Cornell Tech تحدّث ذكاء الروبوتات بالضوء: شريحة بصرية بدلًا من الدوائر كثيفة استهلاك الطاقة

عرض باحثو Cornell Tech في يونيو 2026 مستقبِلًا بصريًا يحدّث معاملات نموذج الذكاء الاصطناعي مباشرة في ذاكرة الشريحة، عبر ومضات ضوئية على شكل مصفوفات شبيهة برموز QR، ودون دوائر تناظرية كثيفة استهلاك الطاقة. وقدّم الباحثون هذا العمل في IEEE/JSAP Symposium on VLSI Technology & Circuits.

كيف يعيد الضوء كتابة ذاكرة الشريحة

يغيّر المستقبِل ذاكرته مباشرة بواسطة تيارات ضوئية ينتجها شعاع موجَّه إليه. وفي العرض التوضيحي، وضع الباحث ما بعد الدكتوراه Yifan He عدسة المستقبِل على بعد نحو متر من مصباح LED أحمر، فعرضت الشاشة المتصلة بعد لحظات مصفوفة من المربعات تشبه رمز QR. لكن خلافًا لرمز QR الذي يخفي رابطًا بسيطًا، يحمل هذا الرمز البصري معاملات شبكة عصبية.

في هذا النظام، توضع DRAM بجوار المرسِل، بينما يُدمج المستقبِل في SRAM الخاصة بالمعالج. يسلّط المرسِل الضوء على مصفوفة من خلايا SRAM أُضيفت إليها ثنائيات ضوئية: فحين يسقط الضوء على كل ثنائي ضوئي يولّد تيارًا ويبدّل القيم الثنائية في الذاكرة. أما المستقبِلات البصرية الحالية فتفقد ميزة الضوء بسبب دوائرها التناظرية الشرهة للطاقة، في حين تستقبل تقنية Cornell Tech الجديدة المصفوفات الرقمية مباشرة وتبقى رقمية بالكامل.

• المؤلفان — الباحث ما بعد الدكتوراه Yifan He والأستاذ المساعد Jae-sun Seo، Cornell Tech (نيويورك)
• مكان العرض — IEEE/JSAP Symposium on VLSI Technology & Circuits، يونيو 2026
• النموذج الأولي للمرسِل — مصفوفة ثابتة بحجم 14×14 بت عبر قناع معدني
• الهدف — ملايين التحديثات للمصفوفة في الثانية، ونقل غيغابت في الثانية
• خبير مستقل — Dennis Sylvester، زميل IEEE، University of Michigan

لماذا ما زالت الشريحة بعيدة عن المنتج؟

الخلايا الحساسة للضوء أكبر حجمًا من خلايا SRAM العادية، ولذلك تتسع الشريحة لذاكرة أقل، وقد يلتهم هذا التنازل كامل المكسب في كفاءة الطاقة. هذا ما يحذّر منه Dennis Sylvester من University of Michigan، الذي لم يشارك في العمل. ويعمل فريق Cornell Tech حاليًا على تصغير الخلايا عبر تحسين الترانزستورات وتصغير مقاييس CMOS.

النموذج الأولي للمرسِل الذي عُرض في المختبر ليس سوى إثبات للمفهوم: فهو يبث مصفوفة ثابتة بحجم 14×14 بت عبر قناع معدني. أما التطبيقات الواقعية فتحتاج إلى مرسِل بصري قادر على تغيير المصفوفة ملايين المرات في الثانية ونقل غيغابتات في الثانية؛ ويعمل المؤلفون على تطويره بالتعاون مع مجموعات بحثية متخصصة في البصريات.

«يصمّم الناس أنواعًا شتى من شرائح الذكاء الاصطناعي»، يقول

Jae-sun Seo، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب في Cornell Tech. ويضيف أن الوصلات الكهربائية بين DRAM والمعالج تطرح مشكلات في التكلفة والكفاءة عند التوسع: «هذه إحدى أبرز الاختناقات».

ما فائدة ذلك للروبوتات وedge AI؟

يستهدف Seo وHe الروبوتات وتطبيقات edge الأخرى. ومن الأمثلة المستودعات والمصانع التي تعمل فيها روبوتات الذكاء الاصطناعي: فنقل البيانات بصريًا سيوفّر الوقت والطاقة عند تحديث النماذج في كل روبوت. وقد تستفيد منه أيضًا الروبوتات الدقيقة التي تحدّ أبعادها الصغيرة ذاكرتها بشدة، وإن كانت ستحتاج إلى تصميم أكثر إحكامًا.

ويقيّم الخبير المستقل إمكانات التقنية تقييمًا مرتفعًا، إذ يرى أن للحل «تبعات تجارية ضخمة».

«edge AI منطقة نمو كبيرة، وبعد ثلاث أو أربع أو خمس سنوات سيُتحدَّث عنه بقدر ما يُتحدَّث عن مراكز البيانات تقريبًا، مع انتقال الذكاء أكثر فأكثر إلى أجهزتنا»، —

Dennis Sylvester، زميل IEEE، University of Michigan.

ماذا يعني ذلك

إيصال البيانات بصريًا إلى ذاكرة الشريحة مباشرة محاولة لإزالة أحد أبرز الاختناقات في عتاد الذكاء الاصطناعي: التبادل المكلف والشره للطاقة بين DRAM والمعالج. والمنتج ما زال بعيدًا، لكن الاتجاه يستهدف سوق edge AI المتنامية، حيث يهمّ كل واط وكل ميلي ثانية.

الأسئلة الشائعة

كيف يغيّر الضوء ذاكرة الشريحة؟

تُدمج ثنائيات ضوئية في خلايا SRAM. وحين يسقط عليها الضوء من المرسِل يتولّد تيار يبدّل القيم الثنائية في الذاكرة، فتتحدّث معاملات النموذج مباشرة، دون محوّلات تناظرية.

لماذا التقنية غير جاهزة للبيع بعد؟

الخلايا الحساسة للضوء أكبر من خلايا SRAM القياسية، ولذلك تتسع الشريحة لذاكرة أقل. وبحسب تقدير Dennis Sylvester من University of Michigan، قد يُبطل هذا التنازل مكسب كفاءة الطاقة إلى أن تُصغَّر الخلايا.

أين يمكن تطبيقها؟

يذكر المؤلفون المستودعات والمصانع التي تعمل فيها روبوتات الذكاء الاصطناعي، إضافة إلى الروبوتات الدقيقة ذات الذاكرة المحدودة. وسيوفّر التحديث البصري للنماذج الوقت والطاقة مقارنة بنقل البيانات عبر الأسلاك المعدنية.