Mistral تستثمر في Physics AI للهندسة الصناعية

استحوذت Mistral AI، إحدى الشركات الرائدة في مجال النماذج المفتوحة، على شركة Emmi AI الناشئة، وأعلنت أن Physics AI هو اتجاه التطوير ذو الأولوية لديها. وليس هذا مجرد صيحة جديدة في عالم الشبكات العصبية، فالشركة تبني عن قصد ذكاءً اصطناعياً قادراً على محاكاة العمليات الفيزيائية في الوقت الفعلي لصالح المهندسين والمصممين والعلماء.

ما هو Physics AI

Physics AI هو دمج بين الشبكات العصبية والفيزياء الهندسية. فبدلاً من تشغيل محاكاة عددية مكلفة على الحواسيب العملاقة لساعات، سيتمكن المهندسون من الحصول على النتائج خلال دقائق أو ثوانٍ. فعلى سبيل المثال، يمكنهم تصميم جناح طائرة والتحقق من ديناميكيته الهوائية ثلاثية الأبعاد، أو محاكاة البلازما في مفاعل نووي، أو تحسين تصميم شريحة إلكترونية، وكل ذلك بواسطة بدائل عصبية (neural surrogates) مدرَّبة.

تتطلب ديناميكا الموائع الحسابية الكلاسيكية (CFD، أي Computational Fluid Dynamics) ساعات من وقت الحاسوب، وتكلفتها مرتفعة. أما Physics AI فيَعِد بتسريع هذه الحسابات بصورة جذرية. وقد أنجز فريق Emmi عملاً كبيراً في هذا المجال، وأصبح اليوم جزءاً من Mistral.

المكوّنات التقنية

تتيح Mistral الاطلاع على منشوراتها ومجموعات بياناتها. ويقوم Physics AI في الشركة على عدة مشاريع أساسية:

• Universal Physics Transformer (UPT) — إطار عمل شامل لتدريب الشبكات العصبية على المسائل الفيزيائية، ويعمل على الشبكات المنتظمة وعلى الجسيمات
• AB-UPT — نسخة متخصصة من UPT لديناميكا الموائع الحسابية في مجال الديناميكا الهوائية، وتعالج نماذج ثلاثية الأبعاد ضخمة (140 مليون خلية حجمية على وحدة GPU واحدة دون إعادة تقسيم الشبكة)
• NeuralDEM — أول بديل عصبي (surrogate) شامل من البداية إلى النهاية للعمليات متعددة الفيزياء، ويُستخدم في مفاعلات الطبقة المميَّعة
• GyroSwin — بنية لمحاكاة اضطراب البلازما، وهي حاسمة لتصميم مفاعلات الاندماج النووي
• Fluid Intelligence — دراسة تربط أساليب تعلّم الآلة بمجتمع ديناميكا الموائع الحسابية

جميع الأبحاث مفتوحة: فمنصة arXiv تضم النسخ الأولية من الأوراق البحثية، وGitHub يضم الشيفرة المصدرية ومجموعات البيانات. وتساعد هذه الاستراتيجية Mistral على استقطاب المهندسين والعلماء.

لمن هذا التوجه

يستهدف Physics AI القطاعات التي تشكّل العالم المادي: الفضاء (الأقمار الصناعية والطائرات والصواريخ)، والسيارات (المحركات وأنظمة السلامة)، وأشباه الموصلات (التصميم والإنتاج)، والطاقة (الرياح والطاقة النووية والشمسية). وتُقاس قيمة كل قطاع بتريليونات الدولارات. وحتى تسريع الحسابات بنسبة 5-10% يعني وفورات بمئات الملايين. وإذا اختبر المهندس مئة نسخة من التصميم في اليوم بدلاً من اثنتين، فإن الجودة ترتفع بقفزة كبيرة.

ماذا يعني ذلك

تقدّم Mistral نفسها لا بوصفها مزوِّداً للنماذج العامة، بل بوصفها مهندساً لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية في الهندسة المتخصصة. ويعكس ذلك اتجاهاً أوسع، وهو أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) العامة لا تكفي للمهام المهنية عالية المخاطر. فالحاجة قائمة إلى شبكات عصبية مدرَّبة على فيزياء قطاع بعينه، بشيفرة مفتوحة وشفافية.