يرى مبتكرو هذه الرقاقة الإلكترونية غير المسبوقة أنها تستطيع إحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي، إذ يمكنها أن تحتفظ في دواخلها بالمعادلات الرياضية المركبة والمعقدة والمتشابكة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، بالتالي، فإنها تلغي الحاجة إلى إرسال تلك المعادلات إلى سحب المعلوماتية، وهي المكان الذي يجري فيه حاضراً حفظ تلك المعادلات والتعامل معها.
ويرجع السبب في إرسال المعادلات المتطورة في الذكاء الاصطناعي إلى سحب المعلوماتية، إلى أن حفظها يتطلب كمية كبيرة من الطاقة بسبب طول المعادلات وتشابكها وتعقيدها، وهو ما لا تطيقه الأدوات المتقدمة في المعلوماتية والاتصالات المتطورة.
بالتالي، تتيح تلك الرقاقة المبتكرة تنفيذ عمليات معقدة في الذكاء الاصطناعي، ضمن الأجهزة الإلكترونية كالأجهزة الخليوية والحواسيب المحمولة، من دون ضرورة الاستعانة بالتقنيات المتضمنة في سحب المعلوماتية الموجودة على مواقع معينة على الإنترنت.
اقرأ المزيد
يحتوي هذا القسم على المقلات ذات صلة, الموضوعة في (Related Nodes field)
ويتمثل الأمر الأساسي في تلك الرقاقة المبتكرة في اعتمادها تقنية جديدة في حفظ المعلومات تسمى “ذاكرة الدخول العشوائي المقاومة”، بمعنى أن المعلومات التي ترتسم في دوائرها الإلكترونية لا تتلاشى بسرعة على الرغم من ضخامتها، بل تصمد حتى مع إضافة مزيد من المعلومات وإجراء كميات مكثفة من الحسابات الرياضية عليها. يشبه ذلك الفارق بين شخص يملك ذاكرة ذكية لكن قدراتها عادية ويستخدمها في إنجاز أعمال معقدة، ما يضطره إلى العودة دوماً إلى مراجع ومخازن للمعلومات، وبين شخص لديه ذاكرة ذكية ذات سعة هائلة، فيستطيع التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات المختزنة عبر كل ما درسه في حياته، أثناء عمله على إنجاز أعماله.
وأظهرت الرقاقة دقة في التعرف على الكتابة اليدوية تصل إلى 99 في المئة، وقدرة مماثلة في التعرف إلى الأصوات في عمليات الترجمة عبر “غوغل” بدقة 84.7 في المئة.
ويضاف إلى ذلك، أن الرقاقة المبتكرة تؤدي كل تلك الأعمال الضخمة وتدير كل تلك الكميات المذهلة من المعلومات بسرعة هائلة. وعلى الرغم من الضخامة والسرعة إلا أن الرقاقة المبتكرة، وذلك أمر مذهل تماماً، لا تستهلك كمية كبيرة من الطاقة.
وظهرت ورقة بحث تتضمن التفاصيل العلمية للرقاقة المبتكرة في مجلة “نايتشر” بتاريخ 17 أغسطس (آب) 2022.
ظهر المقال الأصلي عن الموضوع نفسه في “اندبندنت” بتاريخ 17 أغسطس 2022.
المصدر: اندبندنت عربية
