شهدت السنوات الأخيرة تطورًا في الذكاء الاصطناعي اعتمد على التنمية في مجال البيانات الضخمة، تغيَّرت من خلالها طريقة استخدامنا للتكنولوجيا بشكل أساسي، وأصبحت تشمل جميع الصناعات، وعلى الجانب الآخر فبالرغم من تعقيد عملية إنشاء الشبكات وتخزين المعلومات واستمرارها في النمو والتطور، إلا أنَّها تواجه قيودًا تفرضها الأجهزة المستخدمة لدعمها حيث لا تزال هذه الأجهزة -والتي تمت صناعتها لأجيال سابقة من التكنولوجيا- تُستخدم لمواجهة الطفرة في الحوسبة المعتمدة على البيانات؛ حيث تمنع سرعتها وقدرة تخزينها وقوتها من الوصول لإمكاناتها الكاملة. [1]
لكي يعمل الذكاء الاصطناعي بأقصى كفاءة ممكنة، فإنَّه يتطلب نظامًا يجمع إمكانات جميع التقنيات الحديثة للذاكرة، مثل: سرعة ذاكرة الوصول العشوائي الساكنة (SRAM)، وسعة التخزين لذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية (DRAM)، جنبًا إلى جنب مع قدرة لا تصدق على تبديد منخفض للطاقة. [2]
أجهزة الحاسوب الحالية ورقائق الذاكرة غير قادرة على مواكبة الطلبات المتزايدة من البيانات الضخمة لمعالِجات أكبر وأسرع وأقل استهلاكًا للطاقة. [2]
بشكل قياسي، يمكن لطرق التخزين التقليدية أن تصبح أبطأ مع تدفق البيانات أو تبديد الكثير من الطاقة في العملية؛ مما يؤدي إلى ما يسميه الباحثون نقص الذاكرة. [3]
«لقد ساعد ظهور البيانات الضخمة في بزوغ ذكاء اصطناعي في الأنظمة السحابية والأجهزة المتطورة، والذي بدوره حوَّل صناعات الحوسبة والشبكات وتخزين البيانات بشكل أساسي، ومع ذلك لا يمكن للأجهزة الحالية أن تدعم النمو السريع للحوسبة المعتمدة على البيانات. يمكن للتكنولوجيا التي نقدمها أن تحل هذا التحدي.»
-بيدرام خليلي من شركة (نورث وسترن)، والذي قاد البحث. [3]
يُعد نقص الذاكرة لفون نيومان (The Von Neumann bottleneck) نتيجةً طبيعية لاستخدام ناقل البيانات بين المعالج والذاكرة والتخزين طويل الأمد والأجهزة الطرفية، فبغض النظر عن مدى سرعة أداء الناقل لمهمته، فإنَّ غمره بالبيانات -بشكل وارد دائمًا للحدوث- يؤدي إلى نقص في الذاكرة والذي يقلل من السرعة، وبمرور الوقت تستمر سرعة المعالج في الزيادة بينما تركز الذاكرة وتحسينات الأجهزة الأخرى على الكثافة (أي قدرتها على تخزين المزيد من البيانات في مساحة أقل)، وبالتالي يصبح نقص الذاكرة أكثر من مشكلة مع كل تطور أو تحسين؛ مما يجعل المعالج يقضي الكثير من الوقت في وضع الخمول. [4]
قام مهندسو كهرباء في جامعة (نورث وسترن)، وجامعة (ميسينا) في إيطاليا بتطوير جهاز ذاكرة مغناطيسي جديد يمكنه دعم زيادة الحوسبة المعتمدة على البيانات، والتي تتطلب طاقة وتخزينًا وسرعة متزايدة وذلك باستخدام مواد حديدية مغناطيسية مضادة. [4] تكون هذه المواد مشربة بالإلكترونات التي تتصرف مثل المغناطيس الصغير، وتكون قادرة على تسجيل الذاكرة بهذه المغنطة وحدها دون أي دفعة إضافية من التيار الكهربائي؛ لأن الدوران الكمومي لإلكترونات المادة غير متوازي (متوازي ولكنه يتحرك في اتجاهين متعاكسين). لا تُظهر المادة المغناطيسية مغنطة مجهرية، ونتيجة لذلك فهي مقاومة للحقول المغناطيسية الخارجية والتي قد تمحو بياناتها. إن إمكانيات تخزين هذه المواد بالإضافة لمقاومتها للعبث تجعلها خيارًا جذابًا لتخزين البيانات الهامة. [5]
«هذا يجعل المواد الحديدية المغناطيسية المضادة -وبالتالي ذاكرة الوصول العشوائي (MRAM) المغناطيسية عالية الحجم والأداء- أقرب بكثير للتطبيق العملي. هذه مشكلة كبيرة بالنسبة للصناعة؛ حيث يوجد طلب قوي اليوم على التقنيات والمواد لتوسيع نطاق وأداء ذاكرة الوصول العشوائي وزيادة العائد على الاستثمار الضخم الذي قدمته الصناعة بالفعل لهذه التكنولوجيا لإدخالها في عملية التصنيع.» [4]
-خليلي.
نظرًا لأنها سريعة وآمنة بطبيعتها وتستخدم طاقة أقل، فقد تم استكشاف مواد حديدية مغناطيسية مضادة في دراسات سابقة، لكن الباحثين السابقين واجهوا صعوبات في التحكم في الترتيب المغناطيسي داخل هذه المواد. استخدم خليلي وفريقه أعمدة منجنيزية بلاتينية حديدية مغناطيسية مضادة، وهو شكل هندسي لم يُكتشَف من قبل. يبلغ قطر هذه الأعمدة (800) نانومتر، وهو أصغر بعشرة أضعاف من أقطار الأجهزة السابقة، الأهم من ذلك أن الجهاز الناتج متوافق مع ممارسات تصنيع أشباه الموصلات الحالية؛ مما يعني أن شركات التصنيع الحالية يمكن أن تعتمد بسهولة على التكنولوجيا الجديدة دون الحاجة إلى الاستثمار في معدات جديدة. [4]
«نعمل الآن لتقليص حجم هذه الأجهزة وتحسين أساليب قراءة حالتها المغناطيسية، نبحث أيضًا عن طرق أكثر كفاءة في استخدام الطاقة لكتابة البيانات داخل هذه المواد، مثل استبدال التيار الكهربائي بجهد كهربي، وهي مهمة صعبة لكن بإمكانها زيادة كفاءة استخدام الطاقة بترتيب آخر للحجم أو أكثر.» [4]
-خليلي.
