شريحة ذكاء اصطناعي فوتونية تحسب بسرعة الضوء: دقة 99% دون ارتفاع في الحرارة

ابتكر علماء جامعة سيدني نموذجًا أوليًا لمعالج فوتوني نانوي للذكاء الاصطناعي، يعالج البيانات بالضوء بدلًا من التيار الكهربائي، وقد صنّف في التجارب عشرات الآلاف من الصور الطبية بدقة وصلت إلى 99%. وتنفّذ البنية الجديدة الحسابات في غضون بيكوثانية — أي جزء من تريليون من الثانية — وتستبعد تمامًا مشكلة الانبعاث الحراري التي تحدّ من أداء الخوادم السيليكونية الحديثة في مراكز البيانات.

كيف تعمل الشريحة الفوتونية

على خلاف المعالجات المعتادة، التي تُجرى فيها الحسابات عبر حركة الإلكترونات داخل الترانزستورات السيليكونية، تستخدم الشريحة الفوتونية النانوية الضوء لمعالجة المعلومات. ويغيّر هذا النهج فيزياء القيود من أساسها: فالتيار الكهربائي المار عبر مليارات الترانزستورات في الشريحة الحديثة يولّد حرارة لا مفرّ منها، ويُعدّ التصدي لارتفاع الحرارة من أبرز التحديات الهندسية التي تعيق زيادة كثافة الحوسبة في مراكز البيانات التي تدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتشغّلها اليوم. أما الضوء، بخلاف التيار الكهربائي، فلا يولّد حرارة تُذكر عند مروره عبر المكوّنات البصرية للشريحة، ولهذا تتجنب البنية الجديدة المشكلة من أصلها بدلًا من معالجة آثارها عبر التبريد.

ويندرج ابتكار جامعة سيدني ضمن اتجاه بحثي أوسع شهدته السنوات الأخيرة: إذ تعمل عدة مجموعات علمية حول العالم بالتوازي على بنى حوسبة بصرية وفوتونية بوصفها بديلًا محتملًا للمعالجات السيليكونية التقليدية، وتحديدًا في مهام التعلم الآلي، حيث تتلخص الحسابات في عدد كبير من عمليات الضرب والجمع — وهي عمليات يمكن للضوء من حيث المبدأ أن ينفذها بسرعة أكبر وبفقد أقل في الطاقة مقارنة بالتيار الكهربائي في الترانزستورات.

ما الدقة والسرعة اللتان حققهما النموذج الأولي

في التجارب، صنّف النموذج الأولي بنجاح عشرات الآلاف من الصور الطبية بدقة وصلت إلى 99%، وهي نتيجة قريبة من المستويات التي تحققها نماذج الرؤية الحاسوبية الحديثة على العتاد السيليكوني التقليدي. وفي الوقت نفسه، أُجريت الحسابات في غضون بيكوثانية — أي أسرع بأضعاف مضاعفة من أزمنة الاستجابة المعتادة للدوائر الإلكترونية. واختيار الصور الطبية للعرض لم يكن عشوائيًا: فتصنيف الصور مهمة تتطلب في آن واحد دقة عالية (فثمن الخطأ في التشخيص باهظ) وسرعة في معالجة كميات كبيرة من البيانات، ما يجعلها اختبارًا دالًّا للبنية العتادية الجديدة.

أبرز الحقائق:

• الجهة المطوِّرة — علماء جامعة سيدني
• الجهاز — نموذج أولي لمعالج فوتوني نانوي للذكاء الاصطناعي
• دقة التصنيف — حتى 99% على عشرات الآلاف من الصور الطبية
• سرعة الحسابات — بيكوثانية (جزء من تريليون من الثانية)
• الميزة الرئيسية — غياب مشكلة الانبعاث الحراري

لماذا قد يحل هذا مشكلة ارتفاع حرارة مراكز البيانات

تصطدم مراكز البيانات الحديثة، التي تخدم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة والاستدلال (inference)، بعقبات لا تتعلق بتوافر أنوية الحوسبة بحد ذاتها، بل بقيود فيزيائية: استهلاك الطاقة وتصريف الحرارة من الخوادم السيليكونية المكدّسة بكثافة. فكل جيل جديد من وحدات GPU أقوى من سابقه، لكنه أشد حرارة أيضًا، ما يضطر مشغّلي مراكز البيانات إلى الاستثمار في أنظمة تبريد أكثر تعقيدًا وكلفة، وصولًا إلى التبريد السائل على مستوى الحاملات (racks) المنفردة.

وتقترح البنية الفوتونية التي عُرضت في سيدني مسارًا مختلفًا جذريًا: فإذا كانت الحسابات لا تولّد حرارة تُذكر من حيث المبدأ، أمكن زيادة كثافة الحوسبة دون زيادة موازية في تكاليف التبريد. ولا تكمن العقبة الرئيسية أمام انتقال هذه البنى من النموذج الأولي المخبري إلى المنتج الصناعي في جدوى النهج نفسه — فقد ثبتت جدواه مرارًا في تجارب مجموعات مختلفة — بل في تعقيد الإنتاج الواسع للشرائح الفوتونية وكلفته مقارنةً بصناعة السيليكون التي صُقلت على مدى عقود. ومع ذلك، فكل نتيجة جديدة تُظهر دقة مماثلة لدقة السيليكون في مهمة تطبيقية حقيقية، كما في تصنيف الصور الطبية في سيدني، تقرّب اللحظة التي لن تبقى فيها الحوسبة الفوتونية حكرًا على المنشورات الأكاديمية.

وبالنسبة إلى مراكز البيانات التي تخوض اليوم معركة على كل درجة من كفاءة التبريد، قد يؤدي حتى الاستبدال الجزئي للعقد السيليكونية بأخرى فوتونية في بعض أنواع الأحمال إلى خفض ملموس في إجمالي تكاليف الكهرباء والبنية التحتية الهندسية.