شارك
الرئيسية
1 دقيقة
يعود الفضل في تصميم المعالجات المستخدمة في أغلب الهواتف الذكية في العالم إلى شركة إيه آر إم البريطانية، المتخصصة بتصميم الشرائح الحاسوبية. والآن، ترغب الشركة بإضافة عتاد صلب يسمح للهواتف بتشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضاً.
أعلنت إيه آر إم منذ فترة عن أنها قامت بتصميم أول شريحة مخصصة للتعلم الآلي، بهدف استخدامها في الهواتف الذكية والأجهزة المنزلية. تقول الشركة إنها تشارك المخططات مع شركائها في مجال العتاد الصلب، بما في ذلك شركة كوالكوم لتصنيع الشرائح الحاسوبية للهواتف الذكية، وتتوقع أن يبدأ تركيب هذه الشرائح في الهواتف في بدايات 2019.
حالياً، تفتقر معظم الأجهزة المحمولة –إن لم يكن جميعها- التي تستخدم التعلم الآلي إلى استطاعة الحوسبة اللازمة لتشغيل هذه الخوارزميات، وبالتالي تعتمد على مساعدة المخدمات الكبيرة في السحابة الإلكترونية. غير أن تمكين الأجهزة الخليوية من تشغيل برامج الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل فكرة جذابة، ويمكن أن تسرع من الأداء، وتلغي التأخير اللازم لإرسال المعلومات واستقبالها. كما ستسمح للعتاد الصلب بالعمل بدون الاتصال بالإنترنت، وبطبيعة الحال، ستسعد أنصار الخصوصية، والذين يفضلون أن تبقى البيانات على الجهاز.
يقول جيم ديفيس، والذي يقود مجموعة التعلم الآلي في إيه آر إم، أن الشركة أمضت كثيراً من الوقت في تصميم الشرائح لتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي بفعالية: “لقد حللنا أحمال الحوسبة، واكتشفنا الأجزاء التي تتطلب القسم الأكبر من الوقت والاستطاعة، ودرسنا إمكانية تحسين معالجاتنا الموجودة من قبل”. تستهلك الشريحة الجديدة من الطاقة أقل من التصاميم الأخرى للشركة لتأدية الحسابات الجبرية الخطية التي تعتبر أساس الذكاء الاصطناعي. كما أنها أكثر فعالية في نقل البيانات من وإلى الذاكرة.
بالطبع، ليست إيه آر إم الوحيدة التي تعمل على بناء شرائح ذكاء اصطناعي للهواتف. وعلى سبيل المثال، يحتوي آيفون إكس على “محرك عصبوني” ضمن شريحته الأساسية، وقد صممته آبل لتشغيل الشبكات العصبونية الاصطناعية من أجل مهام كمعالجة الصور والكلام. كما أن الهاتف مايت 10 من هواوي يحتوي على شريحة مماثلة صنعتها الشركة بنفسها، وتطلق عليها اسم وحدة المعالجة العصبونية. أما هاتف بيكسل 2 فيحتوي على شريحة صممتها جوجل للمساعدة على إجراء الحسابات الضرورية للصور ومسائل التعلم الآلي.
غير أن إيه آر إم تتمتع بسجل مشرف في مجال تصميم المعالجات الفعالة في استهلاك الطاقة للتطبيقات الخليوية، وقد اعتاد المصنعون على استخدام شرائحها في أجهزتهم. وعلى الرغم من المنافسة الشرسة، من المرجح أن يظهر هذا الدماغ الاصطناعي في الكثير من الأجهزة في العام المقبل.