#سواليف
حلّ فريق من #العلماء في الولايات المتحدة لغزا عمره أكثر من مئة عام باستخدام #الذكاء_الاصطناعي، ما قد يمهّد الطريق ويفتح الآفاق لإنجازات تقنية متقدمة.
وتمكن علماء كلية كولومبيا للهندسة في نيويورك من تحديد البنية الذرية الدقيقة لما يُعرف بالبلورات النانوية، وهي جزيئات بالغة الصغر تُستخدم في مجالات متعددة تشمل تصنيع الإلكترونيات وتطوير مواد جديدة، وحتى تحليل القطع الأثرية في علم الآثار.
وتتمثل أهمية هذا الاكتشاف في أن #البلورات_النانوية، لصغر حجمها وافتقارها إلى الترتيب المنتظم، كانت تمثّل تحديا كبيرا أمام العلماء الذين اعتمدوا لعقود على تقنيات حيود #الأشعة_السينية لتحليل تركيب المواد الصلبة، حيث تُسلّط الأشعة على بلورات كبيرة ومنتظمة فيُنتج نمط يظهر ترتيب الذرات داخل المادة. لكن هذه الطريقة تفشل مع البلورات النانوية، لأنها صغيرة وغير منتظمة وتُشتّت الأشعة إلى أنماط غير واضحة يصعب تفسيرها.
مقالات ذات صلة موظف سابق في مايكروسوفت: الشركة تهتم بالربح المادي على حساب الدم الفلسطيني 2025/04/25
وللتغلب على هذا التحدي، ابتكر فريق البحث خوارزمية ذكاء اصطناعي متقدمة أُطلق عليها اسم PXRDnet، دُربت على تحليل أنماط حيود معقدة باستخدام قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على عشرات الآلاف من التركيبات البلورية المعروفة. ورغم أن هذه التركيبات ليست مرتبطة مباشرة بالبلورات النانوية قيد الدراسة، فإن الخوارزمية نجحت في تعلّم الأنماط المحتملة لترتيب الذرات في هذه المواد النانوية.
وقال البروفيسور سيمون بيلينغ، أستاذ علوم المواد والفيزياء والرياضيات التطبيقية في جامعة كولومبيا: “استطاع الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة المعقدة من خلال تعلم أنماط الترتيب الذري التي تسمح بها الطبيعة، حتى دون توفر معرفة فيزيائية مباشرة بالمواد المدروسة”.
وتعمل خوارزمية PXRDnet على تحليل أنماط الحيود الناتجة عن بلورات نانوية يصل حجمها إلى 10 أنغستروم فقط، أي أرقّ بنحو عشرة آلاف مرة من شعرة الإنسان، ما يفتح آفاقا لفهم المواد على مستوى بالغ الدقة.
واعتبر العلماء هذا التطور نقلة نوعية في علم المواد، لأنه يتيح تحديد بنية المواد النانوية بدقة عالية دون الحاجة إلى بلورات كبيرة أو أدوات باهظة الثمن.
وقال غابي غو، قائد الفريق البحثي: “حين كنت في المدرسة الإعدادية، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تكافح لتمييز القطط من الكلاب. أما اليوم، فها نحن نستخدمها لحل مشكلات علمية معقدة كانت مستعصية على البشر لعقود”.
وأضاف البروفيسور هود ليبسون، رئيس قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة كولومبيا:
“المثير للدهشة هو أن الذكاء الاصطناعي، رغم افتقاره إلى فهم مباشر للفيزياء أو الهندسة، تمكّن من التوصل إلى حل لمعضلة حيرت العلماء لأكثر من مئة عام. وهذا يعطي لمحة عمّا يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي في مجالات علمية أخرى تواجه تحديات مماثلة”.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية:
سواليف
العلماء
الذكاء الاصطناعي
الأشعة السينية
الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
ارتفاع هائل في استهلاك الطاقة بسبب الذكاء الاصطناعي.. ما الحل؟
الجديد برس| نشر أليكس دي فريس-غاو، طالب الدكتوراه في معهد الدراسات البيئية بجامعة أمستردام، مقالة في مجلة Joule تناول فيها حجم استهلاك الكهرباء الناتج عن تشغيل تطبيقات
الذكاء الاصطناعي، لا سيما عند الاستجابة لاستفسارات المستخدمين. واستعرض فريس-غاو في ورقته البحثية كيفية حساب استهلاك
الطاقة لمراكز بيانات الذكاء
الاصطناعي على المستوى العالمي، سواء في الماضي أو الحاضر، كما قدّم تقديرات مستقبلية محتملة. وأشار الباحث إلى أنّ مطوّري نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل ChatGPT اعترفوا
خلال السنوات الأخيرة بالحاجة إلى طاقة حاسوبية هائلة لتشغيل أنظمتهم، وهو ما دفع بعضهم إلى توليد الكهرباء بأنفسهم لتلبية هذه المتطلبات المتزايدة. لكنه أوضح أنّ الشركات أصبحت أقل شفافية خلال العام الماضي بشأن حجم الطاقة التي تستهلكها، وهو ما حفّزه على إجراء دراسة تقديرية شاملة، وفقاً لموقع Tech Xplore.
التأثير على استهلاك الطاقة في مراكز البيانات تُعتبر مراكز البيانات للذكاء الاصطناعي بالفعل مستهلكاً كبيراً للكهرباء نظراً للطلب المتزايد على موارد الحوسبة في العصر الرقمي الحالي. وتُفاقم إضافة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة، حيث تتطلب أنظمتها طاقة أكبر للعمل بكفاءة. ووفقاً لدراسات حديثة، يمكن أن تستهلك أحمال عمل الذكاء الاصطناعي طاقة تصل إلى خمسة أضعاف طاقة أحمال العمل التقليدية في مراكز البيانات.
الذكاء الاصطناعي يستهلك كهرباء بحجم دولة خلال دراسته استند دي فريس-غاو إلى تحليل الرقائق التي تصنعها شركة تايوان لصناعة أشباه الموصلات، المزوّد الرئيس لشركات مثل إنفيديا. كما اعتمد على تقارير أرباح وتحليلات خبراء بارزين، بالإضافة إلى بيانات حول الأجهزة التي تمّ شراؤها واستخدامها في بناء مراكز البيانات . واستكمل تقديراته من خلال مراجعة المعلومات المتاحة علناً حول استهلاك الكهرباء للأجهزة المستخدمة في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وقدّر دي فريس-غاو أنّ مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي سيستهلكون نحو 82 تيراواط/ساعة من الكهرباء خلال عام 2024، وهو ما يعادل تقريباً استهلاك دولة بحجم سويسرا. وأجرى دي فريس-غاو حسابات إضافية لتقدير تأثير استمرار النمو السريع، مع افتراض تضاعف الطلب على الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر المتبقية من العام. وبناءً على هذه التقديرات، توصل إلى أنه قد تستهلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي نصف إجمالي الكهرباء المستخدمة في مراكز البيانات حول العالم. ورأت الدراسة أنه يجب على مشغلي مراكز البيانات وشركات التكنولوجيا وصانعي السياسات العمل معاً لوضع حلول مستدامة توازن بين الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي وضرورة الحد من استهلاك الطاقة وتأثيره البيئي. من خلال الاستثمار في تقنيات توفير الطاقة، وتحسين إدارة أعباء العمل، واعتماد مصادر الطاقة المتجددة، يمكن ضمان استمرار تطور الذكاء الاصطناعي دون المساس باستدامة البنية التحتية للبيانات. ورغم الفوائد الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في رفع مستوى الكفاءة، إلّا أنّ ارتفاع استهلاكه للطاقة يثير مخاوف بيئية متزايدة. ومع ذلك، يمكن تحقيق توازن بين التطور التكنولوجي والاستدامة من خلال تبني تقنيات أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، وتحسين إدارة أعباء العمل، والاعتماد بشكل أكبر على مصادر الطاقة المتجددة، وفقاً لما ذكره موقع Life Technology.