Polarization-coupled complete operators in sliding ferroelectric semiconductors for native in-memory attention computing
تقدم هذه الورقة أجهزة حوسبة داخل الذاكرة قائمة على أشباه موصلات فيروكهربائية منزلقة، والتي تربط جوهرياً بين العمليات الخطية وغير الخطية عبر الاستقطاب لتنفيذ عمليات الانتباه الكاملة لنموذج "ترانسفورمر" (Transformer)، بما في ذلك دالة "سوفت ماكس" (Softmax) الأصلية، بزمن انتقال وطاقة منخفضين للغاية من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الفعلي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تعتمد الذكاء الاصطناعي الحديث، ولا سيما الأنظمة التي تكتب القصص وتترجم اللغات وتولد الصور، على عملية رياضية تسمى "الانتباه" (attention). تسمح هذه العملية للآلة بتقرير أي أجزاء من الجملة أو الصورة هي الأكثر أهمية للتركيز عليها في أي لحظة معينة. ولاتخاذ هذه القرارات، يجب على الكمبيوتر إجراء نوعين متميزين من الحسابات في وقت واحد: الجمع والضرب البسيطين، وهما عمليات مباشرة، ودوال رياضية منحنية ومعقدة تعمل كمرشح لتطبيع النتائج. حالياً، صُممت شرائح الكمبيوتر للتعامل مع الرياضيات البسيطة بشكل جيد جداً، لكنها تعاني مع عمليات الترشيح المعقدة؛ إذ يتعين عليها نقل البيانات ذهاباً وإياباً بين الذاكرة، حيث تُخزن المعلومات، ومعالج منفصل يتولى العمليات الرياضية المعقدة. هذا الترحال المستمر للبيانات يبطئ النظام ويستهلك كميات هائلة من الطاقة، مما يخلق عنق زجاجة يحد من مدى سرعة وكفاءة هذه الأنظمة الذكية.
قام فريق من الباحثين في جامعة نانجينغ ومؤسسات أخرى بتطوير نوع جديد من شرائح الكمبيوتر يحل هذه المشكلة عبر إجراء كل من الحسابات البسيطة والمعقدة في نفس المكان الذي تُخزن فيه البيانات تماماً. لقد صنعوا جهازاً صغيراً مصنوعاً من مادة خاصة تسمى ReS2، وهي أشباه موصلات طباقية يمكن إزاحتها لتغيير خصائصها الكهربائية. وداخل هذا الجهاز الواحد، دمجوا مسارين مختلفين لتدفق الكهرباء؛ حيث يتحرك أحد المسارين عمودياً عبر المادة، بينما يتحرك الآخر عرضياً على طول السطح. ويتم التحكم في كلا المسارين بواسطة نفس المفتاح الداخلي، المعروف باسم "الاستقطاب الفيروكهربائي"، والذي يعمل كإعداد ذاكرة دائم يمكن قلبه ذهاباً وإياباً بنبضة كهربائية ضئيلة.
عندما يطبق الباحثون جهداً كهربائياً لقلب هذا المفتاح الداخلي، فإنه يغير مدى سهولة تدفق الكهرباء عبر كلا المسارين في آن واحد. يستجيب المسار العمودي في خط مستقيم يمكن التنبؤ به، مما يجعله مثالياً لمهام الجمع والضرب البسيطة. أما المسار العرضي، فيستجيب بطريقة منحنية وأسية، مما يؤدي طبيعياً إلى تنفيذ عمليات الترشيح المعقدة التي تتطلب عادةً معالجاً منفصلاً. ولأن كلا المسارين محكومان بنفس المفتاح الداخلي، يمكن للجهاز تنفيذ عملية "الانتباه" بأكملها في خطوة واحدة دون الحاجة لنقل أي بيانات. وقد بنى الباحثون شبكة صغيرة من هذه الأجهزة، مرتبة في نمط محدد، وأثبتوا أنها تستطيع تشغيل المنطق الأساسي لنموذج لغوي حديث بنجاح. عمل النظام بسرعة مذهلة، حيث أتم العمليات في 600 بيكو ثانية، وهو أقل من جزء من مليار من الثانية، واستخدم كمية ضئيلة للغاية من الطاقة، بلغت 320 أتوجول لكل عملية.
لم يتوقف الفريق عند بناء الجهاز فحسب، بل أثبتوا قدرته على التعلم والتكيف. فمن خلال تعديل الحجم الفيزيائي للمسارات داخل الجهاز، استطاعوا ضبط مدى حساسية الرياضيات المعقدة، مما سمح لهم بتصميم الشريحة لمهام مختلفة. واختبروا النظام باستخدام إعداد حلقة مغلقة حيث تلقى الشريحة مدخلات نصية وولدت استجابة في الوقت الفعلي. فعندما تمت مطالبتها بعبارة "أنا جائع"، قامت الأجهزة فوراً بحساب أوزان الانتباه اللازمة وولدت التكملة "أحتاج بيتزا الآن". أظهر هذا أن الجهاز يمكنه التعامل مع دورة الفهم والتوليد الكاملة للغة دون مساعدة خارجية. علاوة على ذلك، استخدم الباحثون الأداء المقاس لجهازهم الصغير لمحاكاة نظام أكبر بكثير؛ وفي هذه المحاكاة، نجحت الشريحة في ترجمة الإشارات الكهربائية من دماغ فأر، والتي تمثل حالات عاطفية مختلفة مثل الخوف أو الإثارة، إلى لغة مكتوبة. وأظهرت المحاكاة أن هذا النهج يمكن أن يتوسع للتعامل مع مهام معقدة في العالم الحقيقي تتضمن بيانات حسية وتوليد لغة.
يمثل هذا العمل تحولاً جوهرياً في كيفية تصميم أجهزة الكمبيوتر المخصصة للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من محاولة جعل الرياضيات الخطية الموجودة أسرع، قام الباحثون بدمج الرياضيات المعقدة المفقودة مباشرة في مادة الذاكرة نفسها. ومن خلال القيام بذلك، أزالوا الحاجة إلى عملية نقل البيانات المستهلكة للطاقة التي عانت منها الأجيال السابقة من الشرائح. يحتفظ الجهاز بإعداداته لأكثر من عام دون طاقة ويمكن إعادة كتابته ملايين المرات، مما يثبت أنه مستقر بما يكفي للاستخدام العملي. ويشير نجاح هذه التجربة إلى أن مستقبل الذكاء الاصطناعي الفعال قد لا يأتي من برمجيات أفضل أو معالجات أسرع، بل من مواد يمكنها أداء النطاق الكامل من العمليات الرياضية المطلة للتفكير بشكل أصيل، وكل ذلك داخل وحدة ذاكرة واحدة وصغيرة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.