طور البروفيسور حسام عمروش، الذي يعمل في جامعة التقنية بميونخ (TUM)، تركيبة جديدة مستعدة للذكاء الاصطناعي تعتمد على معمارية تكنولوجيا المعلومات في الذاكرة، وتعتبر ضعف القوة مقارنة بالنهج السائد حاليًا.
حسبما ذُكر في مجلة Nature، يطبق البروفيسور هذا النمط الحوسبي الجديد باستخدام دوائر خاصة تعرف باسم مفاتيح مجال الفيروكتريك الفعّالة (FeFETs).
يُمكن استخدام هذا في غضون بضع سنوات في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي الإنتاجي وخوارزميات التعلم العميق وتطبيقات الروبوت.
لماذا هذه الرقائق مختلفة عن السابقة؟
الفكرة الأساسية بسيطة: على عكس الرقائق السابقة حيث كانت الحسابات تتم فقط على مفاتيح مجال الفيرو، يُستخدم الآن المكان نفسه لتخزين البيانات أيضًا. وهذا يوفر الوقت والطاقة.
“نتيجة لذلك، يتم تعزيز أداء الرقائق أيضًا”، وفقًا لقول حسام عمروش، البروفيسور المتخصص في تصميم معالجات الذكاء الاصطناعي في جامعة التقنية بميونخ.
الكفاءة والقوة في رقائق الحوسبة الحديثة
يُلخص هذه الاحتياجات الرئيسية للرقاقة رياضيًا من خلال المعلمة TOPS/W: “تيرا-العمليات في الثانية لكل واط”. يمكن اعتبار هذا كعملة للرقاقات المستقبلية. السؤال هو كم عملية تيرا (TOP) يمكن للمعالج أداؤها في الثانية (S) عند توفير واط واحد (W) من الطاقة؟.
هندسة الرقاقات المستوحاة من الدماغ البشري
اقترض الباحثون مبدأ هندسة الرقاقات الحديثة من البشر. “في الدماغ، تدير الخلايا العصبية معالجة الإشارات، في حين يمكن للمرافق أن تتذكر هذه المعلومات”، وفقًا لقول حسام عمروش، وصفًا لكيفية قدرة البشر على التعلم واسترجاع العلاقات المعقدة.
للقيام بذلك، يستخدم الرقاقة مفاتيح “الفيروكتريك” (FeFET). هذه هي مفاتيح إلكترونية تضم خصائص إضافية خاصة (عكس الأقطاب عند تطبيق الجهد) ويمكنها تخزين المعلومات حتى عند فصلها عن مصدر الطاقة. بالإضافة إلى ذلك، تضمن القدرة على التخزين ومعالجة البيانات بشكل متزامن داخل المفاتيح.
الطريق إلى رقائق جاهزة للسوق
الهدف هو استخدام الرقاقة لتشغيل خوارزميات التعلم العميق، والتعرف على الأشياء في الفضاء، أو معالجة بيانات الطائرات بدون تأخير زمني. ومع ذلك، يعتقد البروفيسور من معهد ميونخ المتكامل للروبوتات والذكاء الاصطناعي (MIRMI) في جامعة التقنية بميونخ أنه سيستغرق بضع سنوات قبل تحقيق ذلك. يعتقد أنه سيكون هناك حاجة إلى ثلاث إلى خمس سنوات على الأقل قبل أن تصبح أول رقاقات في الذاكرة مناسبة للتطبيقات الحقيقية متاحة.
أحد الأسباب وراء ذلك، بين أسباب أخرى، تكمن في متطلبات الأمان في الصناعة. قبل أن يمكن استخدام تكنولوجيا مثل هذه في صناعة السيارات، على سبيل المثال، لا يكفي أن تعمل بشكل موثوق. يجب أن تلبي أيضًا معايير القطاع الخاص بها.
YouTube يعلن قواعد جديدة للمحتوى بسب الذكاء الاصطناعي.. ما هي؟
