نتيجة مباشرة للعملية. وبذلك، يتم تجاوز عدم كفاءة البرمجيات تمامًا، حيث تتم معالجة البيانات المتغيرة بمرور الوقت مباشرةً في المكونات المادية . وينخفض ​​استهلاك الطاقة من الواط اللازم لتشغيل معالج قياسي إلى أجزاء من النانو جول لنبضة قراءة واحدة.

لماذا يُعدّ ذلك أمراً بالغ الأهمية للذكاء الاصطناعي والاقتصاد؟

إننا نواجه تحولاً جذرياً في النموذج. اليوم، لتشغيل الذكاء الاصطناعي المعقد، يجب أن تتصل أجهزتنا باستمرار بخوادم سحابية ضخمة، مع ما يصاحب ذلك من مشاكل تتعلق بزمن الاستجابة وأمن البيانات، وكما رأينا، استهلاك الطاقة غير المستدام.

تفتح هذه الشريحة آفاقًا جديدة للحوسبة الطرفية المتطورة. وهذا يعني إمكانية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة مباشرةً في الهواتف الذكية والسيارات وأجهزة الاستشعار الصناعية والأجهزة الطبية. أجهزة قادرة على معالجة سلاسل زمنية معقدة (مثل نبضات القلب، وتقلبات الطقس، وبيانات الأسواق المالية) مع العمل بشكل كامل دون اتصال بالإنترنت، وبشكل فوري، وببطارية تدوم لأشهر.

لا تزال هذه التقنية في مرحلة النموذج الأولي القابل للتطوير، لكنها ترسم الطريق نحو المستقبل. إذا كان للذكاء الاصطناعي أن يكون محرك إنتاجيتنا المستقبلية لا مجرد استنزاف لشبكات الكهرباء، فإن الابتكار سيتطلب بالضرورة أجهزة ذات كفاءة عالية، في توازن مثالي وعملي بين الطبيعة والهندسة.

المقال بعنوان "الذكاء الاصطناعي يعاني من مشكلة في الطاقة. من المملكة المتحدة تأتي الشريحة "العصبية" التي تقلل الاستهلاك بمقدار 2000 مرة" مأخوذ من موقع Scenari Economici .