استكشاف بدائل موفرة للطاقة في الذكاء الاصطناعي

ذكاء اصطناعي يمتلك القدرة على حل المشاكل المعقدة، بما في ذلك تغيرات المناخ. ومع ذلك، فإن احتياجات الطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي تسهم في حل المشكلة التي يهدفون إلى معالجتها. في حين ينبعث منها انبعاثات كربونية هامة، بإعتبار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مثل مراكز البيانات، هناك نهج بدائل لتطوير الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم في تقليل أثره البيئي.

تقدم تقنيتان واعدتان هما الشبكات العصبية الصدغية (SNNs) والتعلم المدى الحياة (L2) بدائل موفرة للطاقة للشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية. الشبكات العصبية الاصطناعية تعالج البيانات باستخدام الأعداد العشرية، مما يتطلب قوة حسابية وطاقة عالية. مع زيادة حجم وتعقيد الشبكات العصبية الاصطناعية، يزداد استهلاك الطاقة. مستلهمة من الدماغ البشري، لكلا الشبكتين، الشبكات العصبية الاصطناعية والصدغية، لديهما خلايا عصبية اصطناعية، ولكن الطريقة التي ينقلان المعلومات بها تختلف.

في الدماغ البشري، يتواصل الخلايا العصبية باستخدام إشارات كهربائية متقطعة تسمى نبضات. توقيت هذه النبضات يحتوي على معلومات، مما يجعل الدماغ ذا كفاءة طاقوية عالية. بالمثل، تستخدم الشبكات العصبية الصدغية أنماطًا أو توقيتات للنبضات لمعالجة ونقل المعلومات. على عكس الشبكات العصبية الاصطناعية، فإن الشبكات العصبية الصدغية تستهلك الطاقة فقط عند حدوث نبضة، مما يؤدي إلى احتياجات طاقة أقل بكثير. تكون الشبكات العصبية الصدغية تُوفر حتى 280 مرة أكثر كفاءة طاقوية من الشبكات العصبية الاصطناعية.

يعمل الباحثون على تطوير خوارزميات التعلم للشبكات العصبية الصدغية، بهدف جعلها أكثر كفاءة طاقوية مثل دماغ الإنسان. يمكن أن تمكن الاحتياجات الحسابية المقللة للشبكات العصبية الصدغية من اتخاذ القرارات بشكل أسرع، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات مختلفة، بما في ذلك استكشاف الفضاء والدفاع والسيارات ذاتية القيادة.

بالإضافة إلى ذلك، التعلم المدى الحياة (L2) هو استراتيجية تهدف إلى تقليل احتياجات الطاقة للشبكات العصبية الاصطناعية على مدى حياتها. تنسى الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية المعرفة السابقة عند تعلم مهام جديدة وتحتاج إلى التدريب من البداية عندما يتغير بيئة التشغيل. يتيح L2 للنماذج الذكاء الاصطناعي التعلم تتابعيًا على مهام متعددة دون نسيان المعرفة السابقة، وبالتالي يقلل من الحاجة إلى إعادة التدريب شديدة الاستهلاك للطاقة.

للتخفيف من مطالب الطاقة في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر، يقوم الباحثون بدراسة تطورات أخرى، مثل بناء نماذج أصغر حجمًا ولكن بقدرات متساوية واستخدام الحوسبة الكمية للتدريب والاستنتاج الأسرع.

على الرغم من التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بتأثيره على المناخ، فإن النهج الابتكارية مثل الشبكات العصبية الصدغية وL2 والتطورات المستقبلية تعطي آمالًا في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي موفرة للطاقة. من خلال إيلاء أهمية للأستدامة في تطوير الذكاء الاصطناعي، يمكننا استغلال إمكانات هذه التكنولوجيا وتقليل أثرها البيئي.

تعليمات:

1. ما هي بعض البدائل الموفرة للطاقة للشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية (ANNs)؟
– تعتبر الشبكات العصبية الصدغية (SNNs) والتعلم المدى الحياة (L2) من التقنيات الواعدة.

2. كيف تختلف الشبكات العصبية الصدغية (SNNs) عن الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)؟
– على عكس الشبكات العصبية الاصطناعية، تعالج الشبكات العصبية الصدغية المعلومات وتنقلها باستخدام أنماط أو توقيتات من الإشارات الكهربائية المتقطعة المسماة نبضات مما يؤدي إلى احتياجات طاقة أقل بشكل كبير.

3. ما هي الكفاءة الطاقوية للشبكات العصبية الصدغية (SNNs) بالمقارنة مع الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)؟
– تكون الشبكات العصبية الصدغية (SNNs) تصل إلى 280 مرة أكثر كفاءة طاقوية من الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs).

4. ما هي بعض التطبيقات المحتملة للشبكات العصبية الصدغية (SNNs)؟
– يُمكن أن تكون الشبكات العصبية الصدغية (SNNs) مناسبة لتطبيقات مختلفة، بما في ذلك استكشاف الفضاء والدفاع والسيارات ذاتية القيادة، بسبب احتياجات الحسابات المقللة واتخاذ القرارات الأسرع.

5. ما هو التعلم المدى الحياة (L2)؟
– إن L2 هو استراتيجية تتيح للنماذج الذكاء الاصطناعي التعلم تتابعيًا على مهام متعددة دون نسيان المعرفة السابقة. وبالتالي يقلل من الحاجة إلى إعادة التدريب الشديدة الاستهلاك للطاقة.

6. ما هي التطورات الأخرى التي يبحث فيها الباحثون لتخفيف مطالب الطاقة في مجال الذكاء الاصطناعي؟
– يبحث الباحثون في بناء نماذج أصغر حجمًا ولكن بنفس القدرات واستخدام الحوسبة الكمية لتدريب واستنتاج أسرع.

مصطلحات رئيسية:
– الذكاء الاصطناعي (AI): هو تمثيل العمليات التي تتم بواسطة الذكاء البشري من قبل الآلات، وخاصة النظم الحاسوبية.
– الشبكات العصبية الصدغية (SNNs): هي بدائل للشبكات العصبية الاصطناعية تعالج وتنقل المعلومات باستخدام أنماط أو توقيتات من الإشارات الكهربائية المتقطعة المسماة نبضات.
– التعلم المدى الحياة (L2): إستراتيجية تسمح للنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم تتابعيًا على مهام متعددة دون نسيان المعرفة السابقة.

روابط ذات صلة:
– الذكاء الاصطناعي – نيتشر
– الذكاء الاصطناعي – ساينس ديلي
– جمعية تطوير الذكاء الاصطناعي

The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es