حققت Google إنجازًا جديدًا ومثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية الفضائية. فقد أعلن فريق أبحاث «نماذج الذكاء» بالشركة عن نجاح قمرها الصناعي التجريبي Suncatcher، الذي يحمل مركز بيانات مداريًا يعمل بالذكاء الاصطناعي، في إرسال قصيدة هايكو من مداره المنخفض حول الأرض.
أُطلق القمر الصناعي Suncatcher في بداية هذا الشهر، وبعد تشغيل وحدات المعالجة Tensor Processing Units (TPUs) وإجراء اختبارات التعلم الآلي، حقق نموذج Gemma 4 المدمج على متنه إنجازه الأول بإرسال استجابة استدلالية (inference response) من المدار. أُرسل موجه «اكتب قصيدة هايكو من منظور وحدة TPU تدور حول الأرض، مع العالم الرائع الذي يدور تحتك» إلى النموذج، فأجاب وهو يمر فوق سفالبارد بالنرويج بـ «الرخام الأزرق في الأسفل، تدفق البيانات بنعمة صامتة، ضوء النجوم يغذي جوهري. ✨».
تكلفة الإنجاز وآفاق المستقبل
على الرغم من أن تكلفة توليد هذه القصيدة المكونة من حوالي 20 رمزًا عبر واجهة Google Cloud API لنموذج Gemma 4 26B تُقدر بـ 0.000012 دولار أمريكي (0.000045 ريال سعودي أو 0.000044 درهم إماراتي فقط)، إلا أن التكلفة الحقيقية للإنجاز باهظة للغاية. إذ يمكن تقدير وزن القمر الصناعي بحوالي 500 كجم، ومع سعر إطلاق يبلغ حوالي 7000 دولار أمريكي (26250 ريال سعودي أو 25690 درهم إماراتي) للكيلوجرام الواحد، فإن قصيدة الهايكو هذه كلفت الملايين.
ترى Google أن هذه التكلفة المرتفعة مؤقتة. تتوقع الشركة أن تتمكن SpaceX من خفض تكلفة إطلاق الكيلوجرام الواحد إلى حوالي 200 دولار أمريكي بحلول عام 2035 تقريبًا. إذا حدث ذلك، فإن تكلفة الإطلاق الموزعة على العمر الافتراضي للقمر الصناعي يمكن أن تكون قابلة للمقارنة بتكاليف الكهرباء الحالية لمراكز البيانات الأرضية، مما يجعل مراكز البيانات المدارية خيارًا استراتيجيًا جذابًا في المستقبل.
التحديات والخطوات القادمة
لا تقتصر الاختبارات على توليد الشعر. فبعد الهايكو، تم اختبار قصائد الليمريك ذات الطابع الفضائي وموجهات القياس عن بعد للإبلاغ عن الحالة الفنية لأنظمة الحمولة. كما تخطط Google لاختبار أداء وحدات TPU تحت الإجهاد الحراري والإشعاع. وقد أظهرت الاختبارات المعملية لوحدة Trillium Cloud TPU وخادم AMD المضيف أن الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي هي الأكثر حساسية للجرعات الإشعاعية الكلية، مع ظهور تشوهات بعد جرعة تراكمية قدرها 2 كيلوراد(سيليكون).
ومع ذلك، بالنسبة لأعباء عمل نماذج Transformer النموذجية، فإن معدل تلف البيانات الصامتة (SDC) الملاحظ، والبالغ تقريبًا حدث واحد لكل 17 راد، يُترجم إلى احتمال فشل منخفض جدًا، حوالي 1 لكل 3 ملايين استدلال (بافتراض استدلال واحد في الثانية). بينما قد يكون هذا المعدل مقبولاً للاستدلال، فإن تأثير الأحداث الفردية (SEEs) على مهام التدريب، وفعالية إجراءات التخفيف على مستوى النظام، يتطلب مزيدًا من الدراسة. تخطط Google لاختبار زوج من الأقمار الصناعية المتصلة ببعضها البعض في العام القادم، متجهة نحو كوكبة من الأقمار الصناعية الأصغر والمتصلة.
ماذا يعني هذا للمطورين؟ هذا الإنجاز يمثل خطوة أولى نحو مستقبل قد تكون فيه مراكز البيانات موجودة في المدار. بالنسبة للمطورين الذين يعملون على نماذج الذكاء الاصطناعي ويتعاملون مع كميات هائلة من البيانات، يمكن أن توفر هذه البنية التحتية المدارية بيئة جديدة ومختلفة تمامًا للحوسبة عالية الأداء، خاصة للعمليات التي تتطلب زمن انتقال منخفض أو معالجة قريبة من مصادر البيانات الفضائية. كما أنه يفتح الباب أمام تحديات وفرص جديدة في تصميم الأنظمة المقاومة للظروف القاسية في الفضاء، وتطوير نماذج AI محسّنة للعمل في بيئات محدودة الموارد ومقاومة للإشعاع.
المصدر: theregister.com