الصين تطور حاسوبًا محليًا جديدًا لتعديل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية واستخدام مبتكر

في إنجاز علمي مذهل يسلط الضوء على تقدم تكنولوجيا الحوسبة والذكاء الاصطناعي، نجح علماء صينيون في تدريب نموذج ذكاء اصطناعي ضخم باستخدام كمبيوتر كمّي فائق التطور يسمى “أوريجين وكونج” (Origin Wukong). يحتوي الحاسوب على مليار معادلة، وتم تصميمه ليكون نموذجًا ثوريًا في استغلال إمكانيات الحوسبة الكمّية، ما يمثل بداية حقبة جديدة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وزيادة كفاءتها. تُظهر هذه التجربة كيف يمكن للحواسيب الكمّية أن تحدث تحولًا عميقًا في التطبيقات الواقعية للذكاء الاصطناعي.

كيف يعمل الكمبيوتر الكمّي Origin Wukong؟

يعتمد جهاز “أوريجين وكونج” على شريحة كمّية فائقة التوصيل مكوّنة من 72 كيوبت. يتميز الجهاز بقدرته على تنفيذ المهام بشكل متوازي، مما يسمح له بمعالجة البيانات بسرعة فائقة. تم تصميم هذا الجهاز بقدرات متقدمة قادرة على تقليل الوقت والجهد اللازمين لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة. علاوة على ذلك، يمكن للكمبيوتر تحسين دقة هذه النماذج مع تقليل عدد المعادلات الحاسوبية.

نتائج مذهلة لتدريب الذكاء الاصطناعي

حققت التجربة نتائج ملفتة، من بينها تقليل خسائر التدريب بنسبة 15%، وزيادة دقة مهام الاستدلال الرياضي من 68% إلى 82%. ووفقًا لتقارير المركز المسؤول عن المشروع، فإن فعالية التدريب زادت بمعدل 8.4% رغم تقليل حجم النموذج بنسبة 76%. هذا النجاح يعكس الأثر الكبير للحوسبة الكمّية في تقليل الأعباء الحاسوبية وفتح آفاق جديدة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة وكفاءة.

دمج الحوسبة الكمّية في الذكاء الاصطناعي

وصف نائب رئيس شركة Origin Quantum التجربة بأنها أشبه بإضافة “محرك كمّي” قادر على تحسين أداء النماذج التقليدية بشكل غير مسبوق. من جهة أخرى، يرى خبراء أن هذا الإنجاز لا يعزز فقط إمكانيات النماذج اللغوية الكبيرة، ولكنه يمثل خطوة أساسية لتجاوز بعض التحديات الحوسبية المعاصرة، مما يتيح مزيدًا من الفرص لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أهمية أوريجين وكونج للمستقبل

يوضح الدكتور تشين تشاو يون أن هذه التقنية ليست مجرد تجربة علمية بل خطوة نحو استثمار الحوسبة الكمّية في المشروعات الحقيقية. منذ إطلاقه، نفّذ الحاسوب أكثر من 350 ألف مهمة في مجالات التمويل والطب الحيوي والهندسة، ما يرسخ دوره كأحد أكثر التقنيات وعودًا في السنوات القادمة. هذا الإنجاز قد يغير الطريقة التي يتم بها تصميم وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي عالميًا.