قطع فريق من الباحثين بجامعة كولورادو بولدر الأميركية شوطاً طويلاً نحو تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بأعطال مكونات الأجهزة الإلكترونية، مثل وحدات الترانزيستور في الهواتف المحمولة، على سبيل المثال، عن طريق المزج بين نظم المحاكاة الحوسبية المتطورة وآليات التعلم العميق. ورسم فريق الدراسة، تحت رئاسة الباحثة في مجال الفيزياء بالجامعة، سانجهاميترا نيوجي، خريطة على مستوى الذرات لمكونات الأجهزة الإلكترونية، ثم استخدموا تقنيات التعلم العميق، لتحديد سلوكات هذه المكونات، ومدى تأثيرها في كفاءة الأجهزة الإلكترونية بشكل عام في المستقبل. وقالت نيوجي إن فكرة هذه التقنية تشبه في الأساس مراقبة حجر صغير للتنبؤ بمدى صلابة المبنى بأكمله، مضيفة: «نحن نحاول فهم الجوانب الفيزيائية للأجهزة الإلكترونية عن طريق مراقبة مليارات الذرات التي تكون في مجموعها هذه الأجهزة». وأكدت أن هذه المساعي سيكون لها تأثير كبير في جميع الأجهزة الإلكترونية التي نستخدمها في حياتنا اليومية، مثل الهواتف الذكية والسيارات الكهربائية، حتى الحاسبات الكمية التي يجري تطويرها حالياً. تابعوا آخر أخبارنا المحلية والرياضية وآخر المستجدات السياسية والإقتصادية عبر Google news Share طباعة فيسبوك تويتر لينكدين Pin Interest Whats App