كشف فريق من العلماء الصينيين، عن أول نظام تدريبي للذكاء الاصطناعي يعمل بالكامل باستخدام الضوء، في خطوة تُمثّل نقلة نوعية في مجال "الحوسبة الضوئية".
وتعزز رقاقة "تاي تشي-2" Taichi-II بشكل كبير، كفاءة وأداء عملية تدريب وإعداد نماذج الذكاء الاصطناعي، وفق صحيفة "ساوث تشاينا مورنينج بوست".
وتُعد الرقاقة الجديدة تحسيناً كبيراً عن نسختها السابقة، فشريحة "تاي تشي-2"، هي الشريحة الأولى من نوعها في العالم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، باستخدام الضوء بشكل كامل، دون دخول الحواسيب الإلكترونية في أي مرحلة من مراحل التدريب، مما سيوفر حجم الطاقة المستهلك من جانب الشرائح المتوفرة في الأسواق، بما في ذلك الجيل السابق من "تاي-تشي".
وأشار الباحثون في أبريل الماضي، إلى أن الشريحة الأصلية "تاي تشي" تجاوزت شريحة معالج الرسوميات H100 من "إنفيديا" في ترشيد استهلاك الطاقة بأكثر من ألف مرة، ولكن مع الجيل الثاني من الشريحة فإن الطاقة المستهلكة ستنخفض لأدنى مستوياتها، ولكن فريق الباحثين لم يكشف بشكل واضح عن معدل الترشيد.
وأوضح الفريق، حسبما نقلت الصحيفة الصينية، أن هذا التطوير يُعتبر خطوة مهمة نحو تطبيقات الحوسبة الضوئية على نطاق واسع، خاصة في ظل القيود الأميركية المفروضة على وصول الصين إلى وحدات معالجة الرسوميات المتقدمة من "إنفيديا" وغيرها من الشركات الأميركية.
والحوسبة الضوئية، هي تقنية إجراء العمليات الحسابية باستخدام جزيئات الضوء، كبديل للتيار الكهربائي، ولكن على عكس آلية عمل التيار الكهربائي، فإن الأشعة المرئية والأشعة تحت الحمراء تتدفق عبر بعضها البعض دون تفاعل.
والنقطة الرئيسية التي تميز الحوسبة الضوئية، مقابل نظيرتها الكهربائية هي التدفق الآلي للبيانات، فعلى سبيل المثال تلجأ الحوسبة الضوئية للاستعانة بتقنية الفوتونات، وبالتالي تضمن نتائج أسرع وأكثر كفاءة، وبالتالي تصبح قادرة على إجراء مليارات العمليات الحسابية كل ثانية.
معمارية فريدة
وعمل فريق الباحثين الصيني على تطوير أداء "تاي تشي-2" مقارنة بسابقتها في العديد من السيناريوهات، إذ زادت دقة إنجاز مهام تصنيف البيانات بنسبة 40%، وسرّعت من تدريب الشبكات الضوئية بمقدار عشر مرات مقارنة بالشرائح التقليدية، وفي مجال التصوير في ظروف الإضاءة المنخفضة، تحسنت كفاءة الطاقة للشريحة بمقدار 6 أضعاف.
وأوضح الباحثون أن طرق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام الضوء ظلت تعتمد على محاكاة الشبكات العصبية باستخدام الهندسة الضوئية على الحواسيب الإلكترونية، مما كان يؤدي إلى استهلاك كم كبير من الطاقة، إلى جانب حدوث عدم تطابق بين النموذج الضوئي غير المتصل والنظام الحقيقي بسبب العيوب في الأنظمة وتعقيد انتشار الموجات الضوئية في الواقع، وعدم قدرة الأنظمة الرقمية على محاكاتها.
وللتغلب على هذه التحديات، طوّر الفريق طريقة جديدة للتدريب على الشريحة الضوئية مباشرة، ما يسمح بتنفيذ أغلب مهام التعلم الآلي في نفس الوقت، دون الحاجة إلى إجراء عمليات المحاكاة.
ويُطلق على هذه الطريقة في تدريب وتعليم النماذج الذكية "التعلم في الوضع التقدمي الكامل FFM"، والتي تستخدم النماذج الضوئية المتاحة تجارياً وتقدم أداءً يفوق وحدات معالجة الرسوميات التقليدية، التي تقدمها شركات مثل إنفيديا، في عمليات التعلم السريع.
وقالت الباحثة فانج لو، إن الأبحاث تتطلع إلى مستقبل تكون فيه الشرائح الضوئية أساساً لقوة الحوسبة المستخدم في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي، مع خفْض الطاقة المستهلكة للتدريب.
