Accelerated Understanding تطور ذكاء صناعي لفهم عالم الفيزياء
أطلقت Anima Anandkumar وBenedikt Jenik شركة Accelerated Understanding لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بتطور العالم الفيزيائي، بدلاً من التركيز فقط على توقع الكلمات التالية.
تفاصيل شركة Accelerated Understanding
أعلنت الباحثة في Caltech Anima Anandkumar والمهندس Benedikt Jenik إطلاق Accelerated Understanding، وهي شركة ناشئة تراهن على بناء نماذج ذكاء اصطناعي تفهم كيفية تغير العالم المادي عبر الزمن والمكان.
وتختلف الشركة عن النهج التقليدي لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد بدرجة كبيرة على النصوص لتوقع التسلسل التالي، إذ تركز على استخدام نماذج مصممة للتعامل مع الظواهر الفيزيائية مباشرة.
ومن أبرز تفاصيل المشروع:
- تعتمد الشركة على ما يسمى Neural Operators بدلاً من الاعتماد حصراً على بنية Transformer التقليدية.
- صُممت هذه النماذج لمعالجة الأحداث والتغيرات في الفضاء ثلاثي الأبعاد وعبر الزمن.
- أظهرت الاختبارات قدرة نموذج الشركة على معالجة نحو 5 تريليونات نقطة بيانات خلال تشغيل واحد.
- تشير الشركة إلى أن هذا الرقم يعادل نحو 5 ملايين ضعف حجم البيانات التي عالجتها نماذج متقدمة من Google وAnthropic في الاختبارات المشار إليها.
- تشمل التطبيقات المستهدفة تطوير مواد جديدة لصناعة الرقائق الإلكترونية.
- تعمل الشركة أيضاً على استخدام نماذجها في التنبؤ بالطقس شديد الخطورة والظواهر الجوية المعقدة.
- تستهدف تقنياتها قطاع الروبوتات الذي يحتاج إلى نماذج قادرة على فهم البيئة المادية والتنبؤ بتغيراتها.
- تركز Accelerated Understanding في المرحلة الحالية على تطبيقات المؤسسات بدلاً من تطوير نماذج موجهة مباشرة إلى المستهلكين.
وتكشف الخطوة أيضاً عن قناعة قوية من مؤسسي الشركة بالاتجاه الذي اختاراه. فقد عُرض على Anandkumar وJenik في البداية تولي مناصب بارزة والحصول على حصة تبلغ 35% في مشروع Prometheus المدعوم من Jeff Bezos، لكنهما قررا بدلاً من ذلك تأسيس شركتهما الخاصة.
وتأتي هذه الخطوة في وقت يتزايد فيه اهتمام شركات الذكاء الاصطناعي بما يسمى نماذج العالم، وهي أنظمة تهدف إلى بناء فهم أعمق للبيئة والتنبؤ بكيفية تطورها، وهو أمر مهم بشكل خاص للروبوتات والأنظمة المستقلة والمحاكاة العلمية.
الأهداف المستقبلية لشركة Accelerated Understanding
تسعى الشركة إلى توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي من معالجة اللغة والمحتوى إلى التعامل المباشر مع المشكلات التي تحكمها القوانين الفيزيائية.
ومن أبرز أهدافها المستقبلية:
- تطوير نماذج قادرة على محاكاة الظواهر الفيزيائية المعقدة.
- تسريع اكتشاف مواد جديدة يمكن استخدامها في صناعة الرقائق.
- تحسين التنبؤ بالظواهر الجوية والطقس شديد الخطورة.
- تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على دعم الروبوتات.
- بناء نماذج يمكنها التعامل مع كميات ضخمة من البيانات الفيزيائية.
- تقديم حلول ذكاء اصطناعي موجهة إلى الشركات والمؤسسات.
- تطوير بديل للنماذج التي تعتمد على النصوص أو الفيديو لفهم العالم الحقيقي.
ويمثل هذا التوجه منافسة جديدة في سباق الذكاء الاصطناعي، إذ لا يقتصر التحدي مستقبلاً على بناء نماذج تفهم اللغة، بل يمتد إلى تطوير أنظمة تستطيع فهم القوانين التي تحكم العالم المادي والتنبؤ بما سيحدث فيه.
تراهن Accelerated Understanding على أن فهم الفيزياء قد يكون الطريق إلى بناء جيل جديد من الذكاء الاصطناعي القادر على التعامل مع العالم الحقيقي. ومع تركيزها على التطبيقات العلمية والصناعية، قد تصبح تقنياتها مهمة في مجالات مثل الرقائق والروبوتات والتنبؤ بالطقس.
