عربي English Türkçe اردو فارسى
pdf
Logo
النسخة الورقية اقرأ النسخة المطبوعة
آخر الأخبار
استمع إلى "إيجاز" اليوم
11:32 دقيقه
تكنولوجيا

«الحوسبة عالية الأداء».. آفاق جديدة في شتى القطاعات

تستخدم في مجال صناعة السيارات واستخراج الغاز والنفط واستوديوهات أفلام الرسوم المتحركة

«الحوسبة عالية الأداء».. آفاق جديدة في شتى القطاعات
TT
TT

«الحوسبة عالية الأداء».. آفاق جديدة في شتى القطاعات

«الحوسبة عالية الأداء».. آفاق جديدة في شتى القطاعات

برز مفهوم «الحوسبة عالية الأداء» High Performance Computing HPC منذ ستينات القرن الماضي، وتسارع استخدامها بشكل كبير ليتوسع ويشمل الكثير من القطاعات عوضا عن مجال واحد متخصص. والحوسبة عالية الأداء هي عملية تكون بجمع أجهزة خادمة بطرق محددة لتقديم مستويات أداء لا يمكن الوصول إليها بربط مجموعة من الكومبيوترات المكتبية للعمل، إذ تعتمد على توزيع العمل على آلاف المعالجات بالطريقة الأمثل والأسرع، وتطوير نظم قراءة وتخزين البيانات على الأقراص الصلبة بدقة وسرعة متناهيتين، بالإضافة إلى حماية البيانات من العبث والمتطفلين، واستخدام البرامج بالطرق الأمثل لتحقيق ذلك.

* استخدامات متنوعة
من القطاعات الجديدة التي تقود التوجه نحو الحوسبة عالية الأداء الفحوص الدقيقة القائمة على تحليل كميات ضخمة من البيانات (لاكتشاف الاحتيال، ومكافحة الإرهاب، مثلا) والنماذج الرياضية الذكية والخوارزميات المساعدة في مجال الأبحاث والتطوير والتطبيقات الفورية وشبه الفورية التي تستخدم في كشف تزوير بطاقات الائتمان والتشخيص الفوري للأمراض ومكافحة الإرهاب والتأمين. ويمكن استخدامها كذلك في حل الكثير من المشاكل بالغة التعقيد، مثل ظاهرة الاحتباس الحراري والطاقة البديلة والطاقة النووية الآمنة وإعداد نماذج لمواجهة الكوارث المالية والرعاية الصحية والأمن الداخلي، وغيرها.
وتستخدم استوديوهات أفلام الرسوم المتحركة «دريمووركس» هذه التقنية لتسريع عملية الرسم، بحيث يستطيع الرسامون مشاهدة آثار الإضاءة والمؤثرات البصرية بشكل شبه فوري عوضا عن الانتظار لليلة كاملة للرسم كما كان الحال في السابق. ويستطيع الرسامون تغيير البيئة والشخصيات وتحريكها بسرعة كبيرة، الأمر الذي يخفض الزمن اللازم لإنتاج أفلام عالية الجودة وبتكلفة أقل من السابق.
وتستخدم شركات صناعة السيارات هذا النوع من الحوسبة لمحاكاة أثر تصادم نماذج السيارات مع العقبات، وذلك لاكتشاف نقاط الضعف في السيارة وتطويرها ورفع مستويات الأمان. ويمكن القيام بهذا الأمر بسرعة 18.6 صورة في الثانية حاليا (السرعة الطبيعية هي 24 صورة في الثانية)، أي محاكاة شبه حقيقية لملايين نقاط التأثير في النسخة الرقمية من السيارة، مقارنة بأشهر في حال استخدام سيارة حقيقية واكتشاف ما الذي حدث وتطوير سيارة أفضل، ناهيك عن التكاليف العالية لدراسة ذلك باستخدام سيارات حقيقية مقارنة بالنسخ رقمية.
وتسمح هذه التقنية بتصوير طبقات الأرض (بالموجات فوق الصوتية) الموجودة فوق آبار النفط وعرض البيانات على شكل صورة لمعرفة نوعية التربة والصخور الموجودة وسماكتها، وكمية المياه والغاز والنفط الموجودة في البئر وتحليل ما إذا كانت الكمية مربحة للاستخراج لقاء تكاليف الحفر. وتقدم هذه النظم كذلك النصائح حول الآلية الأمثل لاستخراج محتوى البئر، إذ من الممكن أن يبتعد المهندسون مسافة عن البئر للوصول إلى طبقات أرضية أسهل للحفر، أو للاستفادة من جاذبية الأرض في العملية نفسها. وتستخدم هذه الآلية عدة بيتابايت للعمل (البيتابايت الواحد يساوي مليون غيغابايت)، وبسرعات تحليل عالية، إذ يتم تقسيم العمل بشكل متواز على عشرات آلاف المعالجات ومئات الآلاف من الأنوية.
وفي المنطقة العربية، يتم استخدام الحوسبة عالية الأداء في العلوم الحياتية (أبحاث الجينوم) والكيمياء والصناعات والغاز والنفط وأسواق المال والمصارف وقطاع التأمين والأرصاد الجوية، وحتى في مشروع إطلاق المهمة الفضائية العربية إلى المريخ بحلول عام 2030. وفي السعودية والإمارات ومصر والمغرب وليبيا، وغيرها.
ويستطيع مهندسو مراكز المعلومات الخاصة بالحوسبة عالية الأداء مراقبة آلاف الأجهزة بدقة متناهية باستخدام أدوات متخصصة تعرض بيانات كل جهاز خادم وموقعه في مركز المعلومات، مثل درجة حرارته واستهلاكه للطاقة الكهربائية وجاهزيته لقبول طلبات تحليل جديدة، بالإضافة إلى عرض المواصفات التقنية لكل جهاز لدى النقر عليه في واجهة الاستخدام المرئية. ويمكن صنع تقارير مفصلة وعرضها أمام الخبراء لتطوير مستويات الأداء، وبكل سهولة.

* مستقبل التقنية
ويرى خبراء في شركة «إتش بي» قابلتهم «الشرق الأوسط» خلال فعاليات مؤتمر «الحوسبة عالية الأداء» 2014 High Performance Computing 2014 الذي أقيم في مدينة الخبر في السعودية في وقت سابق من الشهر الجاري، أن مستقبل الحوسبة عالية الأداء يكمن في استخدام الفوتونات الضوئية لربط الأجهزة ببعضها البعض عوضا عن الإلكترونات للحصول على 10 أضعاف مستويات الأداء الحالية وخفض الطاقة الكهربائية المستهلكة (والتكلفة)، مع القدرة على الوصول إلى مليون جهاز خادم مترابط مقارنة بـ100 ألف حاليا.
ولاحظ المحللون أن الذاكرة في الأجهزة الخادمة تنقسم إلى 3 فئات حاليا؛ هي ذاكرة المعالج («كاش» Cache) للمتغيرات كثيرة الاستخدام، وذاكرة رئيسية للعمل RAM وأخرى لتخزين البيانات. ونظرا لأن نقل البيانات بين هذه الفئات يتطلب وقتا، مهما كان صغيرا، فإن إزالة هذا الوقت في بيئة عالية الكفاءة سيسرع العمل بنحو 80 في المائة. ويطور الخبراء حاليا ذاكرة موحدة من نوع جديد تستبدل هذه الفئات الـ3. اسمها «ميمريستور» Memristor يمكن وضع عدة تيرابايت (التيرابايت الواحد يساوي 1024 غيغابايت) من المعلومات في كل سنتيمتر مربع منها، وهي لا تستخدم الكثير من الطاقة وتستطيع تخزينها لفترة غير محدودة من دون فقدان أي بيانات. وستطلق المجموعة التجريبية من هذه الذاكرة في عام 2015، مع إطلاق النسخة التجارية في عام 2016. وسيمهد هذا النوع من الذاكرة لإطلاق نظم الوعي الذاتي والجيل الجديد للنظم العصبية الرقمية التي تستطيع فهم وإدراك البيانات وتحليلها من تلقاء نفسها وبشكل شبه آلي، ذلك أنها تتعلم من كل عملية تقوم بها.

* «شاهين2» سعودي
ومن جهتها تعكف جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية في السعودية على تطوير نظام خارق اسمه «شاهين 2» Shaheen II يحتوي على 200 ألف نواة سيقدم 25 ضعف قدرات «شاهين 1» الحالي الذي يتكون من 164 جهاز خادم. وأكد الخبراء أن عدد العمليات الحسابية قد تطور منذ عام 1988 من 1 غيغافلوب (عدد العمليات الحسابية الممكن إكمالها في الثانية الواحدة) إلى 1.020 غيغافلوب في عام 1998 و1.350.000 في عام 2008، بينما انخفضت تكلفة الحصول على غيغافلوب واحد من 2.5 مليون دولار أميركي في عام 1989 إلى 6.900 دولار في عام 1999 وصولا إلى 8 دولارات فقط في عام 2009.
وتحدثت «الشرق الأوسط» مع راج هيزرا، نائب الرئيس لمجموعة مراكز البيانات والمدير العام لمجموعة الحوسبة التقنية في «إنتل»، الذي قال إن هذا النوع من الحوسبة قد تطور بشكل كبير حديثا، وأصبح أداة أساسية للكثير من الشركات والمؤسسات، وإنه يحوّل البيانات الخام إلى معلومات، ومن ثم إلى معرفة مفيدة. ومع التطور الرقمي للمجتمعات، أصبح الأفراد والآلات ينتجون كميات ضخمة من البيانات تتطلب تحليلا ومعالجة لتصبح ذات معنى. ويجب على المؤسسات تطوير برمجياتها لتواكب الحوسبة عالية الأداء وتستفيد من القدرات الفائقة الممكنة لتوزيع العمل على مجموعات كبيرة من الأنوية والمعالجات، وإن هذا الأمر يتطلب تعاون خبراء العتاد الصلب Hardware والمبرمجين فيما يسمى بـ«تصميم النص البرمجي» Code Design ليعمل بأعلى كفاءة ممكنة وجعل النص البرمجي حديثا ويدعم الجيل الجديد من الحوسبة الفائقة. وأكد أن الشركات التي ستتأخر عن تطوير برمجياتها ستتأخر في الأسواق، ذلك أن رواد الأعمال الجدد يستخدمون الحوسبة فائقة الأداء بطرق مبتكرة لتقديم خدمات مفيدة تنافس تلك المؤسسات.
وكشف ممثلو شركة «لينوفو» أنهم نجحوا بتطوير نظم تستطيع التعامل مع 10 بيتابايت (10 ملايين غيغابايت) من البيانات بكل سهولة وأقراص تعمل بالحالة الصلبة SSD بسعة 25.8 تيرابايت لرفع كفاءة العمل، مع قدرة تلك الأجهزة على استخدام المراوح للتبريد في المناطق الباردة نسبيا، أو الماء المثلج والعادي وحتى الهواء في المناطق الأعلى حرارة، والتنقل بين هذه الآليات وفقا للحاجة، وذلك بهدف خفض تكاليف الطاقة الكهربائية اللازمة للعمل، وخصوصا في الدول التي تعتبر فيها الكهرباء عالية التكلفة لبيئة تحتوي على عشرات الآلاف من الأنوية.

الأكثر قراءة

 
 
تكنولوجيا

بطارية صينية مبتكرة للسيارات الكهربائية تدوم عشرات الأعوام

سيارة «دينزا» التي جرّبت فيها البطارية
سيارة «دينزا» التي جرّبت فيها البطارية
TT
TT

بطارية صينية مبتكرة للسيارات الكهربائية تدوم عشرات الأعوام

سيارة «دينزا» التي جرّبت فيها البطارية
سيارة «دينزا» التي جرّبت فيها البطارية

كشفت شركة «بي واي دي» BYD الصينية عما قد يكون أهم إنجاز في تكنولوجيا السيارات الكهربائية حتى الآن: بطارية «بليد 2.0» Blade 2.0 وتقنية الشحن السريع Megawatt Flash Charge 2.0 المصاحبة لها.

بطارية السيارات الكهربائية

بطارية مبتكرة

تستهدف هذه التقنية الجديدة، التي أُعلن عنها خلال فعالية إطلاق أُقيمت في 5 مارس (آذار) الحالي في شنتشن، بشكل مباشر - ويمكن القول إنها تقضي على - الميزتين اللتين طالما تمتعت بهما سيارات مُحركات الاحتراق الداخلي على السيارات الكهربائية: مدى القيادة الطويل وسرعة التزود بالوقود.

ولعقود، استفادت سيارات البنزين من سرعة التزود بالوقود في خمس دقائق فقط، وقدرتها على قطع مسافة 400 ميل تقريباً (640 كيلومتراً تقريباً) بخزان وقود ممتلئ. في المقابل، عانت السيارات الكهربائية بطء الشحن وقِصر المدى، وهي مشاكل غذّت قلقاً واسع النطاق بشأن مدى القيادة.

مدى لـ999 كيلومتراً

إلا أن شركة BYD تعلن أنها طوَّرت ابتكارات ستُحدث نقلة نوعية في هذا المجال. فوفقاً للشركة، بات بإمكان طرازات السوق الشائعة، مثل سيارة Denza Z9GT الجديدة، قطع مسافة تتجاوز 621 ميلاً (999 كلم) تقريباً بشحنة واحدة، مع إضافة نحو 250 ميلاً (402 كلم) إلى مداها في غضون دقائق معدودة باستخدام تقنية الشحن الجديدة. كما تَعِد بطارية Blade 2.0 بعُمر افتراضي طويل للغاية يصل إلى 620000 ميل (998 ألف كلم)، وهو ما يتجاوز بكثيرٍ معايير الصناعة الحالية.

قدرة شحن تتعدى المعيار الذهبي لـ«تيسلا»

ويُعدّ هذا الإنجاز في مجال الشحن لافتاً للنظر، بشكل خاص. إذ يُوفر نظام BYD الجديد قدرة شحن قصوى تبلغ 1500 كيلوواط عبر كابل واحد، وتصل إلى 2100 كيلوواط، باستخدام نظام شحن مزدوج. ولتوضيح ذلك، يُوفر الشاحن المنزلي القياسي نحو 7 كيلوواط فقط، بينما تصل طاقة شواحن Tesla Superchargers - التي تُعد منذ زمن طويل المعيار الذهبي - إلى نحو 250 كيلوواط.

شحن سريع

عملياً، عرضت BYD سيارة Han L سيدان، وهي تنتقل من شحن 10 في المائة إلى 80 في المائة خلال ست دقائق و30 ثانية، ما يُضاهي سهولة إعادة تعبئة سيارة تعمل بالبنزين. عرضت الشركة معادلة «ثانية واحدة = كيلومترين»، ما يعني قطع مسافة تتراوح بين 250 و310 أميال في خمس دقائق فقط.

محطات شحن السيارات الكهربائية

15 ألف محطة شحن

ومع ذلك، تتطلب بنية الشحن بنية تحتية عالية الطاقة. وتُعلن BYD أنها ستنشر 15000 محطة شحن من هذا النوع (بمستوى ميغاواط) في جميع أنحاء الصين، بحلول نهاية عام 2026، منها 4000 محطة تُبنى بشكل مستقل، والباقي من خلال مشاريع مشتركة، كما تُخطط الشركة لنشر 3000 شاحن إضافي في أوروبا بحلول نهاية العام نفسه، ما يُمثل أحد أكثر مشاريع نشر الشحن طموحاً في العالم.

اتساع الفجوة الصينية الأميركية

تُبرز هذه التطورات الفجوة التي اتسعت بين BYD وشركات تصنيع السيارات الكهربائية الأخرى، بما في ذلك تسلا، فقد عانت بطارية 4680، التي أعلن عنها إيلون ماسك في عام 2020، التي حظيت بتغطية إعلامية واسعة، تأخيرات في التصنيع وأداء مخيباً للآمال. في الواقع، لجأت تسلا إلى استخدام بطارية Blade الأصلية من BYD في بعض الطرازات المصنَّعة في برلين، كما أن بعض وحدات Model Y المصنَّعة في تكساس فقط تستخدم خلايا 4680 الخاصة بتسلا.

بطارية لـ50 عاماً

يُعدّ طول عمر البطارية جانباً بالغ الأهمية للتحسين. تدوم بطاريات السيارات الكهربائية عادةً ما بين 150000 و300000 ميل، وتتدهور كفاءتها بعد 1000 إلى 2000 دورة شحن. أما بطارية Blade 2.0، فتُصنَّف لأكثر من 5000 دورة شحن، ما يمدّد عمرها النظري إلى ملايين الأميال، ويضمن عمراً افتراضياً يصل إلى 745000 ميل. بالنسبة للسائق العادي، يُعادل هذا أكثر من 50 عاماً من الاستخدام؛ أي أن عمر البطارية سيتجاوز عمر السيارة نفسها.

خفض كلفة الإنتاج

على الرغم من هذه المواصفات المتطورة، تدّعي BYD أنها خفّضت تكاليف الإنتاج بنسبة تتراوح بين 15 و30 في المائة، مقارنةً ببطارية Blade من الجيل الأول. يُمكّن هذا من استخدام هذه التقنية؛ ليس فقط في السيارات الفاخرة، بل أيضاً في السيارات العادية التي تتراوح أسعارها بين 19000 و30000 دولار أميركي. إذا صحّت هذه المعلومات، فإنها تُشكّل مزيجاً غير مسبوق من الأداء العالي، والعمر الطويل، والسعر المعقول.

صحة الادعاءات الصينية

رغم الحاجة إلى اختبارات عملية للتحقق من صحة هذه الادعاءات، لكن سجل BYD الحافل يُشير إلى مصداقيتها. ومع خططها لتطبيق هذه التقنية على جميع طرازاتها - من سيارات السيدان الفاخرة إلى الطرازات الاقتصادية - قد تُبشّر الشركة بعصر جديد للسيارات الكهربائية. أما العائق الوحيد فهو أنه في الوقت الراهن، من غير المرجح أن تصل هذه التطورات إلى السوق الأميركية في أي وقت قريب.

* مجلة «فاست كومباني»

مواضيع
تقنيات جديدة السيارات الذكية العالم الصين
تكنولوجيا

ماذا يعني نقل «إنفيديا» حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى الفضاء؟

تسعى «إنفيديا» إلى نقل قدرات الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات الأرضية إلى الفضاء عبر منصات حوسبة متقدمة (إنفيديا)
تسعى «إنفيديا» إلى نقل قدرات الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات الأرضية إلى الفضاء عبر منصات حوسبة متقدمة (إنفيديا)
TT
TT

ماذا يعني نقل «إنفيديا» حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى الفضاء؟

تسعى «إنفيديا» إلى نقل قدرات الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات الأرضية إلى الفضاء عبر منصات حوسبة متقدمة (إنفيديا)
تسعى «إنفيديا» إلى نقل قدرات الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات الأرضية إلى الفضاء عبر منصات حوسبة متقدمة (إنفيديا)

ظلّ سباق توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي، حتى وقت قريب، محصوراً على سطح الأرض. فقد توسّعت مراكز البيانات عبر القارات، مستهلكةً كميات هائلة من الطاقة، لتشغيل تطبيقات تتراوح بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحليلات الفورية. لكن مع تسارع الطلب على قدرات الحوسبة، بدأت ملامح جبهة جديدة تتشكل تتجاوز حدود الأرض نفسها.

يشير الإعلان الأخير لشركة «إنفيديا» إلى تحوّل في طريقة تفكير القطاع بشأن البنية التحتية الرقمية. فبدلاً من الاكتفاء ببناء مراكز بيانات أكبر وأكثر كفاءة على الأرض، تستكشف الشركة إمكانية نقل الحوسبة المعززة بالذكاء الاصطناعي إلى الفضاء. قد يبدو هذا التوجّه طموحاً، لكنه يستند إلى مسار تقني واضح يقوم على إيصال قدرات مراكز البيانات إلى بيئات كانت تُعدّ سابقاً شديدة القيود أو قاسية للغاية.

بنية الحوسبة في المدار

في قلب هذه الرؤية، تبرز فئة جديدة من منصات الحوسبة المسرّعة المصممة خصيصاً للعمل في الفضاء. صُممت هذه الأنظمة لتعمل ضمن قيود صارمة تتعلق بالحجم والوزن واستهلاك الطاقة. إنها عوامل أساسية في أي معدات تُنشر خارج الأرض. ورغم هذه التحديات، تشير «إنفيديا» إلى أن هذه المنصات قادرة على تقديم أداء يقارب أداء مراكز البيانات التقليدية، ما يتيح تشغيل تطبيقات ذكاء اصطناعي متقدمة في المدار.

ويمثل ذلك تطوراً مهماً في كيفية تصور بنية الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من الاعتماد الكامل على المعالجة الأرضية، يمكن للأنظمة الذكية أن تعمل بالقرب من مصادر البيانات نفسها، سواء كانت أقماراً صناعية أو أجهزة استشعار أو منصات فضائية أخرى. وتبرز أهمية هذا التوجه في تطبيقات مثل تحليل البيانات الجغرافية، ومراقبة الأرض، وتشغيل الأنظمة الفضائية ذاتياً.

ومن العناصر الأساسية في هذه المبادرة تقديم وحدة «Space-1 Vera Rubin»، ضمن مجموعة أوسع تشمل أيضاً منصات مثل «IGX Thor» و«Jetson Orin». وتستهدف هذه الأنظمة دعم طيف واسع من مهام الذكاء الاصطناعي، بدءاً من المعالجة الطرفية في المدار وصولاً إلى المهام الأكثر تعقيداً التي كانت تُنفذ تقليدياً داخل مراكز البيانات الكبيرة.

وتشير «إنفيديا» إلى أن هذه المنصات تقدم قفزة ملحوظة في الأداء مقارنة بالأجيال السابقة المستخدمة في تطبيقات الفضاء، وهو عامل حاسم في بيئات تعاني من قيود في زمن الاستجابة وعرض النطاق واستهلاك الطاقة. ففي مثل هذه البيئات، لا يكون الاعتماد المستمر على الاتصال بالأرض خياراً عملياً.

الحوسبة في المدار تتيح معالجة البيانات بالقرب من مصدرها ما يقلل الاعتماد على الاتصال بالأرض ويعزز سرعة القرار (شاترستوك)

أهمية الإعلان

عملياً، يعني ذلك أن الأقمار الصناعية والأنظمة الفضائية يمكنها معالجة البيانات بشكل مستقل، بدلاً من إرسال كميات ضخمة من المعلومات الخام إلى الأرض. وبدلاً من ذلك، يمكن توليد النتائج والتحليلات مباشرة في المدار، ما يتيح اتخاذ قرارات أسرع واستخداماً أكثر كفاءة للموارد.

ويعكس هذا التوجه أيضاً تحوّلاً أوسع نحو بنى الحوسبة الموزعة. فمع اندماج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الأنظمة الفيزيائية سواء في المركبات ذاتية القيادة أو الآلات الصناعية أو الأقمار الصناعية، تزداد أهمية المعالجة عند الحافة. وفي هذا السياق، يُعد الفضاء أقصى امتداد ممكن لهذه الحافة.

ولا تعمل «إنفيديا» في هذا المجال بمفردها، بل تتعاون مع منظومة متنامية من الشركاء تشمل شركات تعمل في الاتصالات الفضائية والبنية التحتية والتحليلات الجغرافية. وتعمل شركات مثل «Aetherflux» و«Axiom Space» و«Kepler Communications» و«Planet Labs» و«Sophia Space» و«Starcloud» على استكشاف كيفية توظيف هذه المنصات في مهام الجيل القادم.

وتشير هذه الشراكات إلى أن الحوسبة الفضائية لم تعد مجرد فكرة تجريبية، بل أصبحت جزءاً من رؤية أوسع لإعادة تعريف موقع الحوسبة وكيفية تنفيذها. ففي هذا النموذج، يمكن لمراكز البيانات المدارية أي الأنظمة القادرة على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الفضاء، أن تكمل البنية التحتية التقليدية على الأرض.

تحديات الحوسبة الفضائية

قد يبدو مفهوم مراكز البيانات المدارية مستقبلياً، لكنه يستند إلى اعتبارات عملية. فالفضاء يوفر مزايا فريدة، مثل إمكانية الاستفادة المستمرة من الطاقة الشمسية، إضافة إلى أساليب مختلفة لإدارة الحرارة. في المقابل، يطرح تحديات كبيرة، مثل التعرض للإشعاع وصعوبة الصيانة وضرورة الاعتماد على أنظمة ذاتية التشغيل لفترات طويلة.

وللتعامل مع هذه التحديات، يتطلب الأمر إعادة تصميم العتاد من الأساس، بحيث يكون أكثر قدرة على التحمل وكفاءة في استهلاك الطاقة وقادراً على العمل بشكل مستقل. وقد صُممت المنصات الجديدة مع أخذ هذه المتطلبات في الحسبان، من خلال التركيز على الحجم الصغير والاستهلاك المنخفض للطاقة دون التضحية بالأداء.

ومن زاوية أخرى، يعكس هذا التوجه تغيراً في أولويات صناعة الذكاء الاصطناعي. فمع تزايد حجم النماذج وتعقيدها، أصبحت البنية التحتية اللازمة لتشغيلها تمثل تحدياً بحد ذاتها، خاصة فيما يتعلق باستهلاك الطاقة. وهذا ما يدفع الشركات إلى البحث عن حلول جديدة لتوسيع قدرات الحوسبة.

وفي هذا الإطار، لم يعد الفضاء مجرد مجال للاستكشاف، بل بدأ يُنظر إليه كامتداد محتمل للبنية التحتية الرقمية. فمن خلال توزيع الحوسبة بين الأرض والمدار، يمكن بناء شبكات أكثر مرونة وقابلية للتوسع.

ويبرز أيضاً بُعد آخر مهم يتمثل في الاستقلالية. فالمهام الفضائية غالباً ما تتطلب أنظمة قادرة على اتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي من دون تدخل بشري مباشر. ويلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في تحقيق هذه الاستقلالية، سواء في توجيه المركبات أو تحليل البيانات أو إدارة الأنظمة المعقدة.

تواجه الحوسبة الفضائية تحديات تقنية مثل الإشعاع واستهلاك الطاقة وصعوبة الصيانة ما يتطلب إعادة تصميم العتاد (شاترستوك)

مستقبل الحوسبة في المدار

من خلال إدخال قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة إلى الفضاء، تهدف هذه المنصات إلى تمكين الأنظمة من الاستجابة الفورية للظروف المتغيرة، بدلاً من الاعتماد على أوامر متأخرة من الأرض، ما يعزز الكفاءة والموثوقية.

وعلى مستوى أوسع، يعكس هذا التطور تقاطع عدة اتجاهات تقنية، حيث تلتقي تطورات الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الطرفية وتقنيات الفضاء لفتح آفاق جديدة لم تكن ممكنة قبل سنوات قليلة.

ومع ذلك، فإن هذا التحول لن يحدث بين ليلة وضحاها. فما زالت العديد من هذه المفاهيم في مراحل مبكرة، وهناك تحديات تتعلق بالتكلفة وقابلية التوسع والاستدامة تحتاج إلى حلول.

لكن ما يبدو واضحاً هو أن حدود الحوسبة بدأت تتسع. ففكرة امتداد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى ما خارج الأرض لم تعد مجرد تصور نظري، بل أصبحت جزءاً من خريطة الطريق المستقبلية للقطاع.

وبهذا المعنى، لا يمثل إعلان «إنفيديا» مجرد إطلاق منتج جديد، بل يعكس تحوّلاً في الرؤية من اعتبار الفضاء مجالاً بعيداً، إلى التعامل معه كطبقة متكاملة ضمن النظام الرقمي العالمي.

ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل الاقتصادات والقطاعات، ستحتاج البنية التحتية الداعمة له إلى التطور أيضاً. سواء أصبحت مراكز البيانات المدارية واقعاً واسع الانتشار أو بقيت حلاً متخصصاً، فإن الاتجاه بات واضحاً: مستقبل الحوسبة لم يعد محصوراً على الأرض... بل بدأ يتشكل في المدار.

مواضيع
تقنيات الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي تطور التكنولوجيا تكنولوجيا علوم الفضاء فضاء وفلك أميركا السعودية
تكنولوجيا

5 ميزات ذكاء اصطناعي مطورة لسيارتك القادمة

5 ميزات ذكاء اصطناعي مطورة لسيارتك القادمة
TT
TT

5 ميزات ذكاء اصطناعي مطورة لسيارتك القادمة

5 ميزات ذكاء اصطناعي مطورة لسيارتك القادمة

هل تتذكرون عندما كانت السيارات مجرد... سيارات؟ ما إن تدير المفتاح حتى تسمع دويّ المحرك، ثم تدور العجلات... كانت بسيطة، بل رائعة.

حسناً، ودّعوا تلك الأيام... فصناعة السيارات مهوّسة حالياً بتحويل السيارات إلى ما يُسمى «المركبات المُعرّفة برمجياً». وهذا مصطلح تقني يعني «حاسوباً باهظ الثمن تجلس بداخله»!

ميزات الذكاء الاصطناعي للسيّارة

إننا لا نتحدث هنا عن شاشة لمس أكثر سلاسة لقائمة تشغيل الموسيقى التي تحبها فحسب، بل عن معالجات داخلية ضخمة واتصال سحابي سيُغير جذرياً طريقة عمل سيارتك.

هل هذا مُرعب؟ نوعاً ما، خاصةً إذا كنت تعمل في مجال الأمن السيبراني وتُقلقك احتمالية حدوث خلل. هل هو رائع؟ نعم، في الواقع.

إليكم نظرة على ميزات الذكاء الاصطناعي التي ستجدونها قريباً قياسية.

مساعدون صوتيون أكثر ذكاءً وتفاعلاً

لنكن واقعيين: إن نظام التعرف على الصوت الحالي في السيارات سيئ للغاية؛ إذ بعد أن تُصدر أمراً صوتياً، فإنك تنتظر خمس ثوانٍ، ثم تتصل السيارة بشخص ما بدلاً من أمر خفض درجة الحرارة.

*«مرسيدس-بنز» أدمجت «تشات جي بي تي» في أكثر من 900 ألف سيارة*

* دمج الأدوات الذكية. وبفضل التطور الهائل للذكاء الاصطناعي التوليدي، تشهد لوحات تحكم السيارات نقلة نوعية. فوفقاً لشركة «آي بي إم»، فقد قامت «مرسيدس-بنز» بدمج «تشات جي بي تي» في أكثر من 900000 سيارة ضمن برنامج تجريبي لتوفير تفاعلات صوتية متقدمة وشخصية.

* لغة أوامر بشرية. نتجاوز الآن الأوامر الجامدة والآلية. قريباً، لن تحتاج إلى التحدث كآلة حاسوبية ليفهمك النظام. بدلاً من الالتزام بأمر محدد مثل «اضبط درجة حرارة منطقة السائق على 18 درجة»، ستكتفي بالقول: «أشعر بالبرد الشديد». سيتعرف الذكاء الاصطناعي على قائل الأمر ومكانه، ويضبط درجة الحرارة والمقاعد المُدفأة.

شبكة عصبية لقيادة السيارة

واليوم لدينا بالفعل نظام المساعدة على البقاء في المسار، الذي يقتصر دوره في الغالب على توجيهك بين الخطوط مع تنبيهك باستمرار لإعادة يديك إلى عجلة القيادة.

إلا أن الجيل القادم من أنظمة مساعدة السائق سيتخلى عن القواعد الجامدة التي وضعها مهندسون تحت ضغط كبير. وبدلاً من ذلك، يستخدمون «شبكات عصبية متكاملة».

ووفقاً لمجلة السيارات الكهربائية، تعتمد أنظمة مثل بنية القيادة الذاتية الكاملة من «تسلا» على شبكة عصبية متكاملة تستقبل بيانات الكاميرا الخام وتحولها مباشرةً إلى توجيه وكبح، محاكيةً بذلك القيادة البشرية الطبيعية بدلاً من اتباع مخطط انسيابي جامد.

وتكتسب هذه التقنيات أيضاً رؤية فائقة الدقة. ستستخدم أنظمة الرؤية الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الاستشعار الحراري لرصد المشاة في ظروف الإضاءة الخافتة أو التنبؤ بوجهة راكب الدراجة، حتى لو كان مختبئاً مؤقتاً خلف شاحنة متوقفة.

ضوء فحص المحرك أكثر فائدة

هل يوجد ما هو أكثر إزعاجاً وإثارة للقلق من ضوء فحص المحرك البرتقالي الخافت؟ قد يعني ذلك أن غطاء خزان الوقود غير مُحكم، أو أن ناقل الحركة على وشك التعطل على الطريق السريع. لا أحد يعلم.

الذكاء الاصطناعي على وشك حل هذه المشكلة، فحسب منصات الصيانة التنبؤية مثل iMaintain، لا تكتفي أنظمة الذكاء الاصطناعي بإضاءة ضوء فحص المحرك فحسب، بل تستخدم بيانات من مئات المستشعرات للتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها.

وبدلاً من أن تتعطل سيارتك على جانب الطريق، سترسل إليك تنبيهاً قبل شهر: «مرحباً، وسادة الفرامل الخلفية اليسرى تبدو تالفة. لقد طلبت القطعة من وكيلك المحلي. هل ترغب في حجز موعد يوم الثلاثاء القادم؟» ستعرف السيارة أنها على وشك التعطل قبل ظهور الأعراض.

دقة التنبؤ بالسير

إذا كنت تقود سيارة كهربائية، فإنك تعرف جيداً ما يُسمى بـ«قلق مدى القيادة». فعندما تُشير مثلا لوحة العدادات إلى أن لديك 200 ميل، ولكن هل تُدرك حقاً مدى انحدار الممر الجبلي القادم أو مدى ضغطك على دواسة الوقود اليوم؟

ستُدرك خوارزميات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذلك. فبحسب شركات بيانات السيارات الكهربائية مثل «Intangles»، يُمكن لحلول التعلّم الآلي التي تُراعي الطقس وحركة المرور وأسلوب قيادتك الشخصي أن تُقدّم دقة في التنبؤ بمدى السير تصل إلى 96 في المائة.

علاوة على ذلك، ولأن السيارة تعرف مسارك، فهي تعرف متى تتجه إلى محطة شحن سريع. ووفقاً لخبراء إدارة البطاريات في Midtronics، يُمكن للخوارزميات التنبؤية أن تُهيّئ تلقائياً الحالة الحرارية لحزمة البطارية لتكون في درجة الحرارة المثلى تماماً لاستقبال شحن هائل فور توصيلها.

سيارتك تُراقبك... «لصالحك»

هذه هي الميزة التي تبدو وكأنها من الخيال العلمي، فالمقصورة الداخلية للسيارة تتفاعل معك بشكلٍ كبير.

باستخدام كاميرات داخلية - قد يبدو الأمر غريباً بعض الشيء من ناحية الخصوصية، لكن تابع معي - سيراقب الذكاء الاصطناعي حركات عينيك، ووضعيتك، وتعبيرات وجهك.

رصد تشتت الذهن والنعاس

وفقاً لشركة «Affectiva» المتخصصة في الذكاء الاصطناعي للسيارات، يحلل نظام مراقبة حالة السائق من الجيل التالي كلاً من الوجه والصوت للكشف عن التشتت الجسدي، والتشتت الذهني، والنعاس.

إذا لاحظ النظام أنك تغفو أثناء قيادة طويلة على الطريق السريع، فلن يكتفي بإصدار تنبيه صوتي. تشير «Affectiva» إلى أن النظام قادر على خفض درجة حرارة المقصورة تلقائياً، أو رفع مستوى صوت الراديو، أو شد حزام الأمان لتنبيهك.

إنه باختصار مساعدٌ داخل السيارة يضمن عدم وقوع حادث بسبب إصرارك على عدم التوقف لتناول القهوة.

* مجلة «فاست كومباني»