يتطلب تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لتصميم المكونات البصرية المتقدمة عادةً مجموعات بيانات ضخمة وأشهراً من الحوسبة. والآن، تمكن باحثون في جامعة Chalmers للتكنولوجيا من تجاوز هذه العقبة عبر دمج القوانين الأساسية للفيزياء مباشرة في الشبكات العصبية (Neural Networks). يساهم هذا النهج في تسريع تطوير البصريات النانوية (Nanophotonics)، مما يمهد الطريق لتحقيق اختراقات في الحوسبة الكمومية (Quantum Computing) وتصنيع عدسات فائقة النحافة.
يركز فريق البحث على التحكم في الضوء بمقاييس أصغر من طوله الموجي. ونظراً للقيود التي تفرضها المواد الطبيعية، يعتمد العلماء على أجهزة الكمبيوتر العملاقة لمحاكاة مواد بصرية اصطناعية. في السابق، كان إنشاء نقطة بيانات واحدة يستغرق ما بين 10 دقائق إلى ساعة، مما يتطلب إجراء نحو 40,000 محاكاة لتدريب النموذج بشكل صحيح.
وأوضح فيكتور ليلجا، طالب الدكتوراه في جامعة Chalmers، أن "الأمر قد يستغرق شهراً كاملاً لتوليد بيانات كافية لتدريب الشبكة العصبية". ولكن من خلال دمج معادلات الكهرومغناطيسية مباشرة في النظام، لم يعد الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى إعادة تعلم العلاقات الفيزيائية من الصفر، مما أدى إلى تقليص عملية كانت تستغرق 30 يوماً إلى ثلاثة أيام فقط.
أعرف معادلات الكهرومغناطيسية عن ظهر قلب وأقوم بتدريسها، لكنني ما زلت غير قادر على استخلاص جميع الاستنتاجات التي يمكن للشبكة العصبية الوصول إليها. الفيزياء معقدة للغاية لدرجة أنني لا أستطيع فهم خصائص مادة ما بمجرد النظر إليها، لكن الكمبيوتر يستطيع ذلك.
- فيليب تاسين، جامعة Chalmers للتكنولوجيا
تسريع تقنيات الكم والبصريات
يستهدف البحث، الذي نُشر في مجلة Laser & Photonics Reviews، تطوير بلورات ضوئية متوافقة ميكانيكياً. تعكس هذه الهياكل الهندسية الضوء بكفاءة عالية جداً، وهو مطلب حاسم لنقل المعلومات بين أجهزة الكمبيوتر الكمومية عبر مسافات طويلة. وبمجرد تدريب الشبكة، يمكنها تقييم أي هيكل واستخراج خصائصه البصرية في غضون مللي ثانية واحدة.
وإلى جانب التطبيقات الكمومية، سيؤثر تسريع عملية التصميم بشكل مباشر على التكنولوجيا الاستهلاكية. إن القدرة على محاكاة كيفية تفاعل الضوء مع الهياكل النانوية بسرعة ستتيح إنتاج عدسات كاميرات ونظارات أخف وزناً وأكثر فعالية بشكل ملحوظ.
نهاية عصر التعلم الآلي العشوائي
يُبرز إنجاز جامعة Chalmers تحولاً حاسماً في التعلم الآلي (Machine Learning) العلمي، حيث يتجه بعيداً عن الاستهلاك العشوائي للبيانات نحو ذكاء مقيد بالقواعد. من خلال التضمين البرمجي لقوانين الكهرومغناطيسية داخل الشبكة العصبية، يحل الباحثون معضلة "الصندوق الأسود" التي تعاني منها نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية.
لا يقتصر هذا النهج على خفض وقت الحوسبة بنسبة 90% فحسب، بل يمنع أيضاً الذكاء الاصطناعي من توليد تصميمات مستحيلة فيزيائياً. ومع تزايد حاجة الحوسبة الكمومية إلى هياكل نانوية معقدة لاستقرار البتات الكمومية ونقل البيانات، ستصبح نماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة بقوانين الفيزياء هي المعيار الإلزامي في علوم المواد، مما يثبت أن الخوارزميات الأذكى هي تلك التي تفهم مسبقاً قوانين الكون.
