المستقبل مشرق للذكاء الاصطناعي.
حقق الذكاء الاصطناعي (AI) تطورات ملحوظة منذ نهاية عام 2022. تعمل التطبيقات البرمجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على نحو متزايد على إحداث ثورة في مختلف القطاعات من خلال توفير حلول مبتكرة. من روبوتات المحادثة السلس لخدمة العملاء إلى المولدات المرئية المذهلة ، تعمل منظمة العفو الدولية على تحسين تجاربنا اليومية. ومع ذلك ، وراء الكواليس ، تعد أجهزة الذكاء الاصطناعي محورية في تغذية هذه الأنظمة الذكية.
ما هي أجهزة الذكاء الاصطناعي؟
تشير أجهزة AI إلى أجهزة كمبيوتر متخصصة مصممة لأداء المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة. يتضمن ذلك شرائح محددة ودوائر متكاملة توفر معالجة أسرع وقدرات توفير الطاقة. بالإضافة إلى ذلك ، فهي توفر البنية التحتية اللازمة لتنفيذ خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
يعد دور أجهزة الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية لأنه يساعد في تنفيذ البرامج المعقدة لنماذج التعلم العميق. علاوة على ذلك ، مقارنة بأجهزة الكمبيوتر التقليدية مثل وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ، يمكن لأجهزة AI أن تفعل ذلك تسريع العديد من العمليات ، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة اللازمين للتدريب على الخوارزمية و تنفيذ.
علاوة على ذلك ، مع تزايد شعبية الذكاء الاصطناعي و نماذج التعلم الآلي، كان هناك طلب متزايد على حلول التسريع. نتيجة لذلك ، شهدت شركات مثل Nvidia ، الشركة المصنعة الرائدة لوحدة معالجة الرسومات في العالم ، نموًا كبيرًا. في يونيو 2023 ، ذكرت صحيفة واشنطن بوست أن القيمة السوقية لـ Nvidia تجاوزت تريليون دولار ، متجاوزة قيمة Tesla و Meta. يسلط نجاح Nvidia الضوء على أهمية أجهزة الذكاء الاصطناعي في المشهد التكنولوجي اليوم.
1. رقائق الحوسبة الحافة
إذا كنت معتادًا على ما هي الحوسبة المتطورة، من المحتمل أن يكون لديك بعض الفهم لرقائق الحوسبة المتطورة. تم تصميم هذه المعالجات المتخصصة خصيصًا لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على حافة الشبكة. باستخدام رقائق الحوسبة المتطورة ، يمكن للمستخدمين معالجة البيانات وتنفيذ العمليات التحليلية الحاسمة مباشرة عند مصدر البيانات ، مما يلغي الحاجة إلى نقل البيانات إلى الأنظمة المركزية.
تطبيقات رقائق الحوسبة المتطورة متنوعة وواسعة النطاق. يجدون فائدة في السيارات ذاتية القيادة وأنظمة التعرف على الوجه والكاميرات الذكية والطائرات بدون طيار والأجهزة الطبية المحمولة وسيناريوهات اتخاذ القرار الأخرى في الوقت الفعلي.
مزايا رقائق الحوسبة الطرفية كبيرة. أولاً ، تقلل بشكل كبير من زمن الوصول من خلال معالجة البيانات بالقرب من مصدرها ، مما يعزز الأداء العام للأنظمة البيئية للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل الحوسبة المتطورة على تحسين الأمان عن طريق تقليل كمية البيانات التي يجب نقلها إلى السحابة.
فيما يلي بعض الشركات المصنعة الرائدة لأجهزة الذكاء الاصطناعي في مجال رقائق الحوسبة المتطورة:
- جيتسون كزافييه إن إكس
- AMD EPYC ™ Embedded 3000 Series
- جيتسون نانو
- ARM اللحاء- M55
- ARM Ethos-U55
2. أجهزة الكم
قد يتساءل البعض ، "ما هي الحوسبة الكمومية ، وهل هي حقيقية؟"الحوسبة الكمومية هي في الواقع نظام حوسبة حقيقي ومتقدم يعمل على أساس مبادئ ميكانيكا الكم. بينما تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية وحدات البت ، تستخدم الحوسبة الكمية وحدات البت الكمومية (كيوبت) لإجراء العمليات الحسابية. تُمكِّن هذه الكيوبتات أنظمة الحوسبة الكمومية من معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة أكبر ، مما يجعلها مناسبة للغاية للذكاء الاصطناعي ، التعلم الآلي والتعلم العميق عارضات ازياء.
تطبيقات الأجهزة الكمومية لديها القدرة على إحداث ثورة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، في اكتشاف الأدوية ، يمكن للأجهزة الكمومية محاكاة سلوك الجزيئات ، مما يساعد الباحثين في تحديد الأدوية الجديدة بدقة. وبالمثل ، في علم المواد ، يمكن أن يساهم 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:
- سرعة: تعد أجهزة الكمبيوتر الكمومية أسرع بكثير من أجهزة الكمبيوتر التقليدية ، فهي قادرة على حل المشكلات المعقدة التي قد تستغرق مليارات السنين في غضون ثوانٍ.
- دقة: تتيح الحوسبة الكمومية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات في وقت أقصر ، مما يؤدي إلى دقة أعلى في التنبؤات والتحليل.
- ابتكار: تفتح أجهزة الحوسبة الكمية إمكانيات للتطورات الجديدة والاختراقات في السوق ، وتطلق العنان لقوة حسابية 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 قد تكون لديك سمعت عن ASICs من خلال تعدين العملات المشفرة). والغرض منها هو تسريع إجراءات الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات المحددة لعملك ، وتوفير بنية تحتية فعالة تعزز السرعة الإجمالية داخل النظام البيئي.
تعد ASICs فعالة من حيث التكلفة مقارنة بوحدات المعالجة المركزية التقليدية (CPUs) أو وحدات معالجة الرسومات (GPUs). ويرجع ذلك إلى كفاءتها في استخدام الطاقة وأداء المهام الفائق الذي يتجاوز وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. نتيجة لذلك ، تسهل ASIC خوارزميات الذكاء الاصطناعي عبر التطبيقات المختلفة.
يمكن لهذه الدوائر المتكاملة التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، مما يجعلها مفيدة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تمتد تطبيقاتهم إلى مجالات متنوعة ، بما في ذلك معالجة النصوص وبيانات الكلام باللغة الطبيعية. علاوة على ذلك ، فهي تبسط نشر آليات التعلم الآلي المعقدة.
4. الأجهزة العصبية
تمثل أجهزة Neuromorphic تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا أجهزة الكمبيوتر ، بهدف محاكاة عمل الدماغ البشري. يحاكي هذا الجهاز المبتكر الجهاز العصبي البشري ويتبنى أ البنية التحتية للشبكة العصبية، تعمل بنهج تصاعدي. تتكون الشبكة من معالجات مترابطة ، يشار إليها باسم الخلايا العصبية.
على عكس أجهزة الحوسبة التقليدية التي تعالج البيانات بشكل تسلسلي ، تتفوق الأجهزة العصبية في المعالجة المتوازية. تمكن هذه القدرة على المعالجة المتوازية الشبكة من تنفيذ مهام متعددة في وقت واحد ، مما يؤدي إلى تحسين السرعة وكفاءة الطاقة.
علاوة على ذلك ، توفر الأجهزة العصبية العديد من المزايا الجذابة الأخرى. يمكن تدريبه بمجموعات بيانات شاملة ، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك اكتشاف الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن دقة الأجهزة العصبية رائعة ، لأنها تتعلم بسرعة من كميات هائلة من البيانات.
فيما يلي بعض من أبرز تطبيقات الحوسبة العصبية:
- يمكن للمركبات ذاتية القيادة الاستفادة من أجهزة الحوسبة العصبية لتعزيز قدرتها على إدراك وتفسير محيطها.
- في التشخيص الطبي ، يمكن أن تساهم الأجهزة العصبية في ميزات الكشف عن الصور ، مما يساعد في تحديد الأمراض.
- يمكن أن تستخدم أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) المختلفة الأجهزة العصبية لجمع البيانات وتحليلها ، مما يتيح معالجة البيانات واتخاذ القرارات بكفاءة.
5. مصفوفة البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA)
مصفوفة البوابة الميدانية القابلة للبرمجة (FPGA) عبارة عن دائرة متكاملة متقدمة توفر فوائد قيّمة لتنفيذ برامج الذكاء الاصطناعي. يمكن تخصيص هذه الرقائق المتخصصة وبرمجتها لتلبية المتطلبات المحددة لنظام الذكاء الاصطناعي البيئي ، مما يكسبها اسم "البرمجة الميدانية".
تتكون FPGA من كتل منطقية قابلة للتكوين (CLBs) مترابطة وقابلة للبرمجة. تسمح هذه المرونة المتأصلة لمجموعة واسعة من التطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن برمجة هذه الشرائح للتعامل مع العمليات بمستويات تعقيد متفاوتة ، والتكيف مع الاحتياجات المحددة للنظام.
تعمل مثل شريحة ذاكرة للقراءة فقط ولكن بسعة بوابة أعلى ، توفر FPGAs ميزة إعادة البرمجة. هذا يعني أنه يمكن برمجتها عدة مرات ، مما يسمح بالتعديلات وقابلية التوسع وفقًا للمتطلبات المتطورة. علاوة على ذلك ، تعد FPGAs أكثر كفاءة من أجهزة الحوسبة التقليدية ، حيث توفر بنية قوية وفعالة من حيث التكلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى مزايا التخصيص والأداء ، توفر FPGA أيضًا تدابير أمان محسّنة. يضمن هيكلها الكامل حماية قوية ، مما يجعلها موثوقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة.
ما هو مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي؟
أجهزة الذكاء الاصطناعي على أعتاب تطورات تحولية. تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة أنظمة متخصصة لتلبية الاحتياجات الحسابية. الابتكارات في المعالجات والمسرعات والرقائق العصبية تعطي الأولوية للكفاءة والسرعة وتوفير الطاقة والحوسبة المتوازية. يتيح دمج أجهزة AI في أجهزة Edge و IoT المعالجة على الجهاز وتقليل زمن الوصول وتحسين الخصوصية. يؤدي التقارب مع الحوسبة الكمومية والهندسة العصبية إلى إطلاق العنان لإمكانات القوة الأسية والتعلم الشبيه بالإنسان.
يبشر مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي بأنظمة حوسبة قوية وفعالة ومتخصصة ستحدث ثورة في الصناعات وتعيد تشكيل تفاعلاتنا مع التقنيات الذكية.