رقاقة ضوئية ثورية من MIT تعد بإنترنت "بسرعة الضوء" وتمهد لجيل 6G

في إنجاز علمي مذهل، طوّر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) شريحةً فوتونية صغيرة الحجم قادرة على معالجة الإشارات اللاسلكية باستخدام الضوء بدلًا من الكهرباء، مما يمهّد الطريق نحو عصر جديد من شبكات الجيل السادس (6G) بسرعات غير مسبوقة.
شريحة بحجم ظفر إصبع… وأداء خارق
الشريحة الجديدة، التي لا يتجاوز حجمها ظفر إصبع، قادرة على تصنيف الإشارات اللاسلكية خلال 120 نانوثانية فقط بدقة تصل إلى 95%، مع استهلاك طاقة أقل بكثير من الأنظمة الرقمية التقليدية. وقد اعتُبر هذا التطور 'قفزة تقنية هائلة' قد تعيد رسم مستقبل الشبكات الذكية والذكاء الاصطناعي الفوري.
المعالجة بسرعة الضوء
يُطلق على الشريحة اسم MAFT-ONN، وهي تعمل مباشرة ضمن نطاق التردد دون الحاجة إلى تحويل الإشارات إلى صور رقمية، وهو ما يوفّر وقتًا ثمينًا كانت تستهلكه الأنظمة التقليدية. وتمكّن الفريق من تصميم بنية تحتوي على طبقات عصبية تستخدم كاشفًا ضوئيًا واحدًا فقط لكل طبقة، وهو أمر كان يُعتقد أنه غير ممكن سابقًا.
نحو ذكاء اصطناعي فوري و6G حقيقي
الشريحة قادرة على التعرف على أنماط الإشارات اللاسلكية بدقة تصل إلى 99% عند استخدام عدة قياسات، ما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل:
السيارات ذاتية القيادة التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية.
التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية. الأجهزة الطبية مثل منظمات ضربات القلب التي تتطلب استجابات لحظية.
مثل منظمات ضربات القلب التي تتطلب استجابات لحظية. شبكات إنترنت الأشياء التي تحتاج إلى استهلاك طاقة منخفض والتشغيل طويل المدى.
مستقبل واعد وتطبيقات واسعة
يتوقع الباحثون أن تُستخدم هذه التقنية في بناء شبكات 6G فائقة السرعة، خاصة مع التقارير التي تشير إلى أن هذه الشبكات قد تصل إلى سرعات 1 تيرابت في الثانية، أي أسرع بـ 8000 مرة من شبكات الجيل الخامس الحالية.
كما أشار الفريق إلى أن تصنيع هذه الشريحة ممكن باستخدام تقنيات السيليكون التقليدية، ما يجعل دمجها في الأجهزة الاستهلاكية أمرًا ممكنًا دون تغيير البنية التحتية للمصانع.
ما بعد الكهرباء: عصر الضوء قادم
الباحث رونالد ديفيس الثالث، قائد المشروع، أكّد أن التقنية قادرة على دمج ما يصل إلى 10,000 خلية عصبية داخل شريحة واحدة، مما يفتح المجال لتطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة مثل نماذج Transformers، ولكن بسرعات ضوئية واستهلاك طاقة منخفض جدًا.
خلاصة: هذا الابتكار لا يمثل فقط تسريعًا في معالجة البيانات، بل قد يكون اللبنة الأولى لبنية تحتية رقمية تعتمد على الضوء بدلًا من الكهرباء، ما يُحدث ثورة حقيقية في طريقة تفاعل الأجهزة مع العالم من حولها.
المصدر

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

اليوم السابع

منذ 17 ساعات

• اليوم السابع

دراسة تسلط الضوء على احتمالية التدهور الإدراكى المرتبط باستخدام "تشات جى بى تى"

أظهرت دراسة أجراها معهد "ماساتشوستس" للتكنولوجيا (إم آي تي) في الولايات المتحدة أن استخدام " تشات جي بي تي" (روبوت محادثة) قد يؤدي إلى "تراجع محتمل" في قدرات التعلم واستيعاب "وجهات نظر سطحية أو متحيزة". وأفادت تلك الدراسة، حسبما ذكرت شبكة يورونيوز" الاخبارية في نشرتها الناطقة بالفرنسية اليوم الخميس، بأن استخدام "تشات جي بي تي" من شركة " أوبن إيه آي" قد يؤدي إلى تراجع في الوظائف الإدراكية. وقسم الباحثون في مختبر الوسائط بمعهد "ماساتشوستس للتكنولوجيا" المشاركين إلى ثلاث مجموعات وطلب من كل مجموعة كتابة مقال إما باستخدام "تشات جي بي تي" وحده، أو باستخدام محرك بحث أو بدون استخدام أي أداة. وأثناء عملية الكتابة، تم قياس نشاط أدمغة المشاركين باستخدام مخطط كهربية الدماغ (إي إي جي)، ثم تم تقييم المقالات المنتجة بواسطة كل من البشر و أدوات الذكاء الاصطناعي. وأظهرت النتائج أن المجموعة التي استخدمت "تشات جي بي تي" فقط كان لديها أدنى نشاط عصبي في مناطق معينة من الدماغ، وواجهت صعوبة في تذكر أو التعرف على كتاباتها. وفي المقابل، أظهرت المجموعة التي لم تستخدم أي تقنية تفاعلا إدراكيا أعلى وحفظا أفضل للذاكرة. ونظم الباحثون جلسة ثانية طلب فيها من مجموعة "تشات جي بي تي" إكمال المهمة دون مساعدة. وفي هذه الجلسة، كان أداء مستخدمي "تشات جي بي تي" في المجموعة الأولى أسوأ من أقرانهم في كتابة نصوص "متحيزة وسطحية". وكشفت الدراسة أن الاستخدام المتكرر لطريقة "جي بي تي" يمكن أن يؤدي إلى "دين معرفي" يضعف أداء التعلم طويل المدى في مجال التفكير المستقل. وعلى المدى الطويل، قد يكون الأشخاص الذين يعانون من "الدين المعرفي" أكثر عرضة لـ"انخفاض التفكير النقدي، والتعرض للتلاعب، والإبداع"، بالإضافة إلى "تراجع محتمل" في قدراتهم على التعلم. وأفادت الدراسة بأنه "عندما يعيد المشاركون إنتاج اقتراحات دون تقييم دقتها أو أهميتها، فإنهم لا يفقدون ملكية الأفكار فحسب، بل يخاطرون أيضا باستيعاب وجهات نظر سطحية أو متحيزة"؛ وثم أجرى الباحثون جلسة ثانية، طلب خلالها من المجموعة التي استخدمت "تشات جي بي تي" في البداية إكمال المهمة نفسها دون أي مساعدة، ونتيجة لذلك، كان أداؤهم أقل من أداء المشاركين الآخرين، حيث أنتجوا نصوصا اعتبرت "متحيزة وسطحية". وسلطت الدراسة الضوء على "الديون المعرفية" المرتبطة بالاستخدام المتكرر لـ "تشات جي بي تي" والتي قد تعيق التعلم المستقل ومهارات التفكير النقدي على المدى الطويل. وأكد الباحثون أن هذه "الديون المعرفية" قد تؤدي إلى تراجع في التفكير النقدي، وزيادة في قابلية التلاعب، وانخفاض في الإبداع، و"تراجع محتمل" في قدرات التعلم. وذكرت الدراسة أنه "عندما يعيد المشاركون إنتاج اقتراحات دون تقييم دقتها أو أهميتها، فإنهم لا يفقدون الملكية الفكرية لأفكارهم فحسب، بل يخاطرون أيضا باستيعاب وجهات نظر سطحية أو متحيزة". وعلاوة على ذلك، أظهرت النتائج أن المشاركين الذين كتبوا مقالاتهم دون استخدام أي أدوات أظهروا مستويات أعلى من الرضا وترابطا دماغيا أفضل، كما شعروا بمزيد من الانخراط في كتاباتهم. يذكر أن "مخطط كهربية الدماغ" (EEG) هو فحص يقيس النشاط الكهربائي في الدماغ، ويستخدم لتشخيص ومراقبة مجموعة متنوعة من الحالات العصبية ويتضمن الفحص وضع أقطاب كهربائية صغيرة على فروة الرأس لتسجيل النشاط الكهربائي للدماغ. يشار إلى أن "علم الدين المعرفي" هو دراسة الفكر والسلوك الديني من منظور العلوم المعرفية والتطورية ويستخدم المجال أساليب ونظريات من مجموعة واسعة من التخصصات، بما في ذلك: علم النفس المعرفي وعلم النفس التطوري وعلم الإنسان المعرفي والذكاء الاصطناعي والإلهيات العصبية وعلم النفس التنموي وعلم الآثار.

موجز نيوز

منذ 2 أيام

• موجز نيوز

استخدام ChatGPT قد يُفسد عقلك.. باحثون يكشفون مدى تأثيره على مهاراتك الحياتية

منذ ظهور ChatGPT قبل ثلاث سنوات تقريبًا، ثار جدل واسع حول تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على التعلم. فهل هي أدوات مفيدة للتعليم الشخصي، أم أنها مدخلٌ للغش الأكاديمي؟ والأهم من ذلك، كان هناك قلق من أن استخدام الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى «تبسيط» واسع النطاق، أو تراجع في القدرة على التفكير النقدي. ويذهب هذا الجدل إلى أنه إذا استخدم الطلاب أدوات الذكاء الاصطناعي مبكرًا جدًا، فقد لا يطورون المهارات الأساسية للتفكير النقدي وحل المشكلات. هل هذا صحيح؟ وفقًا لدراسة حديثة أجراها علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، يبدو الأمر كذلك. يقول الباحثون إن استخدام ChatGPT للمساعدة في كتابة المقالات يمكن أن يؤدي إلى «ديون معرفية» و«انخفاض محتمل في مهارات التعلم». فماذا وجدت الدراسة؟ الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي والدماغ وحده على مدار أربعة أشهر، طلب فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من 54 بالغًا كتابة سلسلة من ثلاثة مقالات باستخدام إما الذكاء الاصطناعي (ChatGPT)، أو محرك بحث، أو أدمغتهم (مجموعة «الدماغ فقط»). قام الفريق بقياس التفاعل المعرفي من خلال فحص النشاط الكهربائي في الدماغ والتحليل اللغوي للمقالات. كان التفاعل المعرفي لدى من استخدموا الذكاء الاصطناعي أقل بكثير من المجموعتين الأخريين. كما واجهت هذه المجموعة صعوبة في تذكر الاقتباسات من مقالاتهم، وشعرت بانخفاض في شعورها بالملكية تجاهها. ومن المثير للاهتمام، أن المشاركين بدّلوا الأدوار في المقال الرابع والأخير (مجموعة الدماغ فقط استخدمت الذكاء الاصطناعي، والعكس صحيح). كان أداء مجموعة الذكاء الاصطناعي والدماغ أسوأ، وكان تفاعلها أفضل بقليل من المجموعة الأخرى خلال جلستها الأولى، وهو أقل بكثير من تفاعل مجموعة الدماغ فقط في جلستها الثالثة. يدّعي المؤلفون أن هذا يُظهر كيف أدى الاستخدام المُطوّل للذكاء الاصطناعي إلى تراكم «الديون المعرفية» لدى المشاركين. وعندما أتيحت لهم الفرصة أخيرًا لاستخدام أدمغتهم، لم يتمكنوا من تكرار التفاعل أو الأداء بنفس جودة المجموعتين الأخريين. بحذر، يُشير المؤلفون إلى أن 18 مشاركًا فقط (ستة لكل حالة) أكملوا الجلسة الرابعة والأخيرة. لذلك، تُعدّ هذه النتائج أولية وتتطلب مزيدًا من الاختبار. هل يُظهر هذا حقًا أن الذكاء الاصطناعي يجعلنا أكثر غباءً؟ لا تعني هذه النتائج بالضرورة أن الطلاب الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي تراكموا «الديون المعرفية». في رأينا، تُعزى هذه النتائج إلى التصميم المُحدد للدراسة. من المرجح أن يكون التغيير في الترابط العصبي للمجموعة التي استخدمت الدماغ فقط خلال الجلسات الثلاث الأولى نتيجةً لزيادة إلمامها بمهمة الدراسة، وهي ظاهرة تُعرف باسم «تأثير التآلف». فمع تكرار المشاركين في الدراسة للمهمة، أصبحوا أكثر إلمامًا وكفاءة، وتتكيف استراتيجيتهم المعرفية وفقًا لذلك. عندما تمكنت مجموعة الذكاء الاصطناعي أخيرًا من «استخدام أدمغتهم»، كانوا يؤدون المهمة مرة واحدة فقط. ونتيجةً لذلك، لم يتمكنوا من مطابقة تجربة المجموعة الأخرى. ولم يحققوا سوى تفاعل أفضل بقليل من مجموعة الدماغ فقط خلال الجلسة الأولى. ولتبرير ادعاءات الباحثين تمامًا، سيحتاج المشاركون في مجموعة الذكاء الاصطناعي إلى إكمال ثلاث جلسات كتابة بدون استخدام الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، فإن حقيقة أن مجموعة الدماغ استخدمت ChatGPT بشكل أكثر إنتاجيةً واستراتيجيةً ترجع على الأرجح إلى طبيعة مهمة الكتابة الرابعة، والتي تطلبت كتابة مقال حول أحد المواضيع الثلاثة السابقة. بما أن الكتابة بدون الذكاء الاصطناعي تتطلب جهدًا أكبر، فقد اكتسبوا قدرةً أفضل على تذكر ما كتبوه سابقًا. ولذلك، استخدموا الذكاء الاصطناعي في المقام الأول للبحث عن معلومات جديدة وصقل ما كتبوه سابقًا. ما هي آثار الذكاء الاصطناعي على التقييم؟ لفهم الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي، يمكننا العودة إلى ما حدث عندما أصبحت الآلات الحاسبة متاحة لأول مرة. في سبعينيات القرن الماضي، تم تنظيم تأثيرها من خلال جعل الامتحانات أكثر صعوبة. فبدلًا من إجراء العمليات الحسابية يدويًا، كان يُتوقع من الطلاب استخدام الآلات الحاسبة وتكريس جهودهم المعرفية لمهام أكثر تعقيدًا. في الواقع، رُفع مستوى الأداء بشكل كبير، مما جعل الطلاب يعملون بنفس القدر من الاجتهاد (إن لم يكن أكثر) مما كانوا عليه قبل ظهور الآلات الحاسبة. يكمن التحدي الذي يواجهه الذكاء الاصطناعي في أن المعلمين، في معظم الأحيان، لم يرفعوا مستوى أدائهم بما يجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من العملية التعليمية. لا يزال المعلمون يطلبون من الطلاب إكمال نفس المهام ويتوقعون نفس مستوى العمل الذي كانوا يتوقعونه قبل خمس سنوات. في مثل هذه الحالات، قد يكون الذكاء الاصطناعي ضارًا بالفعل. قد يُحمّل الطلاب في الغالب مسؤولية التفاعل النقدي مع التعلم، مما يؤدي إلى «كسل ما وراء المعرفي». ومع ذلك، وكما هو الحال مع الآلات الحاسبة، يمكن للذكاء الاصطناعي، بل وينبغي عليه، أن يساعدنا في إنجاز مهام كانت مستحيلة سابقًا، ولا تزال تتطلب تفاعلًا كبيرًا. على سبيل المثال، قد نطلب من الطلاب استخدام الذكاء الاصطناعي لإعداد خطة درس مفصلة، ​​والتي سيتم تقييمها بعد ذلك من حيث الجودة والسلامة التربوية في امتحان شفوي. في دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، كان المشاركون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي يُنتجون مقالاتٍ «عادية». عدّلوا تفاعلهم لتقديم مستوى العمل المتوقع منهم. سيحدث الأمر نفسه إذا طُلب من الطلاب إجراء عمليات حسابية معقدة باستخدام آلة حاسبة أو بدونها. ستتعرق المجموعة التي تُجري الحسابات يدويًا، بينما بالكاد يرمش من يستخدمون الآلات الحاسبة. تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي تحتاج الأجيال الحالية والمستقبلية إلى القدرة على التفكير النقدي والإبداعي وحل المشكلات. ومع ذلك، يُغيّر الذكاء الاصطناعي معنى هذه الأشياء. لم يعد إنتاج المقالات بالقلم والورقة دليلًا على القدرة على التفكير النقدي، تمامًا كما لم يعد إجراء القسمة المطولة دليلًا على المهارات الحسابية. إن معرفة متى وأين وكيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي هو مفتاح النجاح على المدى الطويل وتنمية المهارات. إن تحديد أولويات المهام التي يُمكن تفويضها إلى الذكاء الاصطناعي لتقليل التراكم المعرفي لا يقل أهمية عن فهم المهام التي تتطلب إبداعًا وتفكيرًا نقديًا حقيقيًا.

رقمي

منذ 3 أيام

• رقمي

رقاقة ضوئية ثورية من MIT تعد بإنترنت "بسرعة الضوء" وتمهد لجيل 6G

في إنجاز علمي مذهل، طوّر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) شريحةً فوتونية صغيرة الحجم قادرة على معالجة الإشارات اللاسلكية باستخدام الضوء بدلًا من الكهرباء، مما يمهّد الطريق نحو عصر جديد من شبكات الجيل السادس (6G) بسرعات غير مسبوقة. شريحة بحجم ظفر إصبع… وأداء خارق الشريحة الجديدة، التي لا يتجاوز حجمها ظفر إصبع، قادرة على تصنيف الإشارات اللاسلكية خلال 120 نانوثانية فقط بدقة تصل إلى 95%، مع استهلاك طاقة أقل بكثير من الأنظمة الرقمية التقليدية. وقد اعتُبر هذا التطور 'قفزة تقنية هائلة' قد تعيد رسم مستقبل الشبكات الذكية والذكاء الاصطناعي الفوري. المعالجة بسرعة الضوء يُطلق على الشريحة اسم MAFT-ONN، وهي تعمل مباشرة ضمن نطاق التردد دون الحاجة إلى تحويل الإشارات إلى صور رقمية، وهو ما يوفّر وقتًا ثمينًا كانت تستهلكه الأنظمة التقليدية. وتمكّن الفريق من تصميم بنية تحتوي على طبقات عصبية تستخدم كاشفًا ضوئيًا واحدًا فقط لكل طبقة، وهو أمر كان يُعتقد أنه غير ممكن سابقًا. نحو ذكاء اصطناعي فوري و6G حقيقي الشريحة قادرة على التعرف على أنماط الإشارات اللاسلكية بدقة تصل إلى 99% عند استخدام عدة قياسات، ما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل: السيارات ذاتية القيادة التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية. التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية. الأجهزة الطبية مثل منظمات ضربات القلب التي تتطلب استجابات لحظية. مثل منظمات ضربات القلب التي تتطلب استجابات لحظية. شبكات إنترنت الأشياء التي تحتاج إلى استهلاك طاقة منخفض والتشغيل طويل المدى. مستقبل واعد وتطبيقات واسعة يتوقع الباحثون أن تُستخدم هذه التقنية في بناء شبكات 6G فائقة السرعة، خاصة مع التقارير التي تشير إلى أن هذه الشبكات قد تصل إلى سرعات 1 تيرابت في الثانية، أي أسرع بـ 8000 مرة من شبكات الجيل الخامس الحالية. كما أشار الفريق إلى أن تصنيع هذه الشريحة ممكن باستخدام تقنيات السيليكون التقليدية، ما يجعل دمجها في الأجهزة الاستهلاكية أمرًا ممكنًا دون تغيير البنية التحتية للمصانع. ما بعد الكهرباء: عصر الضوء قادم الباحث رونالد ديفيس الثالث، قائد المشروع، أكّد أن التقنية قادرة على دمج ما يصل إلى 10,000 خلية عصبية داخل شريحة واحدة، مما يفتح المجال لتطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة مثل نماذج Transformers، ولكن بسرعات ضوئية واستهلاك طاقة منخفض جدًا. خلاصة: هذا الابتكار لا يمثل فقط تسريعًا في معالجة البيانات، بل قد يكون اللبنة الأولى لبنية تحتية رقمية تعتمد على الضوء بدلًا من الكهرباء، ما يُحدث ثورة حقيقية في طريقة تفاعل الأجهزة مع العالم من حولها. المصدر