يمكن للحوسبة الديناميكية الحرارية أن تحول توليد الصور واستخدام الطاقة بواسطة الذكاء الاصطناعي بطرق لا يمكن للأدوات الحالية تحقيقها بشكل واقعي حتى الآن
- تستخدم الحوسبة الديناميكية الحرارية تدفقات الطاقة المادية بدلاً من الدوائر الرقمية الثابتة لإجراء حسابات الذكاء الاصطناعي
- يُسمح لبيانات الصورة بالتحلل بشكل طبيعي من خلال تقلبات صغيرة في مكونات الكمبيوتر
- سيتطلب التوسع في إنشاء الصور المعقدة تصميمات وأساليب جديدة تمامًا للأجهزة
يستكشف العلماء نوعًا جديدًا من الحوسبة يستخدم تدفقات الطاقة الطبيعية لأداء مهام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة.
على عكس أجهزة الكمبيوتر الرقمية التقليدية، التي تعتمد على الدوائر الثابتة والحسابات الدقيقة، تعمل الحوسبة الديناميكية الحرارية مع العشوائية والضوضاء والتفاعلات الفيزيائية لحل المشكلات.
والفكرة هي أن هذه الطريقة يمكن أن تسمح لأدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك برامج تحرير الصور، بالعمل باستخدام طاقة أقل بكثير من الأنظمة الحالية.
كيف يعمل توليد الصور الديناميكية الحرارية
تعتبر عملية توليد الصور الديناميكية الحرارية غير عادية مقارنة بالحوسبة العادية. يبدأ الأمر باستقبال الكمبيوتر لمجموعة من الصور، والتي يسمح لها بعد ذلك “بالتحلل”.
في هذا السياق، لا يعني التدهور حذف الصور أو تلفها؛ فهذا يعني أن البيانات الموجودة في الصور مسموح لها بالانتشار أو التغيير بشكل طبيعي بسبب التقلبات الصغيرة في النظام.
تنتج هذه التقلبات عن الطاقة الفيزيائية التي تتحرك عبر مكونات الكمبيوتر، مثل التيارات والاهتزازات الصغيرة.
وبمرور الوقت، تتسبب هذه التفاعلات في جعل الصور غير واضحة أو مشوشة، مما يؤدي إلى خلق نوع من الاضطراب الطبيعي. ثم يقيس النظام احتمالية عكس هذا الاضطراب، ويضبط إعداداته الداخلية لجعل إعادة البناء أكثر احتمالا.
من خلال تشغيل هذه العملية عدة مرات، يقوم الكمبيوتر باستعادة الصور الأصلية تدريجيًا دون اتباع منطق خطوة بخطوة الذي تستخدمه أجهزة الكمبيوتر التقليدية.
أثبت ستيفن وايتلام، الباحث في مختبر لورانس بيركلي الوطني، أن الحوسبة الديناميكية الحرارية يمكنها إنتاج صور بسيطة مثل الأرقام المكتوبة بخط اليد.
هذه المخرجات أبسط بكثير من تلك الصادرة عن مولدات صور الذكاء الاصطناعي مثل DALL-E أو Nano Banana Pro من Google Gemini.
ومع ذلك، يثبت البحث أن الأنظمة المادية يمكنها أداء مهام التعلم الآلي الأساسية، مما يوضح طريقة جديدة يمكن أن يعمل بها الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن توسيع نطاق هذا النهج لإنتاج صور عالية الجودة ومميزة بالكامل سيتطلب أنواعًا جديدة من الأجهزة.
يدعي المؤيدون أن الحوسبة الديناميكية الحرارية يمكن أن تقلل من الطاقة اللازمة لتوليد صور الذكاء الاصطناعي بمعامل قدره عشرة مليارات مقارنة بأجهزة الكمبيوتر القياسية.
إذا نجح هذا الأمر، فسيؤدي ذلك إلى تقليل استهلاك الطاقة لمراكز البيانات التي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
على الرغم من تصنيع أول شريحة حوسبة ديناميكية حرارية، إلا أن النماذج الأولية الحالية أساسية ولا يمكن أن تتطابق مع أدوات الذكاء الاصطناعي السائدة.
ويؤكد الباحثون أن المفهوم يقتصر على المبادئ الأساسية، وأن التطبيقات العملية سوف تتطلب اختراقات في كل من الأجهزة والتصميم الحسابي.
وقال وايتلام: “يشير هذا البحث إلى أنه من الممكن صنع أجهزة للقيام بأنواع معينة من التعلم الآلي… بتكلفة طاقة أقل بكثير مما نفعله في الوقت الحاضر”. IEEE.
“نحن لا نعرف حتى الآن كيفية تصميم كمبيوتر ديناميكي حراري يكون جيدًا في توليد الصور مثل DALL-E، على سبيل المثال. وسيظل من الضروري العمل على كيفية بناء الأجهزة للقيام بذلك.”
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك. تأكد من النقر على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا اتبع TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، والحصول على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضاً.