مقدمة:<br />في السنوات الأخيرة، شهد العالم طفرة غير مسبوقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (Machine Learning)، والتي غيّرت أساليب العمل والتفاعل البشري مع التكنولوجيا. لكن خلف الكواليس، لا يكفي تطوير خوارزميات ذكية فقط، بل يتطلب الأمر أيضًا عتادًا (Hardware) قويًا وفعالًا قادرًا على تشغيل هذه الخوارزميات بكفاءة. وهنا يظهر دور هندسة الحاسبات، التي توفر البنية المادية والأنظمة المصاحبة التي تجعل من الذكاء الاصطناعي أداة قابلة للتطبيق العملي على نطاق واسع.<br />الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: نظرة عامة:<br />الذكاء الاصطناعي هو مجال من مجالات علوم الحاسوب يهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على محاكاة الذكاء البشري. وتُعد تقنيات تعلم الآلة جزءًا محوريًا فيه، حيث تعتمد على خوارزميات تُمكِّن الحاسوب من التعلم من البيانات واتخاذ قرارات دون أن يكون مبرمجًا بشكل صريح.<br />هندسة الحاسبات ودورها في الذكاء الاصطناعي:<br />هندسة الحاسبات تمثل حلقة الوصل بين العتاد والبرمجيات، وهي تلعب دورًا مهمًا في تمكين خوارزميات الذكاء الاصطناعي من العمل بشكل عملي. يتجلى هذا الدور في عدة جوانب، منها:<br />تصميم المعالجات المتخصصة (Specialized Hardware):<br />تطوير وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات المعالجة العصبية (NPUs) التي تدعم تسريع عمليات تعلم الآلة.<br />تصميم معالجات قابلة للبرمجة مثل FPGAs وASICs التي تُستخدم في التطبيقات التي تتطلب كفاءة عالية في الزمن الحقيقي.<br />إدارة الذاكرة والتخزين:<br />تعلم الآلة يتطلب معالجة كميات ضخمة من البيانات، وبالتالي يحتاج إلى بنى تحتية قادرة على التعامل مع البيانات بكفاءة من حيث التخزين والاسترجاع والنقل.<br />استهلاك الطاقة والأداء:<br />هندسة الحاسبات تسعى إلى تحسين التوازن بين استهلاك الطاقة وأداء الخوارزميات، خاصة في تطبيقات الحوسبة المتنقلة أو في الحافة (Edge AI).<br />الأنظمة الموزعة والحوسبة السحابية:<br />تصميم بنى تحتية متقدمة للحوسبة السحابية (Cloud Computing) يسهم في تنفيذ نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع.<br />مهندسو الحاسبات يساهمون في تحسين أداء مراكز البيانات التي تستضيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي.<br />التكامل بين هندسة الحاسبات وتعلم الآلة:<br />يشمل التكامل بين المجالين خطوات متعددة:<br />تحسين الخوارزميات بناءً على بنية العتاد.<br />مثال: تحسين طريقة تنفيذ الشبكات العصبية لتتناسب مع البنى الحاسوبية متعددة الأنوية أو التي تعتمد على معالجات متوازية.<br />تطوير عتاد مخصص لخوارزميات معينة.<br />مثل شريحة Google TPU المصممة خصيصًا لمعالجة تعلم الآلة.<br />الذكاء الاصطناعي من أجل تصميم العتاد (AI for Hardware Design):<br />يُستخدم تعلم الآلة في تسريع عمليات تصميم الدارات الإلكترونية واكتشاف الأعطال وتحسين الأداء، مما يخلق علاقة تبادلية بين المجالين.<br />تطبيقات عملية على التكامل:<br />السيارات ذاتية القيادة (دمج الذكاء الاصطناعي مع معالجات مدمجة)<br />المساعدات الرقمية (مثل Alexa وSiri)<br />الأجهزة الطبية الذكية (تحليل الصور والأشعة باستخدام AI)<br />مراقبة الأنظمة الصناعية والروبوتات الذكية<br />الخاتمة:<br />التكامل بين هندسة الحاسبات وتعلم الآلة هو الأساس الذي يقوم عليه التقدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. فبينما توفر الخوارزميات الذكاء المطلوب، توفر هندسة الحاسبات القوة الحاسوبية والإمكانيات العتادية اللازمة لجعل هذا الذكاء فعّالًا ومفيدًا على أرض الواقع. ومع تزايد الطلب على الأنظمة الذكية، سيستمر التعاون بين المجالين في لعب دور محوري في تشكيل المستقبل التكنولوجي.<br /><br />المهندسة شمس هلال سامي<br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق