قطع فريق من الباحثين في جامعة كولورادو بولدر الأمريكية شوطا طويلا نحو تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي، من التنبؤ بأعطال مكونات الأجهزة الإلكترونية، مثل وحدات الترانزيستور في الهواتف المحمولة على سبيل المثال، عن طريق المزج بين نظم المحاكاة الحوسبية المتطورة وآليات التعلم العميق.
ورسم فريق الدراسة تحت رئاسة سانجهاميترا نيوجي الباحثة في مجال الفيزياء في الجامعة، خريطة على مستوى الذرات لمكونات الأجهزة الإلكترونية، ثم استخدموا تقنيات التعلم العميق لتحديد سلوكيات هذه المكونات، ومدى تأثيرها في كفاءة الأجهزة الإلكترونية عموما في المستقبل.
وتقول نيوجي بحسب “الألمانية”، إن فكرة هذه التقنية تشبه في الأساس مراقبة حجر صغير للتنبؤ بمدى صلابة المبنى بأكمله، مضيفة، “نحن نحاول فهم الجوانب الفيزيائية للأجهزة الإلكترونية عن طريق مراقبة مليارات الذرات التي تكون في مجموعها هذه الأجهزة”.
وتؤكد أن هذه المساعي سيكون لها تأثير كبير في جميع الأجهزة الإلكترونية التي نستخدمها في حياتنا اليومية، مثل الهواتف الذكية والسيارات الكهربائية حتى الحاسبات الكمية التي يجري تطويرها في الوقت الحالي، حيث إن هذه التقنية يمكن أن تساعد على تحديد نقاط الضعف في تصميم الأجهزة الإلكترونية لتلافي مشكلاتها في المستقبل.
وذكرت نيوجي، “بدلا من الانتظار أعواما لمعرفة أسباب أعطال الأجهزة الإلكترونية، فإن التقنية الجديدة ستتيح لنا معرفة مستقبلية بشأن أداء هذه الأجهزة حتى قبل أن نقوم بصناعتها”، وتوضح، “يمكننا استخدام نظم المحاكاة لفهم الأنظمة الإلكترونية اعتمادا على سلوك 100 ذرة فقط”، مؤكدة أن الذكاء الاصطناعي سيساعد المهندسين على تصميم أجهزة إلكترونية أفضل في المستقبل.
