استمع إلى المقال

لا شك في أن تصميم أشباه الموصلات يعد أحد أكثر المساعي تحديا وصعوبة، لكن هل يستطيع الذكاء الاصطناعي مساعدة شركة “إنفيديا” في هذا المجال.

عملية تصميم أشباه الموصلات تتضمن البناء الدقيق لرقائق تحتوي على مليارات الترانزستورات المتصلة عبر خرائط دوائر ثلاثية الأبعاد تشبه شوارع المدينة، لكنها أرق بـ 10000 مرة من شعرة الإنسان.

لإنشاء مثل هذه المدينة الرقمية، تعمل العديد من الفرق الهندسية معا لمدة تصل إلى عامين، حيث تحدد بعض الفرق البنية الشاملة للرقاقة، وبعضها يصنع دوائر صغيرة مختلفة، ويختبر البعض الآخر عملهم، وتتطلب كل مهمة تقنيات متخصصة وأدوات برمجية ولغات حاسوب.

“إنفيديا” تستفيد من الذكاء الاصطناعي

في ورقة بحثية جديدة، عرض مهندسو أشباه الموصلات في شركة “إنفيديا” كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في العملية المعقدة لتصميم أشباه الموصلات.

الدراسة أظهرت كيف يمكن للصناعات المتخصصة الاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة المدربة على البيانات الداخلية لإنشاء مساعدين يعززون الإنتاجية.

باستخدام “NeMo” من “إنفيديا”، يسلط البحث الضوء على إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لتوفير ميزة تنافسية في مجال أشباه الموصلات.

بمرور الوقت، تتوقع “إنفيديا” أن تساعد النماذج اللغوية الكبيرة في جميع العمليات، وفي جميع المجالات، حيث يمثل هذا الجهد خطوة أولى مهمة في تطبيق النماذج اللغوية الكبيرة على العمل المعقد لتصميم أشباه الموصلات.

هذا الجهد يوضح كيف يمكن حتى للمجالات المتخصصة للغاية استخدام بياناتها الداخلية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المفيدة.

فريق البحث في “إنفيديا” طور نموذج لغوي كبير مخصص يسمى “ChipNeMo” مدرب على البيانات الداخلية للشركة، وذلك من أجل إنشاء البرامج وتحسينها ومساعدة المصممين البشريين.

الهدف الطويل المدى هو تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في كل مرحلة من مراحل تصميم الرقائق، مما يؤدي إلى مكاسب كبيرة في الإنتاجية الإجمالية.

بحسب الشركة، فإن حالات الاستخدام الأولية التي اكتشفها الفريق تتضمن روبوت الدردشة ومولد التعليمات البرمجية وأداة التحليل.

حالة الاستخدام المحتملة حتى الآن تتضمن أداة التحليل التي تعمل على أتمتة المهمة التي تستغرق وقتا طويلا للحفاظ على أوصاف الأخطاء المحدثة.

كما يجري أيضا تطوير نموذج أولي لروبوت الدردشة الذي يساعد المهندسين في العثور على المستندات التقنية بسرعة، ومولد التعليمات البرمجية الذي ينشئ مقتطفات من البرامج المتخصصة لتصميمات الرقائق.

فوائد النماذج اللغوية الكبيرة

الورقة البحثية تركز على جهود الفريق لجمع بيانات التصميم وإنشاء نموذج متخصص للذكاء الاصطناعي.

بحسب “إنفيديا”، يمكن تطبيق هذه العملية على أي صناعة، إذ بدأ الفريق بنموذج تأسيسي واستخدم “NeMo”، وهو إطار عمل لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وتخصيصها ونشرها لتحسين النموذج.

النموذج النهائي المسمى “ChipNeMo”، الذي يحتوي على 43 مليار معلمة وتم تدريبه على أكثر من تريليون رمز، أظهر قدرته على فهم الأنماط.

هذه الدراسة تعد بمثابة مثال لكيفية قيام فريق تقني عميق بتحسين نموذج تم تدريبه مسبقا باستخدام بياناته الخاصة. كما أنها تسلط الضوء على أهمية تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة، حيث أنه حتى النماذج ذات المعلمات الأقل يمكن أن تتطابق أو تتجاوز أداء النماذج اللغوية الكبيرة للأغراض العامة.

جمع البيانات وتنسيقها بعناية يعد أمرا بالغ الأهمية أثناء عملية التدريب، وينصح المستخدمون بالبقاء على اطلاع دائم بأحدث الأدوات التي يمكنها تبسيط عملهم والإسراع به.

ختاما، بدأت صناعة أشباه الموصلات للتو في استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويوفر هذا البحث من “إنفيديا” رؤى قيمة، حيث يمكن للشركات المهتمة ببناء نماذجها اللغوية الكبيرة المخصصة الخاصة بها الاستفادة من إطار عمل “NeMo” المتاح عبر منصة “GitHub”.