نظارات واقية للدراجات النارية
وفر 24%! اشترِ نظارات واقية للدراجات النارية بسعر 219 د.ل فقط في ليبيا. متوفر حا
🛒 تسوق الآنالذكاء الاصطناعي المستوحى من الدماغ قد يحل أزمة طاقة مراكز البيانات
الذكاء الاصطناعي المستوحى من الدماغ قد يحل أزمة طاقة مراكز البيانات
تستهلك مراكز البيانات نسبة ونصف بالمئة من الكهرباء العالمية. ونهج جديد مستوحى من الدماغ البشري يعد بخفض هذا الرقم بشكل جذري.
حجم أزمة الطاقة
يلتهم الذكاء الاصطناعي حصة متزايدة من الكهرباء العالمية. وتقدر وكالة الطاقة الدولية أن مراكز البيانات حول العالم استهلكت نحو 460 تيراوات/ساعة من الكهرباء في عام 2024، وهو رقم متوقع أن يتجاوز ألف تيراوات/ساعة بحلول عام 2026. ويمكن أن ينبعث من تدريب نموذج لغوي واحد كبير أكثر من 500 طن من ثاني أكسيد الكربون. ومع تسارع تبني الذكاء الاصطناعي في كل القطاعات، أصبحت متطلبات الطاقة للحوسبة التقليدية القائمة على وحدات معالجة الرسومات غير مستدامة. ويواجه قادة تقنية المعلومات في المؤسسات الآن سؤالاً حاسماً: كيف يمكن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي دون استنزاف ميزانية الطاقة؟
فكرة جذرية مستوحاة من الطبيعة
يسعى فريق بحثي ممول من الحكومة الاتحادية في جامعة جورج ميسون إلى إيجاد إجابة تبدو بسيطة بشكل مدهش - بناء الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي بنتها الطبيعة. ويعمل الباحثان مريم بارسا وجورجيو أسكولي مع زملائهم في جامعة ويسكونسن-ماديسون وجامعة نورث وسترن على تطوير نظام حوسبة مستوحى من الدماغ يستخدم "النبضات" - وهي إشارات كهربائية موجزة ومحددة التوقيت تطلقها الخلايا العصبية الحقيقية - بدلاً من تدفقات البيانات المستمرة التي تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية. وتقود بارسا، الأستاذة المساعدة في كلية الهندسة والحوسبة، أبحاث الحوسبة العصبية والتصميم المشترك للأجهزة والبرمجيات. ويدرس أسكولي، أستاذ الهندسة الحيوية وعلم الأعصاب، مبادئ الحوسبة في الشبكات العصبية البيولوجية ويطبقها على تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة.
كيف تعمل المعالجة القائمة على النبضات
تعتمد الشبكات العصبية العميقة التقليدية على عمليات ضرب المصفوفات الكثيفة التي تُنفذ بشكل مستمر عبر ملايين أو مليارات المعاملات. وتستهلك كل عملية طاقة بغض النظر عما إذا كان هناك حساب ذي معنى يحدث أم لا. وتعمل الشبكات العصبية النبضية بشكل مختلف جوهرياً. فالخلايا العصبية في هذه الشبكات تطلق النار فقط عندما تتلقى إشارات إدخال كافية، مما يجعل الحوسبة متفرقة وموجهة بالأحداث. وهذا يحاكي الدماغ البيولوجي الذي يحقق أداءً إدراكياً مذهلاً بينما يستهلك نحو 20 واط فقط - أقل من مصباح كهربائي عادي. ويشمل نهج فريق جامعة جورج ميسون كلاً من الأجهزة والبرمجيات، مع إعادة التفكير في مكدس الحوسبة بالكامل من الصفر. والهدف هو تمكين فئة جديدة من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة والأكثر قدرة على التكيف والأمان مقارنة بالنهج الحالي.
مزايا الخصوصية والأمان
بالإضافة إلى كفاءة الطاقة، توفر المعالجة القائمة على النبضات مزايا غير متوقعة للخصوصية. ونظراً لأن الشبكات العصبية النبضية تعمل بإشارات منفصلة موجهة بالأحداث وترميز زمني، فإن مخرجاتها تميل إلى أن تكون أكثر تقلباً وأقل ارتباطاً بعينات التدريب الفردية. وهذا يضعف الإشارة التي تعتمد عليها هجمات الخصوصية الشائعة. وفي سيناريوهات الصندوق الأسود حيث لا يملك المهاجم سوى الوصول الاستعلامي إلى النموذج، تُظهر هجمات استدلال العضوية معدلات نجاح أقل مقارنة بالشبكات العصبية التقليدية. كما تؤدي هجمات عكس النموذج - التي تحاول إعادة بناء بيانات التدريب عن طريق الاستعلام المتكرر - أداءً أسوأ ضد الشبكات العصبية النبضية لأن مزيج ديناميكيات النبضات غير القابلة للتفاضل وحدود القرار الموزعة زمنياً يجعل من الصعب على المهاجمين تدريب نماذج بديلة دقيقة. وتشدد بارسا على أن الأنظمة القائمة على النبضات يجب أن تُنظر إليها كطبقة تكميلية قوية للخصوصية، خاصة في سيناريوهات الحوسبة الطرفية والصندوق الأسود، ولكنها ليست بديلاً عن الدفاعات الرسمية مثل الخصوصية التفاضلية.
أجهزة مبنية على تصنيع موجود
من المزايا الحاسمة لنهج جامعة جورج ميسون توافقه مع تصنيع أشباه الموصلات الحالي. ويعتمد الفريق على نوع من الأجهزة الدورانية الإلكترونية المرتبطة ارتباطاً وثيقاً بتقنية الذاكرة العشوائية المغناطيسية المقاومة المعيارية في الصناعة، والمتاحة تجارياً بالفعل من عدة مصانع رقائق. وقد صنع شركاؤهم هذه الأجهزة بالشراكة مع شركة ويسترن ديجيتال، مما يثبت أن التكنولوجيا تناسب سلسلة التوريد الحالية. ويعني هذا التوافق أن المؤسسات لن تحتاج إلى انتظار بنية تحتية تصنيعية جديدة بالكامل. ويتم تصميم الأجهزة مع قدرات تصحيح الأخطاء والمراقبة بعد التصنيع، مما يتيح للمهندسين مراقبة الحالات الداخلية والنشاط النبضي على مستوى منخفض.
الطريق نحو النشر المؤسسي
يحرص فريق جامعة جورج ميسون على تقديم الحوسبة العصبية ليس كبديل لأنظمة التعلم العميق القائمة على وحدات معالجة الرسومات، بل كنهج تكميلي. وهي مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تكون فيها الكفاءة والتكيف والأمان أمراً بالغ الأهمية - كالحوسبة الطرفية والاستدلال في الوقت الفعلي والتطبيقات الحساسة للخصوصية. وعلى صعيد البرمجيات، يطور الفريق خوارزميات وأدوات تجعل الحوسبة القائمة على النبضات أكثر قابلية للتفسير والتتبع من الشبكات العصبية العميقة التقليدية. وعلى عكس التنشيطات الكثيفة المعتمة في النماذج التقليدية، تعمل الأنظمة النبضية من خلال أحداث متفرقة ومحللة زمنياً يمكن تتبعها وتسجيلها. وبينما لا يزال النشر المؤسسي الواسع على بعد عدة سنوات، فإن تقارب التمويل الحكومي والبحث الجامعي والأجهزة المتوافقة مع الصناعة يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي المستوحى من الدماغ قد ينتقل من المختبر إلى مركز البيانات خلال العقد المقبل.
