تم تطوير شريحة Neuromorphic NeuRRAM للذكاء الاصطناعي ، وتؤدي عمليات حسابية في الذاكرة بدون اتصال بالشبكة: التفاصيل

طور العلماء شريحة ذات شكل عصبي لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إجراء العمليات الحسابية مباشرة في الذاكرة دون الحاجة إلى اتصال شبكة بسحابة. بالإضافة إلى ذلك ، تستهلك الرقاقة كمية صغيرة من الطاقة مما يجعلها أكثر كفاءة من الرقائق الأخرى. من المتوقع أن يمكّن هذا الاكتشاف من استخدام الذكاء الاصطناعي في مجموعة من الأجهزة المتطورة حيث يمكنه أداء مجموعة من المهام المعقدة دون الاعتماد على خادم مركزي.

أثبتت شريحة NeuRRAM أنها أكثر كفاءة من رقائق الحوسبة في الذاكرة ويمكنها أيضًا تقديم نتائج دقيقة مثل الرقائق التقليدية. باستخدام هذا ، يمكن أن تحتوي الشريحة على تطبيقات في مهام مثل التعرف على الصور وإعادة بنائها والتعرف على الصوت.

تتطلب حوسبة الذكاء الاصطناعي كلاً من القوة والقدرة الحسابية. تتطلب معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المتطورة نقل البيانات من الجهاز إلى السحابة ، حيث تتم معالجتها. ثم يتم إعادة البيانات إلى الجهاز. هذا لأن معظم الأجهزة المتطورة تعمل بالبطارية ولديها طاقة محدودة تستخدمها للحوسبة.

تعمل شريحة NeuRRAM التي طورها مهندسون في جامعة كاليفورنيا على تقليل هذا الاستهلاك من الطاقة ، مما يجعل الأجهزة المتطورة أكثر ذكاءً وقوة ويمكن الوصول إليها. علاوة على ذلك ، فإنه يعزز أيضًا أمان البيانات حيث أن نقل البيانات من الجهاز إلى السحابة ينطوي على بعض مخاطر خصوصية البيانات.

تعتبر عملية نقل البيانات مهمة مرهقة. أوضح ويير وان ، خريج الدكتوراة من جامعة ستانفورد والذي عمل على الرقاقة في جامعة كاليفورنيا في سان دييغو: “إنه يعادل القيام برحلة تستغرق ثماني ساعات لمدة ساعتين في اليوم”. وهو أيضًا مؤلف مشارك للدراسة المنشورة في مجلة Nature.

استخدم الفريق نوعًا من الذاكرة غير المتطايرة تسمى ذاكرة الوصول العشوائي المقاومة والتي تتيح إجراء العمليات الحسابية داخل الذاكرة دون الحاجة إلى وحدة كمبيوتر منفصلة. في حين أن الحوسبة في الذاكرة ليست طريقة جديدة ، فإن شريحة NeuRRAM مختلفة لأنها توفر كفاءة ومرونة كبيرة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة مع الحفاظ على نفس الدقة.

أظهر الباحثون قدرة الشريحة من خلال تشغيل مهام مختلفة عليها وشهدوا نتائج مبهرة يمكن مقارنتها بالرقائق الرقمية الموجودة.