قد يحتاج مهندس الرقائق إلى سنوات لتصميم معالج واحد، وقد تبلغ التكلفة ملايين الدولارات. شركة Cognichip الناشئة تدّعي أنها وجدت الحل: نماذج ذكاء اصطناعي مدرّبة خصيصاً على بيانات تصميم الرقائق لتقليص هذه المدة إلى النصف والتكلفة بأكثر من 75%.
المشكلة ليست في تعقيد الرقائق فحسب، بل في طبيعة الصناعة نفسها. تصميم المعالجات يتطلب معرفة متخصصة تراكمت عبر عقود، وكل خطوة تحمل مخاطر باهظة إذا فشلت. لهذا استثمرت Cognichip في بناء مجموعات بيانات خاصة من صناعة محاطة بالسرية التامة، بدلاً من الاعتماد على النماذج العامة التي تفتقر للخبرة التقنية المطلوبة.
- تحليل المتطلبات التقنية: النموذج يفهم مواصفات الأداء والطاقة المطلوبة للرقاقة
- تحسين التصميم تلقائياً: يقترح تعديلات على البنية لتحقيق أفضل كفاءة
- محاكاة وتجريب السيناريوهات: يختبر آلاف التصاميم المحتملة قبل اختيار الأمثل
- إنتاج مخططات جاهزة للتصنيع: المخرج النهائي قابل للتنفيذ مباشرة في المصانع
ما يجعل هذا مهماً أنه يقلب نموذج صناعة بأكملها — من الاعتماد على فرق كبيرة من الخبراء إلى تمكين مهندس واحد من إنجاز عمل يحتاج فريقاً. لكن يبقى السؤال: هل ستقبل شركات أشباه الموصلات التي تراهن بمليارات الدولارات على كل تصميم أن يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات بهذا الحجم؟
بالنسبة لمطوري الأجهزة في المنطقة العربية، هذا قد يعني إمكانية تطوير رقائق مخصصة بتكلفة أقل — خطوة مهمة لمن يعمل على مشاريع إنترنت الأشياء أو الأجهزة الذكية التي تتطلب معالجات مُحسّنة لمهام محددة.
