في قفزة نوعية في مجال تكنولوجيا الحوسبة، نجح باحثون أوروبيون في إثبات كيف يمكن تسخير الضوء، بدلاً من الكهرباء، لتنفيذ عمليات الذكاء الاصطناعي بسرعات غير مسبوقة.
أُجريت هذه الأبحاث الرائدة بقيادة الدكتورة ماتيلد هاري من جامعة تامبيري الفنلندية والدكتور أندريه إيرمولاييف من جامعة ماري ولويس باستور الفرنسية، حيث أظهرت كيف أن نبضات الليزر الشديدة التي تمر عبر ألياف زجاجية فائقة الرقة يمكن أن تحاكي طريقة معالجة الذكاء الاصطناعي للمعلومات، ولكن بسرعات تفوق الأنظمة الإلكترونية التقليدية بآلاف المرات.
استخدم الباحثون بنية حوسبية تُعرف باسم Extreme Learning Machine (ELM)، وهي مستوحاة من الشبكات العصبية. ويستفيد نهجهم من التفاعل غير الخطي بين نبضات الضوء الشديدة والزجاج لتنفيذ عمليات حسابية معقدة. وعند اختبار النظام البصري على قاعدة بيانات MNIST للأرقام المكتوبة يدوياً، حقق النظام معدلات دقة مثيرة للإعجاب تجاوزت 91% في أنظمة التشتت الشاذ، و93% في أنظمة التشتت العادي.
وأوضح البروفيسوران غويري جنتي وجون إم. دادلي، المشرفان على البحث: "هذا العمل يبرهن على كيف يمكن للأبحاث الأساسية في بصريات الألياف غير الخطية أن تدفع نحو طرق جديدة في الحوسبة. من خلال دمج الفيزياء وتعلم الآلة، نفتح مسارات جديدة نحو عتاد ذكاء اصطناعي فائق السرعة وموفر للطاقة".
تعالج هذه الابتكارات قيوداً حرجة في الإلكترونيات التقليدية، التي تقترب من حدودها الفيزيائية من حيث عرض النطاق الترددي، وسرعة نقل البيانات، واستهلاك الطاقة. ومع استمرار نماذج الذكاء الاصطناعي في النمو بشكل متسارع—حيث تتضاعف في الحجم تقريباً كل 3.5 أشهر وفقاً لأبحاث OpenAI—أصبح الطلب على الطاقة لتدريب وتشغيل هذه النماذج غير مستدام على نحو متزايد.
تشمل التطبيقات المحتملة لهذه التقنية الحوسبية المعتمدة على الضوء معالجة الإشارات في الوقت الفعلي، ومراقبة البيئة، والاستدلال السريع للذكاء الاصطناعي. ويهدف الباحثون مستقبلاً إلى تطوير أنظمة بصرية على الشريحة يمكنها العمل في الوقت الفعلي خارج المختبرات، ما قد يحدث ثورة في مراكز البيانات والمركبات الذاتية القيادة وغيرها من التطبيقات التي تعتمد بشكل مكثف على الذكاء الاصطناعي.
يمثل هذا المشروع، الممول من مجلس البحوث الفنلندي، والوكالة الوطنية الفرنسية للبحوث، والمجلس الأوروبي للبحوث، تحولاً جذرياً في أنماط الحوسبة، قد يساهم في معالجة أزمة الطاقة المتنامية في حوسبة الذكاء الاصطناعي، مع تمكين أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة واستجابة في الوقت ذاته.