جامعة بنسلفانيا تبتكر جسيمًا هجينًا للذكاء الاصطناعي فائق السرعة وعالي كفاءة الطاقة

ابتكر علماء جامعة بنسلفانيا جسيمًا هجينًا من الضوء والمادة، وقد يُحدث ثورة في الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. ويمكن لهذا الإنجاز أن يتيح استبدال العمليات الإلكترونية المستهلكة للطاقة بتقنيات ضوئية فائقة الكفاءة.

الضوء بدلًا من الإلكترونات

الجسيم الجديد هجين يجمع بين خصائص الفوتونات (جسيمات الضوء) وخصائص المادة على المستوى الكمي. وقد نجح باحثو Penn في جعل الفوتون يتفاعل مع الإلكترونات داخل المادة، فينشأ كيان جديد تمامًا يجمع خصائص الطرفين. ويستطيع هذا الجسيم نقل المعلومات بسرعة أكبر بكثير من الإلكترونات التقليدية في المعالجات السيليكونية.

هذا النهج معروف لدى الفيزيائيين منذ زمن طويل، لكنها المرة الأولى التي تُظهر فيها Penn إمكانية تطبيقه في حوسبة الذكاء الاصطناعي.

ويكمن الفارق الأساسي للأنظمة الضوئية في أنها لا تعاني من قيود الإلكترونيات. فالضوء يتحرك بسرعة قريبة من أقصى سرعة في الطبيعة، ولا ترتفع حرارته أثناء مروره عبر المواد. وهذا يعني أن الحوسبة ستصبح أسرع وأبرد في آن واحد، وهما معياران حاسمان لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تصطدم اليوم بالحدود الحرارية.

الطاقة والسرعة

تتمثل الميزة الرئيسية للحوسبة الضوئية في خفض استهلاك الطاقة بشكل جذري. فنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تحتاج إلى كميات هائلة من الكهرباء، وقد تبلغ تكلفة الكهرباء وحدها لتدريب شبكة عصبية كبيرة مثل GPT مئات الآلاف من الدولارات. وتشير دراسة Penn إلى أن الأنظمة الضوئية قادرة على خفض هذه التكاليف بمقدار 10-100 مرة، بحسب نوع الحوسبة.

والسرعة بدورها عامل حاسم. فكلما عالج المعالج المعلومات أسرع، عمل نموذج الذكاء الاصطناعي أسرع، وقلّ زمن الاستجابة لطلبات المستخدمين. وفي تطبيقات مثل معالجة الفيديو في الوقت الفعلي أو خدمة آلاف المستخدمين المتزامنين، تؤثر سرعة الحوسبة مباشرة في اقتصاديات الأعمال.

• تسريع معالجة المعلومات بمقدار 10-100 مرة
• خفض الانبعاثات الحرارية واستهلاك الطاقة بمقدار رتب عدة
• توسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي دون بناء مراكز بيانات جديدة
• إطالة عمر المعدات بفضل انخفاض الحرارة
• خفض تكاليف تبريد الخوادم وصيانتها

على طريق التطبيق العملي

ما زالت التقنية حتى الآن في المختبر عند مستوى إثبات المفهوم (proof of concept). ويقول باحثو Penn إن عدة مهام هندسية يجب حلّها قبل أن تصبح الحوسبة الضوئية معيارًا في الأنظمة التجارية، وهي: التكامل مع البنية التحتية القائمة، وتوسيع إنتاج الجسيمات الهجينة، وتوحيد معايير الواجهات.

ومع ذلك، يتقدم العمل بسرعة. فقد تظهر أولى التطبيقات التجريبية خلال 2-3 سنوات في مجالات متخصصة، مثل تدريب الشبكات العصبية الضخمة جدًا، والمحاكاة العلمية، ومعالجة تدفقات الفيديو. وتستثمر شركات مثل IBM وIntel بالفعل في الحوسبة الضوئية، لذا قد يأتي التطبيق التجاري أبكر من المتوقع.

ماذا يعني ذلك

إذا صمد إنجاز Penn أمام اختبار الواقع، فقد يغيّر صناعة الذكاء الاصطناعي. فقد ضخّت OpenAI وGoogle وMeta* وMicrosoft عشرات المليارات في مراكز البيانات ووحدات GPU باهظة الثمن. وقد تجعل الحوسبة الضوئية هذه الاستثمارات أقل حرجًا، وتتيح للذكاء الاصطناعي أن يزداد قوة دون نمو متناسب في استهلاك الطاقة والبصمة الكربونية.

*اعتُرفت Meta منظمة متطرفة وحُظرت في روسيا.