طوّرت Penn جسيمًا هجينًا لـ AI فائق السرعة وموفّر للطاقة
طوّرت Penn جسيمًا هجينًا يجمع بين الضوء والمادة. وسيُسرّع عمليات AI الحسابية ويخفض استهلاك الطاقة بمقدار 10 إلى 100 مرة. ويمكن لهذه التقنية أن تنقل الحوسبة الضو
أنشأ علماء من جامعة بنسلفانيا جسيماً هجيناً مصنوعاً من الضوء والمادة قد يُحدث ثورة في الحوسبة للذكاء الاصطناعي. قد يسمح هذا الإنجاز بالاستغناء عن العمليات الإلكترونية التي تستهلك الكثير من الطاقة والاستبدال بتقنيات فوتونية فائقة الكفاءة.
الضوء بدلاً من الإلكترونات تمثل الجسيمة الجديدة هجيناً: فهي تجمع بين
خصائص الفوتونات (جزيئات الضوء) والمادة على المستوى الكمي. حقق باحثو بنسلفانيا حالة يمكن للفوتون فيها التفاعل مع الإلكترونات في المادة بطريقة تنتج عنها جسيمة جديدة تماماً تتمتع بخصائص مشتركة من الاثنين معاً. يمكن لمثل هذه الجسيمة نقل المعلومات بسرعة أكبر بكثير من الإلكترونات التقليدية في معالجات السيليكون. يعرف الفيزيائيون هذا الأسلوب منذ زمن طويل، لكن بنسلفانيا هي الأولى في إثبات قابليته للتطبيق على الحوسبة بالذكاء الاصطناعي. التمييز الرئيسي لأنظمة الفوتون: أنها لا تعاني من قيود الإلكترونيات. ينتقل الضوء بسرعات قريبة من الحد الأقصى في الطبيعة ولا يسخن عند التحرك عبر المواد. هذا يعني أن الحوسبة ستصبح أسرع وأبرد في نفس الوقت — وهما معاملان حاسمان لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقترب الآن من حدود حرارية.
الطاقة والسرعة تكمن الميزة الرئيسية للحوسبة الفوتونية في تقليل جذري
لاستهلاك الطاقة. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة كميات هائلة من الطاقة الكهربائية: يمكن أن يكلف تدريب شبكة عصبية كبيرة مثل GPT مئات الآلاف من الدولارات على الكهرباء وحدها. يُظهر بحث بنسلفانيا أن الأنظمة الفوتونية يمكنها تقليل هذه التكاليف بمعامل 10-100 مرة حسب نوع الحوسبة.
سرعة المعالجة حاسمة أيضاً. كلما عالجت المعالجة المعلومات بسرعة أكبر، عملت نموذج الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر، وقل التأخير في الرد على طلبات المستخدمين. في التطبيقات مثل معالجة الفيديو في الوقت الفعلي أو خدمة آلاف المستخدمين المتزامنين، تؤثر سرعة الحوسبة بشكل مباشر على اقتصاديات الأعمال.
تسريع معالجة المعلومات بمعامل 10-100 مرة تقليل توليد الحرارة واستهلاك الطاقة بمقدار أسي توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي دون بناء مراكز بيانات جديدة إطالة عمر المعدات من خلال تقليل الحرارة * تقليل تكاليف التبريد والصيانة للخوادم ## في الطريق نحو التطبيق العملي في الوقت الحالي، تبقى التكنولوجيا في المختبر في مرحلة الإثبات الأولي للمفهوم. يقول باحثو بنسلفانيا أنه يجب حل عدة تحديات هندسية قبل أن تصبح الحوسبة الفوتونية معياراً في الأنظمة التجارية. يتعلق الأمر بالتكامل مع البنية الأساسية الموجودة وتوسيع نطاق إنتاج الجسيمات الهجينة وتوحيد المعايير.
غير أن التقدم يتحرك بسرعة. قد تظهر أولى التطبيقات التجريبية في غضون 2-3 سنوات في مجالات متخصصة — تدريب الشبكات العصبية الضخمة جداً والمحاكاة العلمية ومعالجة تدفقات الفيديو. تستثمر شركات مثل IBM و Intel بالفعل في الحوسبة البصرية، لذا قد يأتي التطبيق التجاري أسرع مما هو متوقع.
ما يعنيه هذا إذا صمدت نتيجة بنسلفانيا أمام اختبار الواقع، فيمكن أن
تُغيِّر صناعة الذكاء الاصطناعي. استثمرت OpenAI و Google و Meta و Microsoft عشرات المليارات في مراكز البيانات ومعالجات الرسوميات المكلفة. يمكن للحوسبة الفوتونية أن تجعل هذه الاستثمارات أقل حرجاً وتسمح بأن يصبح الذكاء الاصطناعي أقوى دون نمو متناسب في استهلاك الطاقة والبصمة الكربونية. *يُعترف بـ Meta كمنظمة متطرفة وتكون محظورة في روسيا الاتحادية.