قطع فريق من الباحثين بجامعة كولورادو الأمريكية شوطا طويلا نحو تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بأعطال مكونات الأجهزة الالكترونية، مثل وحدات الترانزيستور والهواتف المحمولة عن طريق المزج بين نظم المحاكاة الحوسبية المتطورة وآليات التعلم العميق.
ورسم الفريق خريطة على مستوى الذرات لمكونات الأجهزة الالكترونية، ثم استخدموا تقنيات التعلم العميق لتحديد سلوكيات هذه المكونات، ومدى تأثيرها على كفاءة الأجهزة بشكل عام في المستقبل.
وقالت رئيسة الفريق الباحثة نيوجي «إن فكرة هذه التقنية تشبه في الأساس مراقبة حجر صغير للتنبؤ بمدى صلابة المبنى بأكمله»، مضيفة «إنها تحاول فهم الجوانب الفيزيائية للأجهزة عن طريق مراقبة مليارات الذرات التي تكون في مجموعها هذه الأجهزة».
ورسم الفريق خريطة على مستوى الذرات لمكونات الأجهزة الالكترونية، ثم استخدموا تقنيات التعلم العميق لتحديد سلوكيات هذه المكونات، ومدى تأثيرها على كفاءة الأجهزة بشكل عام في المستقبل.
وقالت رئيسة الفريق الباحثة نيوجي «إن فكرة هذه التقنية تشبه في الأساس مراقبة حجر صغير للتنبؤ بمدى صلابة المبنى بأكمله»، مضيفة «إنها تحاول فهم الجوانب الفيزيائية للأجهزة عن طريق مراقبة مليارات الذرات التي تكون في مجموعها هذه الأجهزة».
الأكثر قراءة
وزارة التعليم تعتمد ميثاق "المراجعة الداخلية" لترسيخ الحوكمة والشفافية
عندما يرسم الفنان مدينة يغيب فيها الإنسان
ليس كل قطع قطيعة ولا كل صلة حكمة
عام غير صناعة الراوتر في السعودية
من ندم نوبل إلى صدمة هينتون... هل نكرر الخطأ ذاته؟
بين طموح «الرؤية» وتحديات «المهارات»: قراءة نقدية في مستقبل الإعلام السعودي