مقابلات
سوميت كومار، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Innatera – سلسلة المقابلات
سوميت كومار هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Innatera Nanosystems، حيث يقود تطوير معالجات نيورومورفيك فائقة الكفاءة لتحليل بيانات الحس في أجهزة إنترنت الأشياء والمتو Hazة والمتو Hazة المدمجة. في السابق، قام بإدارة البحث الممول من الاتحاد الأوروبي في جامعة دلفت للتكنولوجيا، بما في ذلك مشروع PRYSTINE البالغ قيمته 50 مليون يورو لتكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة، وشغل مناصب في شركة Intel والبحث الأكاديمي في معمارية المعالجات المتقدمة.
Innatera هي شركة شبه موصلات تركز على جلب الذكاء فائق التخفيض للطاقة إلى “حافة الحس”. تقوم ابتكارها الأساسي في معالجات العصبونات النابضة بناءً على معمارية الإشارات المختلطة التناظرية التي تقلد معالجة الحدث في الدماغ. يمكن لهذه الشريحة التعرف على الأنماط في بيانات الحس عند مستويات طاقة أقل من الميلي واط والاتصال الفوري، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تعمل دائمًا وتخضع لقيود الطاقة.
لقد أسست Innatera في عام 2018 برؤية لجلب معالجات نيورومورفيك من المختبر إلى الأجهزة الحقيقية. ما الذي دفعك شخصيًا لبدء الشركة، وكيف تطور هذا الرؤية على مدار السنوات السبع الماضية؟
تأسست Innatera مع مهمة واضحة: جلب الذكاء الشبيه بالدماغ مباشرة إلى الحس. كانت الإشارات واضحة حتى في عام 2018، حيث كانت الأجهزة تدمج حساسات متزايدة التعقيد، وتنمو الحاجة إلى الحس دائمًا. كانت معالجات الميكروكонтролر تفتقر إلى قدرات الذكاء الاصطناعي الكفئة في استهلاك الطاقة، وحتى ذلك لم يكن سيغير الأمور كثيرًا عند معالجة مستمرة في الأجهزة التي تعمل بالبطاريات الصغيرة. كان من الواضح أن طريقة معالجة بيانات الحس في هذه الأجهزة تحتاج إلى تغيير، وبدا أن عقدًا من البحث الذي قمنا به في دلفت للتكنولوجيا حول الحوسبة النيورومورفيكية والمعالجة الكفئة في استهلاك الطاقة كان له جواب على هذا التحدي.
لقد ظلت رؤيتنا متسقة – عالم أذكى وأكثر نظافة وأمانًا مدعومًا بالذكاء المحيط. من خلال جلب الذكاء إلى الحس، ستتمكن شريحتنا من تمكين بيانات الحس في العالم من المعالجة مباشرة في المصدر، مما يؤدي إلى تقليل كبير في استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي الحديث. نهدف إلى جعل مليار حس مصدرًا ذكيًا بحلول عام 2030.
بульسار هو الخطوة الأولى في هذه الرحلة – إنه أول معالج نيورومورفيك مصمم للتبني الشامل. إنه يجعل الذكاء الملهم بالدماغ عمليًا في الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة المنزل الذكية والأنظمة الصناعية، من بين تطبيقات أخرى، مع وضع الأساس للتكنولوجيا التكيفية والذاتية الحكم في المستقبل.
يستند بولسار إلى نهج جديد تمامًا في المعالجة في الحس، تم إنجازه على مدار 7 سنوات من البحث والهندسة الشديدين. ما بدأ كمغامرة مع أربعة أشخاص، نمى في هذا الوقت إلى فريق عالمي مكون من 100 شخص، عبر 15 دولة، متحدًا بثقافة تضع الناس في المقام الأول مبنية على الصلابة والابتكار والطموح.
يُوصف بولسار بأنه أول معالج نيورومورفيك حقيقي للأسواق الشامل. ما الذي يجعله مختلفًا عن الشريحة النيورومورفيك السابقة التي ظلت في الغالب محصورة في مختبرات البحث؟
يتركز تركيز البحث الأكاديمي غالبًا على تطوير نهج جديد ومبتكر لحل مشاكل صعبة. ونتيجة لذلك، تميل الفوائد من الحلول إلى أن يتم قياسها بشكل منفصل. ومع ذلك، عندما يتم نشر هذه التكنولوجيا الجديدة في الإنتاج، يجب أن تتفاعل مع أجزاء أخرى من النظام، مما يؤدي غالبًا إلى تخفيف فوائدها. هذا هو أيضًا الحال للعديد من تكنولوجيا التعزيز الاصطناعي النيورومورفيك والتقليدية – يتم دمجها في أنظمة لا يتم تصميمها بنفس المبادئ الأساسية في الاعتبار، مما يؤدي إلى نتيجة تبهت في كفاءتها. بولسار، من ناحية أخرى، هو معالج دقيق مستقل، مصمم خصيصًا للمعالجة الكفئة لبيانات الحس على الحافة المتطرفة.
لقد تم تصميمه من البداية لدمج كل ما هو आवशي لبيانات الحس في شريحة واحدة: نواة عصبونية نابضة تناظرية و数字ية، ومسرع CNN وFFT، ونظام فرعي RISC-V كامل لتدبير النظام وسيطرة الحس. تسمح هذه المعمارية الهجينة لبولسار بتحويل بيانات الحس الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ مباشرة على الجهاز، مع استهلاك طاقة تصل إلى 500 مرة أقل وسرعة 100 مرة أسرع من معالجات الذكاء الاصطناعي التقليدية.
إلى جانب الأجهزة، يعالج بولسار أيضًا حجر الزاوية البرمجية الطويلة الأمد. يتيح SDK Talamo، مع التكامل الأصلي مع PyTorch، تطوير نيورومورفيك للفنيين والمهندسين، وتمكين نماذج مضغوطة تقل عن 5 كيلو بايت للتشغيل في ميزانيات طاقة تقل عن الميلي واط. وضع كل هذا في حزمة 2.8 × 2.6 ملم، يزيل بولسار الحاجة إلى تركيبات متعددة الشريحة الضخمة، مما يجعله أول معالج نيورومورفيك جاهز للنشر الشامل الحقيقي.
الوصول هو موضوع كبير في Innatera. كيف يقلل SDK Talamo، ولا سيما مع التكامل مع PyTorch، من حواجز المطورين الجدد للهندسة النيورومورفيك؟
لم تكن العوائق الرئيسية لاعتماد نيورومورفيك لسنوات عديدة ناتجة عن الأجهزة، بل بسبب نقص أدوات مطور友ية. واجه المطورون منحدرات تعليمية حادة وعمليات عمل غير مألوفة، مما تباطأ التطور. يعالج Talamo هذا مباشرةً من خلال توفير SDK قائم على PyTorch يسمح للمهندسين بتصميم وتدريب وتنفيذ شبكات عصبونية نابضة من خلال عمليات عمل مألوفة. يمكن دمج نماذج مضغوطة بسهولة في هياكل حس موجودة، مما يتيح الذكاء دائمًا في حتى أصغر الأجهزة وأكثرها تقييدًا في الطاقة. من خلال إزالة التعقيد وتسريع التطوير، يجعله Talamo الحوسبة النيورومورفيك متاحة للمطورين الرئيسيين ويسرع المسار من النموذج الأولي إلى المنتج.
من الناحية الفنية، كيف توازن بين مسرعي النابض التناظري والرقمي داخل بولسار لمعالجة حمولات عمل متنوعة بكفاءة؟
معمارية بولسار تجمع بين النواة التناظرية والنواة الرقمية النابضة لتحسين استهلاك الطاقة والمرونة. توفر النواة التناظرية معالجة فائقة الكفاءة لتحميلات الحس المستمرة دائمًا حيث تهم كل الميكرو واط. توفر النواة الرقمية البرمجة والدقة لمهام أكثر تعقيدًا أو متغيرًا، لا تزال في غلاف طاقة كفء. توزع الحمولات عبر الاثنين حسب احتياجات التطبيق، مما يضمن أن يتم استهلاك الطاقة فقط عند تغيير البيانات. يسمح هذا النهج القائم على الحدث لبولسار بالحفاظ على أداء أقل من الميلي واط مع الحفاظ على المرونة لدعم تطبيقات العالم الحقيقي المتنوعة.
هل يمكنك أن تشرح لنا سير عمل المطور النموذجي – من تدريب نموذج إلى نشره على بولسار – وأين يتم تحقيق أكبر مكاسب في الكفاءة؟
يبدأ السير في PyTorch، حيث يصمم المطورون ويدربون نماذجهم كما يفعلون مع الذكاء الاصطناعي التقليدي. باستخدام SDK Talamo من Innatera، يتم تحويل النموذج إلى شبكة عصبونية نابضة محسنة لبولسار. يمكن للمطورين بعد ذلك محاكاة وتنقيح وتنفيذ النموذج مباشرة على الشريحة، غالبًا مع أقدام صغيرة تصل إلى 5 كيلو بايت. يتم دمج خطوة تطوير النموذج في سلسلة تدفق أكبر لتنمية خط أنابيب التطبيق الذي يسمح للمطور ببناء رمز يستهدف RISC-V، وكذلك مسرع CNN، بطريقة موحدة. هذا يترجم إلى تجربة تطوير محسنة، ووقت تطوير أقصر.
تحدث أكبر مكاسب في الكفاءة عندما يتم تشغيل النموذج على نواة بولسار النابضة القائمة على الحدث. على عكس معالجات الميكروكонтролر التقليدية التي تحرق الطاقة باستمرار، يقوم بولسار بالحساب فقط عند تغيير بيانات الإدخال. هذا يسمح بمهام دائمًا مثل التعرف على الإيماءات أو الكشف عن الحضور بالرادار بالتشغيل المستمر عند مستويات أقل من الميلي واط، مع تحقيق تحسينات كبيرة في كفاءة الطاقة مع الحفاظ على دقة عالية وإنخفاض في التأخير.
أي القطاعات تظهر أقوى تبني لتكنولوجيا بولسار، ويمكنك أن تشارك أمثلة على العملاء أو الشركاء الأوائل الذين ينتشرون بالفعل بولسار في المنتجات؟
يحدث تبني بولسار بسرعة في المجالات التي تهم فيها الحس دائمًا والطاقة فائقة التخفيض، بما في ذلك المنازل الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وسلامة الصناعة. مثال جيد على ذلك هو Aaroh Labs، التي طورت كاشفات دخان الجيل التالي مدعومة بتقنيات Innatera، التي كشفت عنها مؤخرًا في SEMICON India 2025. هذه الأجهزة تفعل أكثر من مجرد الكشف عن الدخان من خلال دمج الكشف عن الدخان مع مراقبة الحضور البشري، مما يخلق وعيًا موضعيًا أكثر ثراءً وتمكين أنظمة أمان أكثر ذكاءً للبيئات السكنية والتجارية والصناعية.
يمكن أن تمتد نفس النهج النيورومورفيك إلى تتبع الأصول ومراقبة البيئة، مع آثر واسع على الرعاية الصحية المتو Hzة والمدن الذكية. في SEMICON India، أظهرت CYRAN AI Solutions أيضًا كيف يتم دمج تقنيات Innatera في أنظمة حس صغيرة مثل أجهزة EMG القابلة للارتداء للتعرف على الإيماءات، مما يبرز إمكانات الذكاء الاصطناعي النيورومورفيك لتمكين التفاعل البشري الآلي المتأصل.
هذه النشرات المبكرة هي فقط البداية، مما يشير إلى أن الحوسبة النيورومورفيك تتحرك من النظرية إلى الممارسة كما تتحدث، وتنمو بسرعة في التطبيقات الحقيقية.
في التمثيلات التي رأيناها، هناك أمثلة مثل التعرف على الإيماءات فائق التخفيض في استهلاك الطاقة والكشف عن الحضور بالرادار الذي يستهلك أقل من الميلي واط. كيف تتحقق من دقة وموثوقية في بيئات مقيدة بهذا الشكل؟
غالبًا ما يعتمد التحقق على التطبيق، وبالإضافة إلى الدقة، توفر معدلات الكشف الخاطئ الإيجابي والكشف الخاطئ السلبي مؤشرًا حاسمًا لموثوقية الحل. غالبًا ما يكون للعملاء معايير أداء محددة وشرط اختبار للتأكيد. مرونة بولسار هي المفتاح في تمكين حلول شاملة تمكن العملاء من وضع جميع العلامات في مربعهم لاستخدام الحالة.
تتم المقارنات من خلال مقارنة الأداء مع معالجات الميكروكонтролر التقليدية والمسرعات، التي تستهلك عادة 40-100 مرة أكثر من الطاقة لنفس المهام.
في التمثيلات الحقيقية، مثل الكشف عن الحضور بالرادار والتصنيف الحسسي للصوت، يقدم بولسار دقة تزيد عن 90% مع الحفاظ على ميزانيات أقل من الميلي واط. هذا يسمح بالتشغيل المستمر دون المساس بالموثوقية، شيء كان النظام التقليدي دائمًا ما يضحي به فيما يتعلق بالاستيقاظ من النوم أو تقييد الأداء أو إعادة توجيهه إلى السحابة.
لقد وضعتم بولسار كمكمل لمعالجات NPU وCPU التقليدية. كيف ترى الحوسبة النيورومورفيك تتناسب مع chồng السيليكون الأوسع لأجهزة المستقبل الذكية؟
يتم تصميم بولسار كأول شريحة يتواصل معها الحس. يقوم بمعالجة البيانات محليًا عند طاقة أقل من الميلي واط، مما يتحول إلى إشارات حس сыة إلى معلومات قابلة للتنفيذ ومعنوية مباشرة في المصدر. يمكن بعد ذلك تشغيل NPU وCPU فقط عند الحاجة إلى معالجة أثقل.
يجعل هذا من معالجات نيورومورفيك طبقة مكملة في chồng السيليكون؛ أساس دائمًا على علم ودائمًا متصل يمدد عمر الأجهزة، ويقلل من استهلاك الطاقة، ويعزز الاستجابة. يأخذ بولسار مهمة معالجة بيانات الحس بعيدًا عن المكونات الأعلى في الطاقة في النظام، مما يسمح لهم بالإطفاء في العديد من الأجهزة، وفي بعض الحالات، حتى القضاء عليها تمامًا. هذا يؤدي إلى أجهزة أكثر ذكاءًا وطول أمد.
ما الدور الذي تلعبه الشراكات مع شركاء مثل Aaroh Labs وCYRAN AI Solutions في تسريع تبني الحوسبة النيورومورفيك في العالم الحقيقي؟
تعتبر الشراكات جسرًا بين تكنولوجيا كاسحة واعتماد واسع. من خلال العمل مع المبتكرين مثل Aaroh Labs وCYRAN AI Solutions، يضمن Innatera أن بولسار يتم التحقق منه في بيئات حقيقية ويتناسب مع رأس مال معين. تُجلب Aaroh Labs الذكاء النيورومورفيك إلى البنية التحتية الحيوية للأمان، بينما تُظهر CYRAN AI Solutions إمكاناته في التفاعل البشري الآلي المتأصل. تثبت هذه الشراكات مرونة التكنولوجيا، وتقلل من الحواجز أمام المتبنين الآخرين، وتبني الثقة في نشر معالجات نيورومورفيك على نطاق واسع.
تُقوي شراكاتنا مع بائعي الحس مثل Socionext من نظامنا الإيكولوجي القوي والمتنامي، وتسريع انتشار الحوسبة النيورومورفيك في الصناعة.
في المستقبل، هل ترى بولسار وخلفه يتحركون نحو التعلم والتعديل على الجهاز، بدلاً من مجرد الاستدلال على الحافة؟
بالتأكيد. مع بولسار، لقد بدأنا فقط في
