تقنيات ثورية لتعزيز قدرات رسومات الكومبيوترات المحمولة

تصاميم مبهرة وتقنية متفوقة للطلاب والمحترفين واللاعبين... وتسخير تطور الذكاء الصناعي لمضاعفة مستويات الأداء

تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة
تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة
TT

تقنيات ثورية لتعزيز قدرات رسومات الكومبيوترات المحمولة

تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة
تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة

تطورت الكومبيوترات المحمولة بشكل كبير منذ إطلاق أولها في العام 1981 باسم Osborne 1 الذي قدم شاشة تعرض الصورة بالأبيض والأسود بقطر 5 بوصات (أصغر من معظم الهواتف الجوالة اليوم) وبذاكرته التي بلغت 64 كيلوبايت، ومعالجه الذي عمل بسرعة 4 ميغاهرتز وبوزنه الذي بلغ أكثر من 11 كيلوغراما.
ولكن مجالا واحدا كان يشكل فجوة ملحوظة بين الكومبيوترات المكتبية وتلك المحمولة، وهي قدرات بطاقة الرسومات، حيث إن الكومبيوترات المكتبية تستطيع تشغيل أعلى البطاقات قدرة وتبريدها بشكل صحيح لتعمل بأعلى مستويات الأداء الممكنة، على خلاف الكومبيوترات المحمولة التي كانت تستخدم إصدارات مصغرة من بطاقات الرسومات بسبب الأحجام الصغيرة لتلك الأجهزة، ولا تستطيع تشغيلها بكامل قدراتها بسبب تطلبها الكبير للطاقة الكهربائية وما ينجم عن ذلك من ضرورة للتبريد واستخدام المراوح التي تخفض من مدة الاستخدام لدى العمل عبر البطارية المدمجة. إلا أن هذا الأمر أصبح من التاريخ، حيث أصبح بمقدور الكومبيوترات المحمولة منافسة نظيرتها المكتبية، والتفوق عليها في بعض الأحيان، بسبب استخدامها للعديد من التقنيات الحديثة التي ترفع مستويات الأداء وتخفض من الحرارة المنبعثة وتسمح بالتعاون بين المعالج وبطاقة الرسومات، إلى جانب إطالة عمر البطارية في تصاميم لأجهزة منخفضة السماكة والوزن ذات شاشات عالية الدقة، مستخدمة تقنيات الذكاء الصناعي بشكل كبير لتحقيق ذلك.

- ثورة الرسومات
تستفيد الكومبيوترات المحمولة من التقنيات الحديثة بشكل كبير بفضل سلسلة بطاقات GeForce RTX 30 لرفع مستويات الأداء بشكل كبير وخفض استهلاك البطارية في آن واحد، الأمر الذي يعني حصول المستخدم على أفضل تقنيات الرسومات في أداء فائق وبسعر معتدل داخل كومبيوترات يمكن حملها أينما رغب المستخدم بفضل السماكة والوزن المنخفضين، واستخدامها لفترات مطولة. ولوحظت قفزة تقنية في نوعية شاشات هذه الكومبيوترات التي أصبحت تدعم عرض الصورة بتردد فائق يصل إلى 300 هرتز وبدقة عالية جدا. هذا الأمر يسمح باستخدام الكومبيوتر نفسه للدراسة والعمل واللعب بالألعاب المتطلبة في آن واحد، مع سهولة حمله أثناء التنقل.
وتستخدم بطاقات الرسومات المذكورة نظاما اسمه Max - Q يمزج بين هندسة التصميم والتبريد وخفض السماكة وهدوء مراوح التبريد، دون التضحية بمستويات الأداء ومدة استخدام البطارية المدمجة. ويستخدم هذه النظام عدة تقنيات داخل الجهاز المحمولة، منها Dynamic Boost 2.0 التي توزع الطاقة بين المعالج وبطاقة الرسومات وذاكرة الرسومات وفقاً للحاجة، وذلك بهدف خفض الانبعاثات الحرارية الناجمة وإطالة عمر البطارية.
تقنية أخرى مثيرة للاهتمام هي WhisperMode 2.0 التي تتخصص بخفض الضجيج الناجم عن تبريد الدارات الإلكترونية للكومبيوتر المحمول للمعالج وبطاقة الرسومات وباقي الدارات الإلكترونية وسرعة مراوحها، بحيث يختار المستخدم درجة الصوت المرغوبة وفقاً لرغبته لتعدل هذه التقنية سرعات المراوح الداخلية، مقدمة أفضل أداء ممكن دون إزعاج المستخدم.
ونذكر أيضا تقنية Advanced Optimus الذكية التي تقوم بالتبديل بين قدرات الرسومات الموجودة في بطاقة الرسومات المتخصصة وتلك الموجودة في وحدة الرسومات داخل المعالج وفقاً للحاجة، بحيث يمكن استخدام بطاقة الرسومات لدى الحاجة لاستخدام قدرات رسومات عالية (مثل الألعاب الإلكترونية وبرامج الرسومات المتقدمة)، أو وحدة الرسومات المدمجة في المعالج لدى استخدام برامج العمل أو استخدام وظائف نظام التشغيل القياسية. ومن شأن هذا الأمر رفع مدة استخدام بطارية الكومبيوتر المحمول وخفض الحرارة المنبعثة والضجيج الناجم عن مراوح التبريد، وإطالة عمر الدارات الإلكترونية. كما يمكن رفع سرعة استجابة البرامج والألعاب لأوامر المستخدم، مع عدم تقطع عرض صورة الألعاب بفضل استخدام تقنية مزامنة الصورة مع الشاشة المسماة G - SYNC.
وبالنسبة لتقنية Resizable Base Address Registers BAR، فهي تقنية ثورية تعمل على مستوى الدارات الإلكترونية للجهاز، وظيفتها هي السماح لمعالج الجهاز بالحصول على تقديم معلومات ذاكرة الصورة الخاصة ببطاقة الرسومات دفعة واحدة عوضا عن طلبها من الذاكرة عدة مرات، الأمر الذي يعني تبادل بيانات المعالج وبطاقة الرسومات بشكل مستمر، وبالتالي رفع مستويات الأداء بشكل ملحوظ في العديد من البرامج والألعاب، دون التضحية بعمر البطارية.
ومن التقنيات الثورية الأخرى Reflex التي تخفض من زمن الاستجابة لأوامر المستخدم، وترفع دقة اللعب بشكل كبير وتقدم الأفضلية للاعبين المتطلبين لأعلى مستويات الدقة والاستجابة. كما يمكن بث مجريات اللعب للآخرين عبر الإنترنت بسرعات فائقة وبأعلى جودة ممكنة باستخدام تقنية Encoder، الأمر الذي يحول غرفة المستخدم إلى ستوديو بث متكامل بأفضل الأدوات الممكنة، وبتكاليف منخفضة. وتسمح هذه التقنية بإزالة الضجيج الصوتي من حول اللاعب وتركيز تسجيل الصوتيات على صوته فقط وليس على البيئة، مستخدمة الذكاء الصناعي خلال ذلك.
وبالنسبة لصناع المحتوى والفنانين، فيمكن الاستفادة من أداة Omniverse التي تساعد في تسريع إكمال العمل على المشاريع الهندسية وتلك المتخصصة بالرسومات المجسمة باستخدام تقنيات الذكاء الصناعي. وتشمل قائمة الشركات المصنعة للكومبيوترات المحمولة التي تدعم هذه التقنية Razer وHP وLenovo وAsus، وغيرها.

- الذكاء الصناعي لرفع الأداء
وتشكل تقنية Deep Learning Super Sampling DLSS قفزة ثورية بالغة الأهمية في عالم الرسومات لمحاكاة القوانين الفيزيائية وتحرك العناصر في البيئة، ذلك أنها تستخدم تقنيات الذكاء الصناعي فوريا لمعالجة عدد أقل من البكسل على الشاشة (يتم معالجة ربع أو نصف عدد البكسل، وفقاً للبرنامج أو اللعبة) ولكن مع رفع دقة وجودة الصورة. وسيحصل المستخدم على مستويات أداء وجودة أعلى جراء استخدام هذه التقنية.
وتستخدم هذه التقنية أنوية خاصةً في بطاقات الرسومات تسمى «أنوية تينسور» Tensor Cores من شأنها تسريع حل مسائل الجبر الرياضية في الشبكات العصبية الموجودة في بطاقة الرسومات، والتي تتخصص في محاكاة القوانين الفيزيائية لتحرك العناصر وأثر الإسقاط الضوئي وانعكاساته على الأسطح المختلفة. وتقدم هذه التقنية 3 خيارات لجودة الصورة، هي «الجودة» و«الأداء» و«التوازن» بينهما، وذلك للتحكم بدقة معالجة الرسومات داخليا، بحيث يستطيع خيار «الأداء» تحقيق ما يصل إلى 4 أضعاف الدقة الأساسية، أي أن بطاقة الرسومات ستعالج الصورة بدقة 1080 ولكن جودة الصورة التي يتم عرضها هي 4K، دون ملاحظة أي أثر سلبي في النتيجة.
وتدرس هذه التقنية اتجاه العناصر المتحركة من الصورة Frame السابقة التي تكون بالدقة الفائقة، مثلا، وتستخدم تلك البيانات في الصورة التالية وتحاكي أثرها على الصورة التالية، عوضا عن معالجة الصورة التالية كليا من نقطة الصفر، ذلك أن العديد من عناصر الصورة التالية موجودة في الصورة السابقة ولا تحتاج لمعاودة معالجتها مرة أخرى. ويطلق مصطلح Temporal Feedback على هذه الآلية. وتستخدم شبكة ذكاء صناعي خاصةً الصورة السابقة بجودتها الفائقة، وتعمل على الصورة الحالية بجودة عادية، وتوجد الصورة التالية مستخدمة تلك البيانات لإيجاد صورة جديدة فائقة الدقة بسرعة عالية جدا. ولدى معالجة عشرات الآلاف من هذه الصور بدقة 16K الخارقة على أجهزة خادمة متقدمة جدا، يتم إيجاد نموذج خاص بتلك اللعبة يمكن لشبكة الذكاء الصناعي في بطاقة الرسومات استخدامه بعد تحميله عبر تحديث تعريف Driver بطاقة الرسومات على كومبيوتر المستخدم.
وكمثال على فوائد هذه التقنية، تستفيد لعبة Bright Memory بنحو 85 في المائة لرفع مستويات الأداء والحصول على معدل رسومات Frames Per Second يبلغ 60 صورة في الثانية مع دعم لتقنية تتبع الأشعة الضوئية من مصدرها Ray Tracing، بينما تستفيد لعبة Edge of Eternity بنحو 100 في المائة، و200 في المائة للعبة Fortnite. كما تستفيد ألعاب Anthem وBattlefield V وCall of Duty: Black Ops Cold War وControl وCyberpunk 2077 وDeath Stranding وGhostrunner وMarvel’s Avengers وThe Medium وMetro Exodus وMinecraft with RTX وOutriders وPumpkin Jack وShadow of the Tomb Raider وWatch Dogs: Legion، وغيرها، من هذه التقنية بدرجات كبيرة. وبالنسبة لمطوري الألعاب الإلكترونية، فيمكن استخدام إضافة Plugin لمحرك الألعاب Unreal Engine 4 لدعم تكامل هذه التقنية بشكل سلس وسهل.
ومن الألعاب الأخرى اللافتة للنظر التي تستفيد من هذه التقنية بشكل ملحوظ لعبة Call of Duty: Warzone التي تعتبر من أكثر الألعاب تطلبا لموارد الجهاز، بحيث يمكن الوصول إلى معدل صور في الثانية يتجاوز 208 من خلال 4 خيارات لتقنية DLSS، ورفع مستويات الأداء في الدقة الفائقة 4K بنحو 70 في المائة.


مقالات ذات صلة

«إكس» توسّع استخدام «غروك» بترجمة المنشورات وتعديل الصور

تكنولوجيا تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)

«إكس» توسّع استخدام «غروك» بترجمة المنشورات وتعديل الصور

«إكس» تدمج «غروك» في ترجمة المنشورات وتحرير الصور في خطوة توسّع استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المنصة وتثير أسئلة حول الدقة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)

روبوت سبّاح بعضلات مخبرية يتدرّب ذاتياً

الروبوت «OstraBot» يعمل بعضلات مخبرية تتدرّب ذاتياً؛ ما يحقِّق سرعةً قياسيةً، ويفتح تطبيقات طبية وبيئية للروبوتات الحيوية المتقدمة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)

نظام برمجي يعزّز كفاءة مراكز البيانات دون الحاجة لأجهزة جديدة

جامعة «MIT» تطور نظاماً يحسن كفاءة وحدات التخزين بمراكز البيانات عبر موازنة الأحمال وتقليل التفاوت دون الحاجة لأجهزة جديدة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا التقنية لا تحتاج إلى أجهزة استشعار أو مكونات إلكترونية ما يبسط عملية القياس (جامعة تافتس)

طلاء ذكي يقيس قوة وموقع الصدمات عبر تغيّر اللون

طلاء ذكي يغيّر لونه عند الصدمات لقياس قوتها وموقعها بدقة دون أجهزة استشعار أو مكونات إلكترونية معقدة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا التحديثات تعكس تحول «كروم» إلى مساحة عمل متكاملة داخل المتصفح (غيتي)

«غوغل» تدعم «كروم» بميزة العرض المقسوم وتبويبات عمودية جديدة

متصفح «كروم» يضيف العرض المقسوم والتبويبات العمودية وأدوات «PDF» لتعزيز الإنتاجية وتنظيم التصفح دون الحاجة إلى تطبيقات خارجية.

نسيم رمضان (لندن)

«إكس» توسّع استخدام «غروك» بترجمة المنشورات وتعديل الصور

تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)
تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)
TT

«إكس» توسّع استخدام «غروك» بترجمة المنشورات وتعديل الصور

تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)
تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)

تسعى منصة «إكس» إلى تقليص أثر حاجز اللغة داخل منصتها، وفي الوقت نفسه توجيه رسالة أوسع بشأن الاتجاه الذي تسلكه منتجات التواصل الاجتماعي اليوم. فقد بدأت الشركة طرح ميزة الترجمة التلقائية للمنشورات، في خطوة تنقل الترجمة من خيار يفعّله المستخدم عند الحاجة إلى خاصية أكثر اندماجاً في تجربة القراءة نفسها.

وفي الوقت ذاته، تضيف «إكس» أدوات جديدة لتحرير الصور في تطبيقها على نظام «آي أو إس»، تشمل الكتابة والرسم وخيار التمويه لإخفاء التفاصيل الحساسة، إلى جانب أداة تحرير مدعومة من «غروك» تتيح للمستخدم تعديل الصور باستخدام أوامر مكتوبة بلغة طبيعية. وحسب ما أعلنته الشركة وما أوردته التقارير عن هذا الطرح، فإن التحديثين يعتمدان على نماذج «غروك» التابعة لشركة «إكس إيه آي».

يثير هذا التوسع أسئلة حول دقة الترجمة وسلامة المعنى واحتمالات إساءة استخدام أدوات تعديل الصور (أ.ف.ب)

الترجمة كطبقة ذكية

تكتسب هذه الخطوة أهمية لأنها تُظهر أن «إكس» لم تعد تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه مساعداً منفصلاً يجلس إلى جانب المنصة، بل بدأت تدمجه مباشرة في أنشطة يومية اعتيادية، مثل قراءة منشور قادم من بلد آخر، أو تجهيز صورة قبل نشرها، أو الاختيار بين الإبقاء على المحتوى بلغته الأصلية أو قراءته مترجماً بشكل تلقائي. وعملياً، قد تجعل ميزة الترجمة الجديدة المحادثات على «إكس» أكثر سلاسة للمستخدمين الذين يصادفون باستمرار منشورات بلغات لا يتقنونها.

وقد أورد موقع «تك كرانش» أن رئيس المنتجات في «إكس»، نيكيتا بير، قال إن الميزة تُطرح على مستوى العالم، وإن المستخدمين يستطيعون إيقاف الترجمة التلقائية للغة معينة من خلال الإعدادات المرتبطة بالمنشور المترجم.

يمثل هذا تطوراً واضحاً مقارنة بآلية الترجمة السابقة لدى «إكس». فما زال مركز المساعدة في المنصة يصف ترجمة المنشورات على أنها عملية يفعّلها المستخدم يدوياً من خلال الضغط على خيار «ترجمة المنشور» الذي يظهر أسفل النص عندما تكون الترجمة متاحة. بمعنى آخر، كان النموذج السابق يتطلب مبادرة من المستخدم. أما النموذج الجديد فيقلل هذا الاحتكاك، ويدفع الترجمة لتصبح أقرب إلى طبقة افتراضية مدمجة في تدفق المحتوى نفسه. وقد يبدو ذلك مجرد تعديل بسيط في الواجهة، لكن مثل هذه القرارات في تصميم المنتج كثيراً ما تكون لها آثار كبيرة على ما يقرأه الناس، وعلى مدى انتشار المنشورات، وعلى الأصوات التي تكتسب حضوراً أوسع عبر الحدود.

تعكس هذه الخطوة توجهاً لجعل الذكاء الاصطناعي جزءاً أساسياً من تجربة الاستخدام داخل المنصة (شاترستوك)

«غروك» يتجاوز المحادثة

بالنسبة إلى «إكس»، فإن توقيت هذه الخطوة له دلالته أيضاً. فالمنصة أمضت جانباً كبيراً من العام الماضي وهي تحاول تعريف موقع «غروك» داخل المنتج بما يتجاوز كونه روبوت محادثة. وتوفر الترجمة التلقائية للشركة حالة استخدام أكثر وضوحاً تتمثل في أن الذكاء الاصطناعي ليس فقط أداة لتوليد الإجابات، بل أيضاً بنية أساسية تساعد على جعل الشبكة أكثر قابلية للفهم بالنسبة إلى جمهور عالمي.

وأشار «تك كرانش» إلى أن بير قال إن جودة الترجمة «تحسنت بشكل كبير خلال الشهرين الماضيين»، ما يوحي بأن «إكس» ترى أن الترجمة أصبحت مجالاً يمكن لـ«غروك» أن يعمل فيه على نطاق واسع داخل جوهر المنتج نفسه.

كما تشير أداة تحرير الصور الجديدة إلى الاتجاه ذاته. فالميزة تُطرح أولاً على نظام «آي أو إس»، مع خيارات تشمل الرسم وإضافة النصوص وتمويه أجزاء من الصورة. كما تتيح للمستخدم أن يطلب من «غروك» تحويل الصورة من خلال أوامر مكتوبة. ومن الأمثلة التي أوردها موقع «تك كرانش» تحويل صورة إلى ما يشبه «لوحة معلقة في متحف». وكانت «إكس» قد قالت إنها تخطط لإتاحة هذه التحديثات أيضاً على نظام «أندرويد».

ترجمة وتحرير ذكي

هذا الطرح يفتح الباب أمام أسئلة مألوفة. فأدوات الترجمة قد توسّع نطاق الوصول، لكنها قد تُفقد المحتوى شيئاً من الدقة أو تسيء فهم النبرة، خصوصاً في المنشورات السياسية أو الثقافية أو تلك المشبعة بالعامية والتعابير المحلية. أما تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي، فيدخل بدوره إلى فئة من الأدوات أثارت انتقادات سابقاً. فقد أشار «تك كرانش» إلى أن «إكس» واجهت هذا العام موجة اعتراضات بسبب إساءة استخدام أدوات تعديل الصور، قبل أن تقصر لاحقاً ميزة مرتبطة بتوليد الصور على المستخدمين المشتركين في الخدمة المدفوعة، في حين لم يتضح بعد ما إذا كانت أداة التحرير الجديدة ستخضع للقيد نفسه.

ما تكشفه «إكس» هنا، إذاً، ليس مجرد ميزتين جديدتين لتسهيل الاستخدام، بل فلسفة متكاملة في تطوير المنتج أي جعل الذكاء الاصطناعي غير مرئي إلى الحد الذي يبدو معه جزءاً طبيعياً من المنصة، ولكن في الوقت نفسه قويّاً بما يكفي لإعادة تشكيل كيفية انتقال المحتوى وكيفية تجهيزه قبل النشر. فإذا نجحت الترجمة كما ينبغي، فقد تجعل «إكس» المحادثات أكثر عالمية بشكل افتراضي. أما إذا أخفقت، فقد تذكّر المستخدمين بأن إزالة الاحتكاك ليست دائماً مرادفة للحفاظ على المعنى.


روبوت سبّاح بعضلات مخبرية يتدرّب ذاتياً

طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)
طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)
TT

روبوت سبّاح بعضلات مخبرية يتدرّب ذاتياً

طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)
طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)

طوَّر فريق من الباحثين نوعاً جديداً من الروبوتات القادرة على السباحة، لا تعتمد على محركات أو بطاريات تقليدية، بل على عضلات حية مُنَمّاة في المختبر، في خطوة تُعدُّ تقدماً ملحوظاً في مجال الروبوتات الهجينة الحيوية.

الدراسة التي قادها علماء في جامعة سنغافورة الوطنية (NUS) تعالج أحد أبرز القيود التي واجهت هذا المجال لسنوات، والمتمثلة في ضعف القوة التي تولِّدها الأنسجة العضلية الاصطناعية. ومن خلال ابتكار نظام تستطيع فيه العضلات «تدريب نفسها»، تمكَّن الباحثون من تحسين الأداء بشكل كبير، ما أتاح للروبوت مرونة تَحقُّق سرعة قياسية ضمن فئته.

يعتمد الابتكار على تصميم جديد يجمع شريحتين من العضلات الهيكلية المُنَمّاة في المختبر ضمن نظام ميكانيكي مترابط. وبدلاً من الاعتماد على تحفيز كهربائي خارجي أو تدريب يدوي، جرى ترتيب العضلتين بحيث يؤدي انقباض إحداهما إلى شدِّ الأخرى. هذا التفاعل المستمر يخلق حلقة تغذية راجعة ذاتية حيث تنقبض عضلة وتقاوم الأخرى، ثم تنقبض بدورها؛ ما يؤدي إلى نوع من «التمرين الذاتي» الذي يقوِّي الأنسجة مع مرور الوقت.

الروبوت السابح «OstraBot» حقَّق سرعةَ قياسيةَ بلغت 467 مليمتراً في الدقيقة باستخدام هذه العضلات (NUS)

عضلات تتعلم ذاتياً

تعمل هذه الآلية بشكل مستمر خلال المراحل المبكِّرة من تطوُّر العضلات دون الحاجة إلى مصدر طاقة خارجي أو نظام تحكم إضافي. والنتيجة هي نسيج عضلي أكثر نضجاً وقوة، قادر على توليد قوة أعلى مقارنة بالمحاولات السابقة في هذا المجال.

تمَّ تطبيق هذه العضلات المحسَّنة على روبوت سباحة صغير يُعرف باسم «أوسترابوت (OstraBot)»، صُمِّم لمحاكاة أسلوب الحركة لدى بعض أنواع الأسماك. وبفضل نظام الحركة الجديد، تمكَّن الروبوت من الوصول إلى سرعة بلغت 467 مليمتراً في الدقيقة، وهي تُعدُّ الأعلى المُسجَّلة حتى الآن لروبوت هجين حيوي يعتمد على عضلات هيكلية.

تكمن أهمية هذا الإنجاز في أنَّ الروبوتات الهجينة الحيوية التي تجمع بين مكونات بيولوجية حية وهياكل هندسية لطالما عدّت واعدة، لكنها محدودة القدرات. فعلى الرغم من أنَّ العضلات البيولوجية توفِّر مزايا واضحة مثل المرونة والكفاءة والهدوء عند الأحجام الصغيرة، فإنَّ ضعف قدرتها على توليد القوة شكَّل عائقاً أمام استخدامها العملي.

وفي هذا السياق، أوضح الباحثون أن ضعف العضلات المُنَمّاة كان يمثل «عنق زجاجة» حقيقياً. فإذا لم يتمكَّن المُشغِّل الحيوي من توليد قوة كافية، فلن يستطيع الروبوت الحركة بفاعلية، أو أداء مهام مفيدة.

من خلال تجاوز هذا التحدي، يفتح النهج الجديد الباب أمام استخدامات أوسع لهذا النوع من الأنظمة. فالعضلات الأقوى والقادرة على «التدريب الذاتي» قد تُمكِّن من تطوير تطبيقات يصعب تحقيقها باستخدام الروبوتات التقليدية الصلبة.

يحسِّن هذا النهج أداء العضلات الحيوية من دون الحاجة إلى تحفيز خارجي أو أنظمة تحكم معقدة (NUS)

تطبيقات وآفاق مستقبلية

من بين التطبيقات المحتملة الأجهزة الطبية ذات التدخل المحدود، حيث يمكن لروبوتات لين يعمل بالعضلات أن يتحرَّك داخل الجسم البشري بأمان أكبر، مع تقليل خطر إلحاق الضرر بالأنسجة الحساسة. كما أنَّ مكونات هذه الروبوتات الحيوية قد تجعلها أكثر توافقاً مع البيئة البيولوجية.

وفي المجال البيئي، يمكن استخدام هذه الروبوتات الصغيرة والمُوفِّرة للطاقة في مراقبة النظم البيئية الحساسة، حيث تسهم بنيتها اللينة وإمكانية تصنيعها من مواد قابلة للتحلل في تقليل الأثر البيئي طويل الأمد. ومن الرؤى المستقبلية في هذا المجال تطوير روبوتات قابلة للتحلل بالكامل، تتحلل بأمان بعد إتمام مهامها.

يعكس هذا البحث توجهاً أوسع نحو دمج علم الأحياء بالهندسة، حيث تسعى الأنظمة الهجينة الحيوية إلى محاكاة خصائص الكائنات الحية مثل القدرة على التكيُّف، والكفاءة، وإمكانية الإصلاح الذاتي أو الاستفادة منها داخل الآلات. وقد استكشفت أبحاث سابقة استخدام خلايا عضلة القلب التي تنقبض ذاتياً، أو أنظمة يتم التحكم بها عبر خلايا عصبية مزروعة.

لكن دمج مكونات حية في الآلات يطرح تحديات جديدة، إذ إن الأنسجة البيولوجية بطبيعتها متغيرة وحساسة للبيئة، ما يجعل التحكم بها والتنبؤ بسلوكها أكثر صعوبة مقارنة بالأنظمة الميكانيكية التقليدية. كما تظل قضايا المتانة وقابلية التوسُّع وضمان الأداء المستقر محاور بحث مستمرة.

تُسهم هذه الدراسة في معالجة جزء من هذه التحديات، من خلال تحسين قوة وموثوقية العضلات المستخدمة بوصفها مشغلات حيوية، ومن دون إضافة تعقيد عبر أنظمة تدريب أو تحفيز خارجية، كما كانت الحال في المحاولات السابقة. ورغم أنَّ هذه التقنية لا تزال في مرحلة تجريبية، فإنَّ نتائجها تشير إلى أنَّ الروبوتات الهجينة الحيوية تقترب تدريجياً من الاستخدام العملي. فالقدرة على تنمية عضلات أقوى وقادرة على الاستمرار ذاتياً قد تقلل من العقبات الهندسية التي حدَّت من تقدم هذا المجال.

وفي المقابل، تثير هذه التطورات تساؤلات أوسع حول العلاقة المستقبلية بين الأنظمة الحية والآلات، خصوصاً مع ازدياد دمج المكونات البيولوجية داخل الروبوتات، وما قد يرافق ذلك من قضايا أخلاقية وتنظيمية.

في الوقت الراهن، يبقى هذا الإنجاز خطوةً تقنيةً مهمةً، لكنه يعكس أيضاً مساراً واضحاً نحو مستقبل تتحوَّل فيه الروبوتات من أنظمة ميكانيكية بحتة إلى أنظمة تستلهم، بل وتدمج خصائص الكائنات الحية.


نظام برمجي يعزّز كفاءة مراكز البيانات دون الحاجة لأجهزة جديدة

تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)
تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)
TT

نظام برمجي يعزّز كفاءة مراكز البيانات دون الحاجة لأجهزة جديدة

تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)
تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)

طوّر باحثون في جامعة «MIT» نظاماً برمجياً جديداً يهدف إلى تحسين كفاءة مراكز البيانات، عبر الاستفادة من قدرات غير مستغَلّة في أجهزة التخزين، في خطوة قد تقلل الحاجة إلى التوسع المستمر في البنية التحتية عالية التكلفة.

تعتمد مراكز البيانات الحديثة على تجميع أجهزة التخزين، خصوصاً «وحدات التخزين ذات الحالة الصلبة (SSD)»، ضمن شبكات مشتركة، بحيث يمكن لعدة تطبيقات استخدامها في الوقت نفسه. هذه المقاربة تُحسّن من كفاءة الاستخدام نظرياً، لأن التطبيقات لا تحتاج دائماً إلى كامل سعة الجهاز. لكن عملياً، تبقى نسبة كبيرة من هذه السعة غير مستغلة بسبب تفاوت الأداء بين الأجهزة المختلفة.

مشكلة غير مرئية

تكمن المشكلة الأساسية في أن أداء وحدات التخزين لا يكون متساوياً، حتى داخل النظام نفسه؛ فبعض الأجهزة تكون أبطأ من غيرها نتيجة اختلافات في العمر أو مستوى التآكل أو حتى الشركة المصنّعة. وفي بيئة تعتمد على العمل الجماعي، يمكن لجهاز واحد أبطأ أن يحد من الأداء الكلي للنظام. ويوضح جوهر شودري، الباحث الرئيسي في الدراسة، أن هذا التفاوت يجعل من الصعب تحقيق أقصى أداء ممكن، مشيرة إلى أنه «لا يمكن افتراض أن جميع وحدات التخزين ستتصرف بالطريقة نفسها طوال دورة تشغيلها». هذا التحدي لا يظهر بشكل مباشر، لكنه يؤدي إلى فقدان تدريجي في الكفاءة؛ حيث تعمل الأنظمة ضمن حدود أقل من إمكاناتها الفعلية.

النظام يحقق تحسينات كبيرة في الأداء وكفاءة استخدام السعة دون الحاجة إلى أجهزة جديدة (شاترستوك)

ثلاثة مصادر للتفاوت

حدد الباحثون ثلاثة أسباب رئيسية لهذا التفاوت في الأداء. أولها يتعلق بالاختلافات الفيزيائية بين وحدات التخزين، مثل العمر والاستخدام السابق، ما يجعل بعضها أسرع من غيرها. أما السبب الثاني فيرتبط بطريقة عمل هذه الأجهزة نفسها؛ حيث تتداخل عمليات القراءة والكتابة؛ فعند كتابة بيانات جديدة، يحتاج الجهاز إلى حذف بيانات قديمة، وهي عملية قد تؤثر على سرعة القراءة في الوقت نفسه. السبب الثالث هو ما يُعرف بعملية «جمع البيانات غير الضرورية» أو «Garbage Collection»، وهي عملية داخلية تهدف إلى تحرير مساحة تخزين، لكنها تحدث في أوقات غير متوقعة، وقد تؤدي إلى تباطؤ مفاجئ في الأداء.

لمواجهة هذه التحديات، طوّر الباحثون نظاماً أطلقوا عليه اسم «ساندوك (Sandook)»، وهو نظام برمجي لا يتطلب تعديلات في الأجهزة، بل يعمل على إدارة توزيع المهام بين وحدات التخزين بطريقة أكثر ذكاءً.

يعتمد النظام على بنية من مستويين. في المستوى الأول، يوجد متحكم مركزي يقوم بتوزيع المهام بناءً على صورة شاملة لجميع الأجهزة. أما في المستوى الثاني، فهناك متحكمات محلية لكل جهاز، قادرة على التفاعل بسرعة مع التغيرات المفاجئة. هذه البنية تتيح للنظام اتخاذ قرارات استراتيجية على مستوى عام، مع الحفاظ على القدرة على الاستجابة الفورية للمشكلات التي قد تظهر في جهاز معين.

توازن بين التخطيط والاستجابة

من خلال هذا التصميم، يستطيع النظام معالجة أنواع مختلفة من التفاوت في الأداء، سواء تلك التي تحدث بشكل تدريجي (مثل التآكل) أو المفاجئة (مثل عمليات تنظيف البيانات). فعلى سبيل المثال، إذا كان أحد الأجهزة يعاني من بطء مؤقت بسبب عملية داخلية، يمكن للنظام تقليل الضغط عليه مؤقتاً، وتحويل بعض المهام إلى أجهزة أخرى، ثم إعادة توزيع العمل تدريجياً بعد انتهاء المشكلة. كما يقوم النظام بتحليل الأداء التاريخي لكل جهاز، ما يسمح له بالتنبؤ بالحالات التي قد تؤثر على الأداء، والتعامل معها مسبقاً.

عند اختبار النظام على مجموعة من المهام الواقعية، مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وضغط الصور وتشغيل قواعد البيانات، أظهر نتائج لافتة؛ فقد تمكن من تحسين الأداء بنسبة تتراوح بين 12 و94 في المائة مقارنة بالطرق التقليدية، كما زاد من كفاءة استخدام السعة التخزينية بنسبة 23 في المائة. وفي بعض الحالات، وصلت وحدات التخزين إلى نحو 95 في المائة من أقصى أداء نظري لها، وهو مستوى يصعب تحقيقه في الأنظمة التقليدية.

يعتمد الحل على مزيج من التحكم المركزي والاستجابة المحلية لتحسين توزيع الأحمال (شاترستوك)

بديل للتوسع المستمر

تعكس هذه النتائج توجهاً مختلفاً في إدارة مراكز البيانات؛ فبدلاً من إضافة المزيد من الأجهزة لتحسين الأداء، يقترح هذا النهج تحسين استخدام الموارد الحالية. ويشير شودري إلى أن الاعتماد المستمر على إضافة موارد جديدة «ليس مستداماً»، سواء من حيث التكلفة أو التأثير البيئي؛ خصوصاً أن مراكز البيانات تستهلك كميات كبيرة من الطاقة. وبالتالي، فإن تحسين الكفاءة قد يكون بديلاً أكثر استدامة من التوسع المستمر.

تزداد أهمية هذه التطورات مع تزايد الاعتماد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، التي تتطلب كميات هائلة من البيانات وسرعات عالية في المعالجة. في هذا السياق، يمكن لنظام مثل «Sandook» أن يلعب دوراً مهماً في تحسين أداء البنية التحتية دون الحاجة إلى استثمارات إضافية كبيرة. كما أن قدرته على التكيف مع التغيرات في الوقت الحقيقي تجعله مناسباً للبيئات التي تتسم بتقلبات مستمرة في حجم العمل.

نحو بنية أكثر ذكاءً

يمثل هذا العمل جزءاً من اتجاه أوسع نحو تطوير أنظمة برمجية قادرة على إدارة الموارد بكفاءة أعلى، من خلال فهم أعمق لسلوك الأجهزة والتطبيقات. فبدلاً من الاعتماد على افتراضات ثابتة، تعتمد هذه الأنظمة على تحليل مستمر للبيانات واتخاذ قرارات ديناميكية.

يعمل الباحثون حالياً على تطوير النظام ليتوافق مع تقنيات أحدث في وحدات التخزين، تمنح مزيداً من التحكم في كيفية توزيع البيانات. كما يسعون إلى الاستفادة من أنماط العمل المتوقعة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لتحسين الكفاءة بشكل أكبر.

لا يقدّم هذا النظام مجرد تحسين تقني، بل يعيد طرح سؤال أساسي: هل الحل دائماً في إضافة المزيد من الموارد، أم في استخدام ما لدينا بشكل أفضل؟