“طريقة جديدة لممارسة الذكاء الاصطناعي”: لدى Mignon في المملكة المتحدة اقتراح جديد للذكاء الاصطناعي على الحافة
تريد الشركة الناشئة إعادة تعريف طريقة تفكيرنا في الذكاء الاصطناعي
الإثارة المتجددة حول إمكانات الذكاء الاصطناعي مع اقترابنا من عام 2023 تجلب معها مخاوف بشأن أفضل السبل لمعالجة جميع البيانات اللازمة لإنجاحها.
ومع ذلك، فإن هذا ليس تحديًا جديدًا، ويتم تطوير رقائق الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي في المعامل حول العالم لمواجهة التحدي بطرق مختلفة.
واحدة من أولى الشركات الناشئة التي غطيناها على الإطلاق في PreSeed Now تتبنى نهج “الشكل العصبي“، متأثرًا بالدماغ البشري.
قادم من اتجاه مختلف هو برنامج جديد تمامًا من جامعة نيوكاسل يسمى Mignon (جديد جدًا، في الواقع، لا يوجد موقع ويب حتى الآن).
طور Mignon مجموعة شرائح ذكاء اصطناعي، وفقًا لما قاله الرئيس التنفيذي Xavier Parkhouse-Parker ، “في حدود 10000x تحسينات في الأداء مقابل شرائح بديلة قائمة على الشبكة العصبية لمهام التصنيف”
التصنيف، في الأساس، هو عملية اكتشاف ما يبحث عنه الذكاء الاصطناعي، وسماعه، وقراءته، وما إلى ذلك – الخطوة الأولى في فهم العالم من حوله، بغض النظر عن حالة استخدامه.
تم تصميم شرائح Mignon لاستخدامها في الحوسبة المتطورة كـ “معالج مساعد للتصنيف” على الأجهزة، وليس في السحابة.
ما هو أكثر من ذلك، تقول Parkhouse-Parker إن شرائح Mignon يمكنها أيضًا تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على الحافة، مما يعني أنه يمكن تحسين النماذج للبيئات الفردية المحددة التي يتم استخدامها فيها.
تصميم نموذج أولي لمجموعة شرائح Mignon gen-1
اقتراح افتراضي
ما يقوله Mignon أنه يمنح تقنيتها ميزة على المنافسة هو نهج أقل كثافة في استخدام الموارد يعتمد على المنطق الافتراضي.
“الشبكات العصبية، الخوارزمية السائدة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اليوم، تتطلب عادةً تشغيل طبقات عديدة من العمليات الحسابية كثيفة الاستخدام للموارد بشكل متزايد.
يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وقدرًا هائلاً من الطاقة لتدريبها ونشرها، وهي موجودة أيضًا كصندوق أسود؛ لا يمكنك تفسير سبب توصل الخوارزميات إلى نتيجة معينة، “يقول باركهاوس باركر.
“يعتمد Mignon على خوارزمية يمكن إجراؤها في طبقة واحدة، باستخدام المنطق الافتراضي، والحفاظ على الدقة مع تمكين إجراء العمليات الحسابية بسرعة أكبر، باستخدام طاقة أقل بكثير.”
وعندما يتعلق الأمر بالانطلاق في السوق، يمكن أن يتمتع Mignon بميزة قوية أيضًا.
إن الحجم الاستثماري والتجاري المطلوب للنجاح في صناعة أشباه الموصلات كبير.
من بين أكبر التحديات التي يواجهها العديد من المنافسين الآخرين في هذا القطاع أنهم يعتمدون على ميزات غير قياسية أو “غريبة” لا يمكن تطويرها بسهولة في النظام البيئي الحالي لتصنيع أشباه الموصلات “، كما يقول باركهاوس باركر.
بدلاً من ذلك، تستخدم شرائح Mignon أسلوب تصنيع CMOS القياسي، مما يعني أن الإنتاج الضخم أكثر وضوحًا.
كيف يمكن أن تستخدم؟
لقد أحدثت Edge AI بالفعل فرقًا ملحوظًا في حياة المستهلكين.
ما عليك سوى إلقاء نظرة على كيفية قيام أمثال Apple وGoogle بوضع شرائح AI في هواتفهم الذكية لتشغيل مهام مثل التعرف على الوجوه والأشياء في الصور أو نسخ الصوت محليًا، وزيادة الخصوصية والسرعة، وتقليل تكاليف نقل البيانات.
يقول Parkhouse-Parker إن Mignon يمكن أن تحدث فرقًا في النهاية هنا، جنبًا إلى جنب مع الجيل التالي من شبكات الاتصالات “6G”، حيث يمكن تحسين معالجة الإشارات بواسطة الذكاء الاصطناعي
لكن السوق الأول الذي يبحثون عنه هو المساحات الصناعية حيث تكون موارد الاتصال والطاقة منخفضة، ولكن هناك حاجة لتصنيف عالي الأداء للذكاء الاصطناعي.
وعلى الرغم من أن التكنولوجيا ليست جاهزة لذلك بعد، تقول Parkhouse-Parker إن Mignon تعمل على تحقيق نقطة بيع أخرى يتيحها عرضها – “الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير”.
أي الشفافية حول كيف ولماذا اتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا معينًا.
لإعطاء مثال في الوقت المناسب، إذا طلبت من ChatGPT من OpenAI شرح مفهوم لك، فلن تتمكن من معرفة سبب ظهوره بالإجابة المحددة التي يقدمها.
تحصل فقط على إجابة بناءً على المسار الذي سلكته عبر بحر البيانات الخاص بها استجابةً لموجهتك.
في بيئة صناعية، حيث قد يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات حاسمة للأعمال، أو قرارات لها آثار على السلامة، سيكون من المفيد جدًا أن تكون قادرًا على النظر إلى الوراء ومعرفة كيف توصل الذكاء الاصطناعي إلى النتيجة التي توصل إليها.
“مع الشبكات العصبية، تتم جميع الاستدلالات داخل صندوق أسود، ولا يمكنك رؤية كيف أو لماذا تتصل هذه العقدة بهذه العقدة، أو كيف تم حساب الأشياء.
مع Mignon، لأنه يعتمد على المنطق الافتراضي، فإنه يسمح للباحث أن يكون قادرًا على النظر ورؤية المكان الذي تم فيه اتخاذ القرار بالضبط، ولماذا، وما الذي أدى به إلى تلك النقطة، “يشرح باركهاوس باركر.
يريد Mignon أن يجعل من الممكن إتاحة هذا النوع من المساءلة عبر البرامج، والتي قد تكون جذابة في مجالات مثل الطب والدفاع وصناعة السيارات.
بناء مجنون
تأتي تقنية مينيون من عمل البروفيسور أليكس ياكوفليف والدكتور رشاد شفيق في جامعة نيوكاسل.
جذبت أبحاثهم حول أخذ آلة Tsetlin ووضعها في الأجهزة الحاسوبية انتباه شركة Cambridge Future Tech التي تعمل في مجال التكنولوجيا العميقة، والتي – من بين أمور أخرى – تعمل أيضًا مع GitLife Biotech و Mimicrete ، اللتين سبق ذكرهما في هذه النشرة الإخبارية.
منذ ربيع العام الماضي، يعمل Parkhouse-Parker (COO في Cambridge Future Tech) على تطوير عرض تجاري لأبحاث ياكوفليف وشفيق. لقد تولى منصب الرئيس التنفيذي في Mignon أثناء خروجها من الجامعة.
الوصول إلى السوق
أولًا على قائمة المهام التي يجب أن تقوم بها الشركة الناشئة الجديدة هو تحسين تقنيتها من خلال تطوير شرائح “الجيل الثاني” قبل طرحها في السوق.
“على الرغم من أننا حصلنا على تحسينات رائعة في الأداء، وهو أمر رائع حقًا، فقد تم إجراء كل هذا على العقدة التي يبلغ طولها 65 نانومترًا، وهي تقنية قديمة ويجب أن تعني تحسينات أسوأ في الأداء، لأن الترانزستورات بشكل فعال أكبر، وهذا هو ما يجعلنا مميزين حقًا “، كما يقول باركهاوس باركر.
“نعتقد أنه عندما ننتقل إلى عقدة طولها 28 نانومترًا، فإن جميع الأرقام التي لدينا المعايير ستكون أكبر بكثير في هذا المقياس.”
من الواضح أن المصادقة التجارية هي خطوة مهمة أخرى بعد ذلك.
الهدف النهائي هو الشراكة مع شركات رقائق fabless لبناء تقنية Mignon في نظام متوفر تجاريًا على شريحة. لدى Mignon عدد من التعيينات المخطط لها في المستقبل القريب لمساعدتها في الوصول إلى هناك.
خطط الاستثمار وإمكانات المستقبل
تتوقع Parkhouse-Parker أن تكتمل العملية العرضية في مارس من هذا العام، وبعد ذلك سيفتتحون رسميًا جولة تمويل بقيمة 2.55 مليون جنيه إسترليني.
سيتم استخدام هذا لتوسيع الفريق وتطوير واختبار وتصنيع الجيل التالي من الشرائح، وللحصول على المصادقة التجارية في عدد من القطاعات.
يعد البرنامج الذي يسمح بتطوير الذكاء الاصطناعي على مجموعة الشرائح أيضًا جزءًا أساسيًا من خارطة الطريق.
في النهاية، يريد Parkhouse-Parker مزيج Mignon من الأداء منخفض الطاقة والتوافق على نطاق واسع للدخول في فرص جديدة تمامًا للذكاء الاصطناعي
“ما يفعله Mignon هو فتح إمكانية لما هو حقًا عالم جديد تمامًا من الأجهزة التي لم يفكر بها الناس حتى الآن.
فكر في الفرص التي ستكون متاحة مع الأشخاص المنتجين مثل Steve Jobs أو JonyIve الذين يمكنهم استخدام هذا والاندفاع مع الإمكانات. أعتقد أن هناك حقًا عالم جديد تمامًا من الاحتمالات “.
“الحدبة” الكبيرة
لا يوجد طريق واضح من حيث Mignon الآن إلى ذلك المستقبل. بصرف النظر عن أعمال التطوير الإضافية لتحسين مجموعة الشرائح، هناك تحول في العقلية المطلوب من الأشخاص الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يقول باركهاوس باركر: “الحدبة الكبيرة، كما يسميها أحد مستشارينا، هي أنها طريقة جديدة لممارسة الذكاء الاصطناعي”.
“الانتقال بين الشبكات العصبية و Tsetlin ليس مهمًا بشكل لا يصدق، لكنه سيتطلب القليل من الاختلاف في العقلية.
قد يتطلب الأمر طرقًا جديدة للتفكير حول كيفية تصميم مشاكل الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن إدخال هذه الأشياء إلى السوق.
“هناك مجتمع عظيم يتم بناؤه بالفعل حول هذا، ولكن هذا أحد أكبر التحديات – بناء نظام بيئي Tsetlin وتحويل الأشياء التي هي شبكات عصبية إلى Tsetlin.”
ولكن على الرغم من هذه التحديات، يعتقد باركهاوس باركر أن رؤية مينيون قابلة للتحقيق إلى حد كبير.
“العديد من عمليات التحسين الضخمة تستدعي إلقاء نظرة على شيء جديد وجديد ومثير.”
المصدر: thenextweb
قد يهمك:
