X
Article image
مصدر الصورة: كارلوس جونز/ مختبر أوك ريدج الوطني
Article image

مصدر الصورة: كارلوس جونز/ مختبر أوك ريدج الوطني

الذكاء الاصطناعي حب

هذا القسم يأتيكم بالتعاون مع:

عندما تجتمع الحوسبة الخارقة مع الذكاء الاصطناعي، فماذا ستكون النتيجة؟

تشمل التحديثات تغييرات لتبسيط برمجة الذكاء الاصطناعي، وتسريع عمل هذه الآلات القوية لإنجاز مهام محددة فيه.

يقول الخبر

باشر المؤتمر العالمي للحوسبة الخارقة “ISC” أعماله مؤخراً في فرانكفورت بالإعلان عن أحدث قائمة لأقوى 500 حاسوب خارق في العالم. ما زالت الآلات الأميركية متصدرة في الترتيب، ولكن الآلات الصينية تحتل أكبر عدد من المراتب في القائمة (219 حاسوباً صينياً مقابل 116 للولايات المتحدة).

ساهمت الحواسيب الخارقة في تسريع بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فالحاسوب الذي يتصدر القائمة مثلاً -وهو الحاسوب الأميركي الخارق سوميت الظاهر في الصورة أعلاه- قام بتشغيل نموذج معقَّد للتعلم الآلي لأبحاث المناخ بشكل أسرع من أية آلة أخرى.

ولكن باحثي الذكاء الاصطناعي يقولون إن الوصول إلى الحواسيب الخارقة ما زال أمراً صعباً بسبب كثرة الطلب على خدماتها، ومن ناحية أخرى، فإن تجهيز البرامج للعمل عليها يمثل عملية معقدة وطويلة نسبياً. وفي هذه السنة، بيَّن صانعو ومشغلو هذه الحواسيب كيف يخططون لتسهيل هذا العمل.

الحاويات

بدأ أسرع حاسوب خارق في اليابان -المسمى ABCI- باستخدام “حاويات” برمجية تم تطويرها من قِبل شركة إنفيديا، التي يعتمد الحاسوب على شرائحها الإلكترونية أيضاً. هذه الحاويات تتضمن تطبيقاً مع مكتبات رقمية وبرمجيات داعمة أخرى ضرورية لتشغيله. ويقول مشغلو هذا الحاسوب إن استخدام هذه الحاويات قد مكًن الآلة من تشغيل نماذج التعلم العميق بسرعة أكبر بكثير.

الذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني

في تلك الأثناء، كشفت شركة كراي الأميركية لصناعة الحواسيب الخارقة عن برنامج جديد يسهل على آلاتها تشغيل برامج الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من البيانات الجغرافية المكانية مثل صور الأقمار الاصطناعية. وتزعم الشركة أنها ستقدم إضافة برمجية جديدة للتعلم العميق ستؤدي إلى تخفيض كبير في الوقت المطلوب لتدريب النماذج المستخدمة في عدة مجالات، بدءاً من التنبؤ بالطقس وصولاً إلى التنقيب عن النفط.

لماذا يُعتبر هذا أمراً هاماً

تعمل الكثير من برامج الذكاء الاصطناعي على مجموعات كاملة من آلات أقل استطاعة متصلةٍ ببعضها عبر سحابة حاسوبية، إلا أنه يمكن تعديل الحواسيب الخارقة بشكل أسهل حتى تتكيف مع مهام الذكاء الاصطناعي، وقد تؤدي إلى تحقيق المزيد من الإنجازات في هذا المجال.

المزيد من المقالات حول الذكاء الاصطناعي

  1. Article image
  2. Article image
  3. Article image
error: Content is protected !!