مقدمة
تسهم الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل مستقبل الأعمال عبر مجموعة متنوعة من القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، التصنيع، التمويل، التعليم، الترفيه، الشؤون القانونية، الإعلام، خدمة العملاء، والنقل. بحسب استطلاع أجرته شركة IBM في عام 2023، قامت 42% من الشركات بدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، بينما يفكر 40% آخرون في استخدام التكنولوجيا لتطوير أعمالهم. هذا التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي يأتي نتيجة قدرته على تعزيز الإنتاجية وبالتالي تعزيز إمكانات الناتج المحلي الإجمالي، وفق ما نشره securities.
إسهامات الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد
تقديرات شركة PWC تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يساهم بمقدار 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول نهاية العقد، حيث سيسهم 45% من هذه المكاسب في تحسينات المنتجات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، من المتوقع أن يأتي 6.6 تريليون دولار من زيادة الناتج المحلي الإجمالي من خلال تعزيز الإنتاجية بفضل الذكاء الاصطناعي.
التطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي
أحد التطبيقات المثيرة للاهتمام للذكاء الاصطناعي هو التنبؤ بالخصائص الحرارية للمواد. هذا التطبيق يمكن أن يساعد المهندسين على تصميم أجهزة إلكترونية أكثر كفاءة وأنظمة تحويل طاقة أفضل مع تقليل الحرارة المهدرة. تعد الفونونات، وهي جزيئات حاملة للحرارة، من العناصر الأساسية التي يصعب نمذجتها بدقة بسبب نطاق تردداتها الواسع وسرعاتها المتفاوتة.
التقدم في التنبؤ بالخصائص الحرارية
تواجه النماذج التقليدية تحديات في التنبؤ بتشتت الفونونات بدقة. ومع ذلك، قدمت الأبحاث الأخيرة نموذجًا متقدمًا يسمى “الشبكة العصبية للرسم البياني للعقدة الافتراضية” (VGNN). هذا النموذج يعالج المشكلات المتعلقة بتنبؤ الفونونات من خلال استخدام بنية مرنة تتفوق على النماذج التقليدية.
– **شبكات GNN**: تُستخدم لتقدير علاقات تشتت الفونون، لكنها ليست مرنة بما يكفي لتوقع هذه العلاقات بدقة.
– **نموذج VGNN**: يقدم حلاً عبر إدخال عقد افتراضية مرنة في البنية البلورية، مما يتيح تحليلاً أسرع وأكثر دقة. يحقق هذا النموذج كفاءة أعلى تصل إلى مليون مرة أسرع من الأساليب التقليدية و1000 مرة أسرع من تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
نتائج النموذج الجديد
النموذج الجديد من VGNN أثبت أنه أكثر دقة في تقدير السعة الحرارية للمادة، مع تقليل الأخطاء بمقدار أمرين في بعض الحالات. يمكن لهذا النموذج تقدير علاقات تشتت الفونونات لآلاف المواد في ثوانٍ فقط باستخدام جهاز كمبيوتر شخصي، مما يسمح باستكشاف المزيد من المواد ذات الخصائص الحرارية المحددة وتطبيقه في تصميم أنظمة توليد الطاقة.
الآثار المحتملة
يعتبر النموذج الجديد مفيدًا بشكل خاص في الإلكترونيات الدقيقة حيث تعتبر إدارة الحرارة تحديًا كبيرًا. يمكن أن يسهم في تطوير إلكترونيات دقيقة أكثر كفاءة وتصميم أنظمة توليد الطاقة التي تنتج المزيد من الطاقة بكفاءة أعلى. يقدم الباحثون ثلاثة إصدارات من النموذج، كل منها يقدر الفونونات بشكل مباشر من الإحداثيات الذرية، مع تعقيد متزايد في كل إصدار.
الخلاصة
تعكس التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي تنوع وإمكانات هذه التكنولوجيا في تحويل العديد من القطاعات. من خلال تحسين قدرات التنبؤ وتحليل البيانات بدقة، يسهم الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية وتقديم حلول مبتكرة للتحديات الكبيرة، مما يبرز دوره كمركز رئيسي للتطور والتنافسية في المستقبل.
