(MENAFN- Al-Bayan) يستهلك الذكاء الاصطناعي طاقة هائلة تتزايد بشكل كبير وهي العقبة الأكبر التي تواجهه، ما دفع الباحثين لاستكشاف أساليب جديدة للحوسبة.

وجد فريق في جامعة تافتس أن نموذجاً أولياً للذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي هو الحل وبإمكانه أن يقلل استهلاك الطاقة بمئة ضعف مقارنة بالأنظمة التقليدية، مع تحسين الدقة والموثوقية في مهام روبوتية محددة وفق لموقع scitechdaily.

تسبب الذكاء الاصطناعي في ارتفاع استهلاك الكهرباء، حيث استهلكت مراكز البيانات في الولايات المتحدة نحو 415 تيراواط/ساعة في 2024، أي أكثر من 10% من إنتاج الكهرباء الوطني، مع توقع مضاعفة هذا الرقم بحلول 2030.

يهدف نهج الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي إلى الجمع بين الشبكات العصبية التقليدية والتفكير الرمزي القائم على القواعد، تمامًا كما يقسم الإنسان المشكلات إلى خطوات وفئات.

تركز التجربة على الروبوتات التي تتفاعل مباشرة مع البشر، باستخدام نماذج لغة مرئية وحركية (VLA) تجمع بين الرؤية والحركة، في النماذج التقليدية، حتى مهام بسيطة مثل تكديس المكعبات قد تفشل بسبب أخطاء الرؤية أو عدم استقرار البنية النهائية، أما النظام العصبي الرمزي، فيطبق قواعد عامة ومفاهيم مجردة، مثل الشكل أو مركز الكتلة، ما يقلل التجربة والخطأ ويزيد الاعتمادية.

أظهرت التجارب أن النظام الجديد حقق نسبة نجاح 95% في حل لغز برج هانوي الكلاسيكي، مقابل 34% للنماذج التقليدية، ونسبة 78% عند مواجهة نسخة أكثر تعقيداً لم تواجهها الأنظمة سابقاً.

كما انخفض وقت التدريب بشكل كبير إلى 34 دقيقة مقارنةً ليوم ونصف للنماذج القياسية، بينما استهلك النظام الجديد 1% فقط من الطاقة أثناء التدريب و5% أثناء التشغيل.

يوضح شوتز، أستاذ التكنولوجيا التطبيقية في جامعة تافتس: "النماذج التقليدية تحاول ببساطة التنبؤ بالخطوة التالية، ما يستهلك طاقة كبيرة ويولد أخطاء، بينما نهجنا العصبي الرمزي أكثر كفاءة وموثوقية".

يأمل الباحثون أن يسهم هذا النهج في بناء مستقبل أكثر استدامة للذكاء الاصطناعي، مع خفض الضغط على مراكز البيانات الضخمة التي تتطلب مئات الميغاواط من الكهرباء، ويعتبر الذكاء الاصطناعي الهجين العصبي الرمزي بديلاً واعداً لتوفير أداء عالي مع استهلاك طاقة منخفض، ما قد يجعل تطبيقاته الصناعية والروبوتية أكثر قابلية للاستدامة على المدى الطويل.

MENAFN29032026000110011019ID1110915191