أفضل 5 تقنيات واعدة لأجهزة الذكاء الاصطناعي

حقق الذكاء الاصطناعي (AI) تطورات كبيرة منذ أواخر عام 2022. وتُحدث التطبيقات البرمجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المتطورة بشكل متزايد ثورة في مختلف القطاعات من خلال توفير حلول مبتكرة. من روبوتات الدردشة السلسة لخدمة العملاء إلى مولدات الصور المذهلة، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين تجاربنا اليومية. ومع ذلك، خلف الكواليس، تلعب أجهزة الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في قيادة هذه الأنظمة الذكية.

ما هي أجهزة الذكاء الاصطناعي؟

تشير أجهزة الذكاء الاصطناعي إلى أجهزة كمبيوتر متخصصة مصممة لأداء المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة. يتضمن ذلك شرائح محددة ودوائر متكاملة توفر معالجة أسرع وتوفيرًا للطاقة. بالإضافة إلى ذلك، فإنها توفر البنية التحتية اللازمة لتنفيذ خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

يعد دور أجهزة الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي مهمًا جدًا لأنه يدعم تنفيذ البرامج المعقدة لنماذج التعلم العميق. علاوة على ذلك، بالمقارنة مع أجهزة الكمبيوتر التقليدية مثل وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ، يمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي تسريع العديد من العمليات، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة اللازمة للتدريب وتنفيذ الخوارزميات الرياضيات.

علاوة على ذلك، مع تزايد شعبية نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تتزايد الحاجة إلى حلول سريعة. ونتيجة لذلك، شهدت شركات مثل Nvidia، الشركة الرائدة عالميًا في تصنيع وحدات معالجة الرسومات، نموًا كبيرًا. في يونيو 2023، ذكرت صحيفة واشنطن بوست أن القيمة السوقية لشركة Nvidia قد تجاوزت تريليون دولار، متجاوزة قيمة Tesla وMeta. يسلط نجاح Nvidia الضوء على أهمية أجهزة الذكاء الاصطناعي في المشهد التكنولوجي اليوم.

1. شريحة حوسبة الحافة

إذا كنت معتادًا على استخدام Edge Computing ، فقد يكون لديك بعض الفهم لرقائق Edge Computing. تم تصميم هذه المعالجات المتخصصة خصيصًا لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على حافة الشبكة. باستخدام شرائح Edge Computing، يمكن للمستخدمين معالجة البيانات وإجراء التحليلات الهامة مباشرة في مصدر البيانات، مما يلغي الحاجة إلى نقل البيانات إلى الأنظمة المركزية.

تتنوع تطبيقات رقائق Edge Computing وتتنوع، بما في ذلك استخدامها في السيارات ذاتية القيادة، وأنظمة التعرف على الوجه، والكاميرات الذكية، والطائرات بدون طيار، والأجهزة الطبية المحمولة وغيرها من مواقف اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

مزايا رقائق Edge Computing ضخمة. أولاً، تعمل على تقليل زمن الوصول بشكل كبير من خلال معالجة البيانات بالقرب من المصدر، مما يعزز الأداء العام للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تعمل Edge Computing على زيادة الأمان عن طريق تقليل كمية البيانات التي يلزم نقلها إلى السحابة.

فيما يلي بعض الشركات الرائدة في تصنيع أجهزة الذكاء الاصطناعي في مجال رقائق Edge Computing:

• جيتسون كزافييه NX
• سلسلة AMD EPYC™ Embedded 3000
• جيتسون نانو
• أرم كورتكس-M55
• أرم إيثوس-U55

2. الأجهزة الكمومية

قد يتساءل البعض: "ما هي الحوسبة الكمومية وهل هي حقيقية؟". الحوسبة الكمومية هي حقًا نظام حوسبة متقدم وتعمل وفقًا لمبادئ ميكانيكا الكم. بينما تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية البتات، تستخدم الحوسبة الكمومية البتات الكمومية (qubits) لإجراء العمليات الحسابية. تسمح هذه البتات الكمومية لأنظمة الحوسبة الكمومية بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة أكبر، مما يجعلها مناسبة تمامًا لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.

تتمتع تطبيقات الأجهزة الكمومية بالقدرة على إحداث ثورة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في عملية العثور على مركبات جديدة للعلاج، يمكن للأجهزة الكمومية محاكاة سلوك الجزيئات، مما يساعد الباحثين على تحديد الأدوية الجديدة بدقة. وبالمثل، في علم المواد، يمكن أن تساهم في التنبؤات بتغير المناخ. يمكن للقطاع المالي الاستفادة من الأجهزة الكمومية من خلال تطوير أدوات التنبؤ بالأسعار.

فيما يلي الفوائد المهمة للحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي:

• السرعة : تعد أجهزة الكمبيوتر الكمومية أسرع بكثير من أجهزة الكمبيوتر التقليدية، فهي قادرة على حل المشكلات المعقدة التي تستغرق مليارات السنين في غضون ثوانٍ.
• الدقة : تسمح الحوسبة الكمومية بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات في وقت أقل، مما يؤدي إلى دقة أكبر في التنبؤات والتحليلات.
• الابتكار : تفتح أجهزة الحوسبة الكمومية إمكانية حدوث تطورات واختراقات جديدة في السوق، مما يطلق العنان لقوة حوسبة لم يكن من الممكن تحقيقها سابقًا.

3. الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASIC)

تم تصميم الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs) للمهام المستهدفة مثل معالجة الصور والتعرف على الكلام (على الرغم من أنك ربما سمعت عن ASICs من خلال تعدين العملات المشفرة). والغرض منها هو تسريع عمليات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات العمل المحددة، وتوفير بنية تحتية فعالة تزيد من السرعة الإجمالية في النظام البيئي.

تعتبر ASICs فعالة من حيث التكلفة مقارنة بوحدات المعالجة المركزية التقليدية (CPUs) أو وحدات معالجة الرسومات (GPUs). ويرجع ذلك إلى كفاءتها الفائقة في استخدام الطاقة وأداء المهام، متجاوزة وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU). ولذلك، تعمل أجهزة ASIC على تسهيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي عبر تطبيقات مختلفة.

يمكن لهذه الدوائر المتكاملة معالجة كميات كبيرة من البيانات، مما يجعلها أدوات مفيدة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تشمل تطبيقاتهم العديد من المجالات المختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية لبيانات النص والكلام. علاوة على ذلك، فإنها تعمل على تبسيط تنفيذ آليات التعلم الآلي المعقدة.

4. الأجهزة التي تحاكي الدماغ البشري

تمثل أجهزة محاكاة الدماغ تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا أجهزة الكمبيوتر، وتهدف إلى محاكاة عمل الدماغ البشري. يحاكي هذا الجهاز المبتكر الجهاز العصبي البشري ويطبق البنية التحتية للشبكة العصبية، ويعمل وفق نهج تصاعدي. تتكون الشبكة من معالجات مترابطة تسمى الخلايا العصبية.

وعلى النقيض من أجهزة الكمبيوتر التقليدية التي تعالج البيانات بشكل تسلسلي، تتفوق أجهزة محاكاة الدماغ البشري في المعالجة المتوازية. وتسمح قدرة المعالجة المتوازية هذه للشبكة بأداء مهام متعددة في وقت واحد، مما يؤدي إلى تحسين السرعة وكفاءة الطاقة.

علاوة على ذلك، توفر الأجهزة التي تحاكي الدماغ البشري عددًا من المزايا الجذابة الأخرى. ويمكن تدريبه باستخدام مجموعات بيانات واسعة النطاق، مما يجعله مناسبًا لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك اكتشاف الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. بالإضافة إلى ذلك، فإن دقة أجهزة محاكاة الدماغ البشري ملحوظة، لأنها تتعلم بسرعة من كميات هائلة من البيانات.

فيما يلي بعض من أبرز تطبيقات الحوسبة لمحاكاة الدماغ:

• يمكن للمركبات ذاتية القيادة الاستفادة من الأجهزة من هذا النوع لتعزيز قدرتها على إدراك وتفسير محيطها.
• في التشخيص الطبي، يمكن لأجهزة محاكاة الدماغ البشري أن تساهم في ميزات الكشف عن الصور، ودعم تحديد المرض.
• يمكن لأجهزة IoT (إنترنت الأشياء) المختلفة استخدام أجهزة IoT (إنترنت الأشياء) لجمع البيانات وتحليلها، مما يسمح بمعالجة البيانات بشكل فعال واتخاذ القرارات.

5. مصفوفة البوابة الميدانية القابلة للبرمجة (FPGA)

تعد مصفوفة البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA) عبارة عن دائرة متكاملة متقدمة توفر فوائد قيمة لتطبيقات برامج الذكاء الاصطناعي. يمكن تخصيص هذه الرقائق المتخصصة وبرمجتها لتلبية المتطلبات المحددة للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي، ومنحها اسم "القابلة للبرمجة ميدانيًا".

تتكون FPGAs من كتل منطقية قابلة للتكوين (CLBs) مترابطة وقابلة للبرمجة. تسمح هذه المرونة المتأصلة بمجموعة واسعة من التطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن برمجة هذه الرقائق للتعامل مع العمليات بمستويات مختلفة من التعقيد، والتكيف مع الاحتياجات المحددة للنظام.

تعمل FPGA مثل شريحة ذاكرة للقراءة فقط ولكن بسعة بوابة أعلى، وتوفر ميزة إمكانية إعادة البرمجة. وهذا يعني أنه يمكن برمجتها عدة مرات، مما يسمح بالتعديل وقابلية التوسع مع تطور المتطلبات. علاوة على ذلك، تعد FPGAs أكثر كفاءة من أجهزة الكمبيوتر التقليدية، مما يوفر بنية قوية وفعالة من حيث التكلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى مزايا الأداء والتخصيص، توفر FPGA أيضًا إجراءات أمنية متقدمة. وتضمن بنيتها الكاملة حماية قوية، مما يجعلها موثوقة لنشر الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.

ما هو مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي؟

أجهزة الذكاء الاصطناعي على أعتاب التقدم التحويلي. تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنامية أنظمة متخصصة لتلبية الاحتياجات الحسابية. إن الابتكارات في المعالجات والمسرعات والرقائق التي تحاكي الدماغ تعطي الأولوية للكفاءة والسرعة وكفاءة الطاقة والحوسبة المتوازية. يؤدي دمج أجهزة الذكاء الاصطناعي في أجهزة الحوسبة الطرفية وإنترنت الأشياء إلى تمكين المعالجة على الجهاز وتقليل زمن الوصول وتعزيز الخصوصية. إن التقارب مع الحوسبة الكمومية وتقنيات محاكاة الدماغ البشري يفتح المجال أمام إمكانات القوة الأسية وقدرات التعلم الشبيهة بالإنسان.

يعد مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي بأنظمة حوسبة قوية وفعالة ومتخصصة من شأنها أن تحدث ثورة في الصناعات وتعيد تشكيل تفاعلاتنا مع التقنيات الذكية.