«تسريع الذكاء الاصطناعي دون استبدال المعالجات».. نظام CURE يخفض اتصالات السحابة 55.61% ويسرّع الهواتف 3.67 مرات

طوّر باحثون في المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST) نظاماً جديداً يحمل اسم CURE (إعادة استخدام المعرفة التراكمية)، يتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي المدمجة بالهواتف الاحتفاظ بإجابات النماذج السحابية الكبرى وإعادة استغلالها عند تكرار المهام، محققاً خفضاً في طلبات الاتصال بالخوادم بنسبة 55.61% وتسريعاً للأداء يصل إلى 3.67 مرات مقارنة بالاعتماد السحابي الكامل، وفق نتائج الاختبارات المعلنة.

ما هو نظام CURE وكيف يعالج فجوة المعالجة في الهواتف الذكية؟

يعمل نظام CURE (Cumulative Knowledge Reuse) كطبقة وسيطة تتيح للنماذج الخفيفة على الأجهزة الذكية الاستفادة من مخرجات النماذج الضخمة؛ إذ تواجه الهواتف قيوداً في الذاكرة والقدرات الحسابية تمنعها من تشغيل نماذج معقدة محلياً، ما يضطرها عادة لإرسال الصور والحالات غير المألوفة إلى خوادم خارجية.

وبدلاً من التعامل مع إجابة الخادم كحل لمهمة مفردة يُهدر بعد انتهائها، يحفظ النظام الجديد السمات البنيوية الأساسية للحل، مما يمنع تكرار طلب البيانات للخادم عند مواجهة مدخلات مطابقة أو قريبة الشبه.

[الطلب من المستخدم]
│
▼
[المرحلة 1]: هل يستطيع نموذج الهاتف حله ذاتياً؟
├── نعم ──► (تنفيذ فوري محلياً)
└── لا
│
▼
[المرحلة 2]: هل توجد سمات محفوظة مسبقاً في مخزن CURE؟
├── نعم ──► (تطبيق الحل التراكمي بدون إنترنت)
└── لا
│
▼
[المرحلة 3]: الاتصال بالخادم الخارجي ──► (تخزين السمات الجديدة في CURE للاستخدام اللاحق)

آلية التحقق الثلاثية: كيف يقلل النظام استهلاك البيانات بنسبة 55.61%؟

تعتمد التقنية مسار تدقيق صارم يتكون من 3 مراحل متتابعة لفرز العمليات قبل اللجوء للشبكة:

1. الفحص المحلي الذاتي: يختبر النظام قدرة النموذج الخفيف المثبت على الجهاز على إتمام المهمة منفرداً وبسرعة.
2. البحث في المعرفة التراكمية: إذا عجز النموذج المحلي، يفتش النظام في مخزن المعرفة المستقاة من استجابات الخادم السابقة لحل المسألة دون اتصال.
3. التواصل المشروط مع السحابة: يتم إرسال الطلب للخادم الخارجي فقط في حال انعدام وجود سمات مطابقة، ثم تُحفظ الخصائص الجوهرية للإجابة في ذاكرة الجهاز.

فعند معالجة صورة سيارة غير معروفة، يرسل الجهاز طلباً للخادم لمرة واحدة، وبدلاً من تخزين ملف الصورة كاملاً واستهلاك الذاكرة، يحتفظ CURE بالسمات والخصائص المعرفية فقط، ما يسمح بالتعرف على سيارات مماثلة لاحقاً بنسق محلي شبه تام.

وسبق أن نشرنا: جوجل تنهي معضلة فورمات أندرويد عند نسيان PIN وتطورات متسارعة في سباق معالجات ونماذج الذكاء الاصطناعي.

نتائج قياس الأداء: فوارق السرعة بين CURE والأنظمة السحابية التقليدية

أجرى باحثو معهد KAIST تجارب أداء باستخدام نموذج MobileCLIP2 المخصص للأجهزة المحمولة، بالتزامن مع نموذج EVA-CLIP السحابي الذي يضم 18 مليار معامل، مع احتساب زمن الاستجابة وتأخير نقل البيانات عبر الشبكة، وجاءت الفوارق الحسابية كالتالي:

الأجهزة والأنظمة المؤهلة لتشغيل تقنية CURE دون تعديل العتاد

تتميز بنية CURE بعدم حاجتها لإعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأصلية أو استبدالها؛ حيث تُدمج كوحدة تخزين معرفي مستقلة ملحقة بالنظام التشغيلي، ما يفتح نطاق تطبيقها دون تكاليف عتادية جديدة على الفئات التالية:

• الهواتف الذكية: تسريع معالجة الصور والتطبيقات التوليدية دون استهلاك البطارية أو باقات البيانات.
• الروبوتات المستقلة: اتخاذ قرارات بصرية وحركية فورية في البيئات المعزولة عن التغطية الشبكية.
• الأجهزة القابلة للارتداء: تخطي عوائق السعة التخزينية والقدرة الحاسوبية المحدودة للاستجابة اللحظية.