باحثون يطورون طريقة جديدة لزيادة كفاءة الطاقة في الحواسيب الذكية

باحثون من كلية كوكريل للهندسة في جامعة تكساس في أوستن اكتشفوا طريقة جديدة لزيادة كفاءة الطاقة في الحواسيب الذكية. هذا يأتي في وقت يوجد فيه حاجة متزايدة إلى الطاقة من أجل معالجة كميات هائلة من البيانات، نتيجة للتكنولوجيا التي تم تطويرها حديثًا.

بنية الحواسيب

عادة ما يتم استخدام شرائح السيليكون لبناء البنية التي تعمل الحواسيب، ولكن النظام المطور حديثًا يعتمد على المكونات المغناطيسية بدلاً من السيليكون. شرائح السيليكون بدأت في الوصول إلى حدودها، بسبب أشياء مثل الذكاء الاصطناعي، السيارات ذاتية القيادة، وأجهزة الهاتف 5G و 6G. التطبيقات الجديدة تتطلب سرعات أسرع، وتأخيرات أقل، وكشف الضوء، كل ذلك يتطلب زيادة في الطاقة. بسبب ذلك، يتم النظر في بدائل للسيليكون.

من خلال دراسة فيزياء المكونات المغناطيسية، وجد الباحثون معلومات جديدة حول كيفية تقليل تكاليف الطاقة. كما اكتشفوا طرقًا لتقليل متطلبات خوارزميات التدريب، والتي هي شبكات عصبونية قادرة على التعرف على الأنماط والصور.

جين آن إنكوفيا هي أستاذة مساعدة في قسم الهندسة الكهربائية والحاسوب في كلية كوكريل.

“في الوقت الحالي، طرق تدريب الشبكات العصبونية هي rất مكلفة من حيث الطاقة،” قال جين آن إنكوفيا. “ما يمكن أن تفعله أعمالنا هو مساعدة في تقليل جهود التدريب وتكاليف الطاقة.”

تم نشر النتائج من البحث في IOP Nanotechnology.

المنع الجانبي

انضمت إلى إنكوفيا المؤلفة الأولى وطالب الدراسات العليا في السنة الثانية كان كوي. معًا، قادوا الدراسة واكتشفوا أن القدرة على المنافسة بين العصبونات الاصطناعية، أو الأسلاك النانوية المغناطيسية، يمكن زيادتها بشكل طبيعي عن طريق وضعها بطرق معينة. في هذه الحالة، يفوز الأكثر تنشيطًا، وتسمى هذه الظاهرة “المنع الجانبي”.

المنع الجانبي عادة ما يزيد التكاليف ويتطلب更多 الطاقة والمساحة، بسبب الدوائر الإضافية المطلوبة داخل الحواسيب.

وفقًا لإنكوفيا، فإن الطريقة الجديدة أكثر كفاءة في الطاقة من خوارزمية الت_PROPAGATION القياسية. عند أداء نفس مهام التعلم، يتحقق تخفيض في الطاقة يصل إلى 20 إلى 30 مرة بواسطة طريقة الباحثين.

عند النظر إلى الحواسيب الجديدة، هناك تشابه بينها وبين الأدمغة البشرية. تمامًا مثل الأدمغة البشرية التي تحتوي على عصبونات، تحتوي الحواسيب على نسخة اصطناعية. المنع الجانبي يحدث عندما يمنع العصبونات البطيئة من الإطلاق بواسطة العصبونات الأسرع. هذا يؤدي إلى تقليل الحاجة إلى استخدام الطاقة في معالجة البيانات.

أشارت إنكوفيا إلى أن هناك تغييرًا أساسيًا يحدث داخل الحواسيب وكيفية عملها. واحدة من الاتجاهات الجديدة تسمى الحوسبة الشبيهة بالدماغ، والتي يمكن اعتبارها عملية تصميم الحواسيب لتفكر مثل الأدمغة البشرية.

الأجهزة الذكية الجديدة مصممة لتحليل كميات هائلة من البيانات في نفس الوقت، بدلاً من معالجة المهام الفردية فقط. هذا هو أحد الجوانب الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

التركيز الرئيسي لهذا البحث كان على التفاعلات بين两个 عصبون مغناطيسي والتفاعلات بين عدة عصبونات. سوف يطبق الفريق الآن نتائجهم على مجموعات أكبر من العصبونات المتعددة.

تم دعم البحث من قبل جائزة وطنية للعلوم CAREER و مختبرات سانديا الوطنية. تم توفير الموارد من قبل مركز تكساس المتقدم للحوسبة في جامعة تكساس.