نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

مهندسون يصنعون شريحة ذكاء اصطناعي قابلة للتكديس وإعادة التكوين

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

بنى فريق من المهندسين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا شريحة ذكاء اصطناعي جديدة مع تصميم قابل للتكديس وإعادة التكوين، مما يساعد على استبدال المستشعرات ومعالجات الشبكات العصبية الحالية وتوسيعها.

يمكن أن تساعد الشريحة الجديدة في تحقيق مستقبل أكثر استدامة حيث لا يتعين التخلص من الهواتف الذكية و الساعات الذكية و الأجهزة القابلة للارتداء الأخرى من أجل الحصول على نموذج أحدث. سيكون من الممكن تحديثها بمستشعرات و معالجات جديدة تثبت على شريحة الجهاز الداخلية. ستساعد شرائح الذكاء الاصطناعي القابلة للتعديل في الحفاظ على تحديث الأجهزة و تقليل الفاقد الإلكتروني.

نشرت نتائج البحث في Nature Electronics.

تصميم الشريحة

يتكون تصميم الشريحة مثل ليغو من طبقات متناوبة من عناصر الحس و المعالجة، بالإضافة إلى ديودات الانبعاث الضوئي التي تمكّن طبقات الشريحة من التواصل بصريًا.

يستخدم هذا التصميم الجديد الضوء بدلاً من الأسلاك الفيزيائية لنقل المعلومات من خلال الشريحة، مما يمكّن من إعادة تكوين الشريحة، مع استبدال الطبقات أو تكديسها فوق بعضها. يمكن استخدام هذا لإضافة مستشعرات جديدة أو معالجات محدثة.

جيهون كانغ هو باحث ما بعد الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

“يمكنك إضافة كمية غير محدودة من طبقات الحوسبة و المستشعرات، مثل الضوء و الضغط و حتى الرائحة،” يقول كانغ. “نسمي هذا شريحة ذكاء اصطناعي قابلة للتعديل مثل ليغو لأنها تتمتع بقابلية غير محدودة للتحديث حسب تركيبة الطبقات.”

سيبحث الباحثون في تطبيق هذا التصميم على أجهزة الحوسبة الحدية و الأجهزة المستقلة و الإلكترونيات الأخرى التي تعمل بشكل مستقل عن مورد مركزي أو موزع.

جيهوان كيم هو أستاذ مساعد في الهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

“مع دخولنا عصر إنترنت الأشياء القائمة على شبكات المستشعرات، سيتوسع الطلب على أجهزة الحوسبة الحدية متعددة الوظائف بشكل كبير،” يقول كيم. “ستوفر البنية العتادية التي نقترحها مرونة عالية في الحوسبة الحدية في المستقبل.”

تم تكوين التصميم الجديد لأداء مهام التعرف على الصور الأساسية من خلال طبقات من مستشعرات الصور و الديودات الانبعاثية و المعالجات المصنوعة من المشابك العصبية الاصطناعية. قام الباحثون بتركيب مستشعرات الصور مع مصفوفات المشابك العصبية الاصطناعية، حيث تم تدريب كل مصفوفة على التعرف على حروف معينة. تمكن الفريق من تحقيق التواصل بين الطبقات دون الحاجة إلى اتصال فيزيائي.

هيونسوك كيم هو باحث ما بعد الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

“الشرائح الأخرى موصلة بشكل فيزيائي من خلال المعادن، مما يجعلها صعبة لإعادة التوصيل و إعادة التصميم، لذلك ستحتاج إلى صنع شريحة جديدة إذا كنت تريد إضافة أي وظيفة جديدة،” يقول كيم. “استبدلنا الاتصال الفيزيائي بالسلك بمنظومة اتصال بصرية، مما يعطينا الحرية في تكديس الشرائح فوق بعضها و إضافتها كما نريد.”

تتكون هذه المنظومة البصرية من كاشفات ضوئية و ديودات انبعاثية متوافقة، كل واحدة منها مشكّلة بنمط من البكسلات الصغيرة. تشكل الكواشف الضوئية مستشعر صورة لاستقبال البيانات، و الديودات الانبعاثية لارسال البيانات إلى الطبقة التالية. عندما تصل الإشارة إلى مستشعر الصورة، فإن نمط الضوء للصورة يشفر تكوينًا من بكسلات الديودات الانبعاثية التي تحفز طبقة أخرى من الكواشف الضوئية، بالإضافة إلى مصفوفة مشابك عصبية اصطناعية تصنف الإشارة بناءً على نمط و قوة ضوء الديود.

إنشاء شريحة قابلة للتكديس

الشريحة المصنعة لها نواة حوسبة تبلغ مساحتها حوالي 4 ميلليمترات مربعة، وتعلوها ثلاث كتل مكدّسة للتعرف على الصور، كل واحدة منها تتكون من مستشعر صورة و طبقة اتصال بصرية و مصفوفة مشابك عصبية اصطناعية لتصنيف.

مين-كيو سونغ هو باحث ما بعد الدكتوراه الآخر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

“أظهرنا القدرة على التكديس و الاستبدال و إضافة وظيفة جديدة إلى الشريحة،” يقول سونغ.

سيبحث الباحثون الآن في إضافة المزيد من القدرات الحسية و المعالجة إلى الشريحة.

“نحن يمكن أن نضيف طبقات إلى كاميرا الهاتف حتى تتمكن من التعرف على صور أكثر تعقيدًا، أو نصنعها كأجهزة مراقبة صحية يمكن تثبيتها في الجلد الإلكتروني القابل للارتداء،” يقول تشوي.

يقول الفريق إن الشرائح المعيارية يمكن دمجها في الإلكترونيات و تمكين المستهلكين من اختيار بناءها باستخدام أحدث مستشعرات و معالجات “الطوب”.

“نحن يمكن أن نصنع منصة شريحة عامة، و كل طبقة يمكن بيعها بشكل منفصل مثل لعبة فيديو،” يقول جيهوان كيم. “نحن يمكن أن نصنع أنواعًا مختلفة من الشبكات العصبية، مثل التعرف على الصور أو الصوت، و نسمح للعملاء باختيار ما يريدون، و إضافته إلى شريحة موجودة مثل ليغو.”

يقود أليكس عمليات الأخبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، حيث يجمع بين الصحافة والبحث والأتمتة لدعم تغطية سريعة وقابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي. يساعد عمله في ضمان ظهور التطورات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل فعال مع الحفاظ على معايير التحرير في النشرة.