الصين تكشف عن رقاقة ضوئية إلكترونية تناظرية بالكامل مبتكرة

- باحثون صينيون يكشفون عن أول شيب ضوئي-إلكتروني تناظري بالكامل في العالم، ACCEL، مما يحدث ثورة في الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور.
- يعمل ACCEL بسرعة أكبر بـ 3,000 مرة ويستهلك طاقة أقل بمقدار 4,000,000 مرة مقارنة بأفضل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، مما يمثل قفزة كبيرة في الكفاءة.
- تعد الحوسبة الضوئية بتوفير وعود بإزالة عملية التحويل من التناظري إلى الرقمي التي تستهلك الطاقة، مما يفتح آفاقاً جديدة للذكاء الاصطناعي وتصميم الشيبات.
حقق باحثون صينيون من جامعة تسينغهوا اختراقاً في رؤية الكمبيوتر من خلال تطوير أول رقاقة ضوئية إلكترونية تناظرية بالكامل في العالم. تتميز هذه الرقاقة المبتكرة، المعروفة باسم ACCEL (رقاقة تناظرية بالكامل تجمع بين الحوسبة الإلكترونية والضوئية)، بسرعة وكفاءة طاقة مثيرتين للإعجاب، مما قد يحدث ثورة في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور. وقد نُشر البحث الرائد في مجلة نيتشر المرموقة.
حقبة جديدة من المعالجة التناظرية
عادةً ما تتضمن مهام التعرف على الصور ورؤية الكمبيوتر التقليدية تحويل الإشارات التناظرية (مثل الضوء) إلى إشارات رقمية لمعالجتها بواسطة الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي. يستهلك هذا عملية التحويل كل من الوقت والطاقة، مما يحد من الكفاءة الإجمالية لأداء الشبكة العصبية. اتخذ فريق بحث جامعة تسينغهوا نهجاً جديداً من خلال تطوير معالج ضوئي إلكتروني متكامل يجمع بين نقاط القوة في كل من الإشارات الضوئية التناظرية (الفوتونات) والتيارات الإلكترونية (الإلكترونات). النتيجة هي رقاقة تناظرية بالكامل قادرة على التعامل مع مهام رؤية الكمبيوتر المعقدة.
الأداء المذهل لـ ACCEL
أظهرت الاختبارات التي أجريت على ACCEL قدراتها المذهلة. يمكن للرقاقة التعرف على الأشياء وتصنيفها بدقة قابلة للمقارنة مع الشبكات العصبية الرقمية. علاوة على ذلك، عند التعامل مع صور عالية الدقة للمشهد اليومي، يعمل ACCEL بسرعة تزيد عن 3000 مرة ويستهلك طاقة أقل بنسبة مذهلة تبلغ 4,000,000 مرة من وحدة معالجة الرسومات (GPU) من الطراز الأعلى. يضع هذا القفز المذهل في كفاءة الطاقة وسرعة المعالجة ACCEL كلاعب محتمل في مجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور.
وعد الحوسبة الضوئية
توفر الحوسبة الضوئية، التي تستغل الإشارات الضوئية التناظرية، حلاً واعداً للقيود المرتبطة بالطاقة والسرعة في تحويل التناظري إلى الرقمي. من خلال تعظيم مزايا الضوء والكهرباء ضمن إطار تناظري بالكامل، تمكن فريق تسينغهوا من تجاوز التحديات التي تفرضها التحويلات كثيفة استهلاك الطاقة. يمكن لهذا النهج كسر الاختناقات الحالية في استهلاك الطاقة وسرعة المعالجة.
إشادة من نيتشر
أشاد محررو مجلة نيتشر بفريق بحث تسينغهوا لتقليلهم الحاجة إلى محولات تناظرية إلى رقمية كثيفة استهلاك الطاقة. ووصفوا النهج بأنه "منعش وعملي" في عتاد الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر كفاءة طاقة عالية من خلال الاستفادة من نقاط القوة في تقنيات الحوسبة الإلكترونية والضوئية معاً.
تأثير يتجاوز الذكاء الاصطناعي
بeyond تطبيقاته المباشرة في الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور، من المتوقع أن يعالج ميزة ACCEL فائقة انخفاض استهلاك الطاقة مشاكل التسخين المرتبطة بتوسع الرقائق. قد يعيد هذا الاختراق تشكيل تصميم الرقائق في المستقبل، مما يجعلها أكثر كفاءة وصداقة للبيئة.
رؤية للمستقبل
كشف داي تشيونغهاي، مدير مدرسة علوم وتكنولوجيا المعلومات في جامعة تسينغهوا، أن الفريق طور بنجاح رقاقة نموذجية. ينصب جهدهم التالي على إنشاء رقاقة ذكاء اصطناعي للأغراض العامة بتطبيقات أوسع، مما يفتح الباب أمام مجموعة واسعة من الإمكانيات التحويلية في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمركبات ذاتية القيادة، والمزيد.
يمثل إنشاء الرقاقة الضوئية الإلكترونية التناظرية بالكامل، ACCEL، محطة مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر. تعد سرعتها الاستثنائية وكفاءتها في الطاقة بإعادة تشكيل مشهد تقنية التعرف على الصور وعتاد الذكاء الاصطناعي. بينما يعمل الباحثون نحو تطوير رقاقة ذكاء اصطناعي للأغراض العامة، فإن إمكانات الابتكار والتقدم عبر مختلف الصناعات لا حدود لها. قد يمهد ACCEL الطريق للجيل القادم من حلول الحوسبة الفعالة وعالية الأداء.
لا تكتفِ بقراءة أخبار العملات الرقمية فحسب، بل افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية. مجانية.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.

جلوري كابورو
غلاي هي صحفية ذات معرفة واسعة ومتقنة لأدوات الذكاء الاصطناعي والبحث. وهي شغوفة بالذكاء الاصطناعي وقد ألّفت عدة مقالات حول هذا الموضوع. تتابع غلاي باستمرار أحدث التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، وتكتب عنها بانتظام.















