كشفت دراسة علمية حديثة نشرت في مجلة "Nature Communications" عن تطوير حاسوب من نوع جديد يُعرف باسم "وحدة المعالجة العشوائية الحرارية"، يُعد أول نموذج عملي لأنظمة الحوسبة الحرارية المصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا سيما الذكاء الاصطناعي الاحتمالي وتوليد البيانات (Generative AI).

يتكون هذا الجهاز المبتكر من دارات كهربائية تناظرية تعتمد على عناصر RLC، وقد صُمم ليحاكي الديناميكيات الحرارية التي تتحكم في الأنظمة الفيزيائية العشوائية. ويتيح هذا التصميم إجراء عمليات مثل التوزيع الغاوسي (Gaussian Sampling) وعكس المصفوفات الرياضية (Matrix Inversion) بكفاءة غير مسبوقة من حيث السرعة واستهلاك الطاقة مقارنة بالحواسيب الرقمية التقليدية، بل ويفوق أداء وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) في الأبعاد العالية.

ثورة في الذكاء الاصطناعي الاحتمالي

أوضح الباحثون أن الذكاء الاصطناعي الاحتمالي، والذي يعتمد على التقديرات غير المؤكدة (مثل الاستدلال البايزي)، يواجه تحديات كبيرة عند تنفيذه على الحواسيب الرقمية بسبب الحاجة إلى حسابات مكثفة. إلا أن الرياضيات الكامنة في هذه النماذج تتطابق بشكل طبيعي مع قوانين الديناميكا الحرارية، ما يجعل من الحوسبة الحرارية البديل المثالي.

تمكّن الفريق، بقيادة الباحث باتريك كولز من شركة Normal Computing، من استخدام الحاسوب الحراري كأداة حوسبة خطية، حيث يُبرمج توزيع غيبس (Gibbs) لتمثيل النظام المستهدف، ثم تُستخدم التقلبات العشوائية الطبيعية لاستخلاص النتائج بدقة عالية.

نتائج واعدة تتجاوز الأداء الرقمي

اختُبر الجهاز في مهام معقدة مثل توليد توزيعات.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الاتحاد الإماراتية