قطع فريق من الباحثين بجامعة كولورادو بولدر الأمريكية 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.
وقام فريق الدراسة تحت رئاسة سانجهاميترا نيوجي، الباحثة في مجال الفيزياء بالجامعة برسم خريطة على مستوى الذرات لمكونات الأجهزة الإلكترونية، ثم استخدموا تقنيات التعلم العميق لتحديد سلوكيات هذه المكونات، ومدى تأثيرها على 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: «نحاول فهم الجوانب الفيزيائية للأجهزة الإلكترونية عن طريق مراقبة مليارات الذرات التي تكون في مجموعها هذه الأجهزة».
وأكدت نيوجي أن هذه المساعي سوف يكون لها تأثير كبير على جميع الأجهزة الإلكترونية التي نستخدمها في حياتنا اليومية مثل الهواتف الذكية والسيارات الكهربائية وحتى الحاسبات الكمية التي يجري تطويرها في الوقت الحالي، إذ إن هذه التقنية يمكن أن تساعد في تحديد نقاط الضعف في تصميم الأجهزة الإلكترونية لتلافي مشاكلها في المستقبل.
وذكرت نيوجي: «بدلاً من الانتظار لسنوات لمعرفة أسباب أعطال الأجهزة الإلكترونية، فإن التقنية الجديدة سوف تتيح لنا معرفة مستقبلية بشأن أداء هذه الأجهزة حتى قبل أن نقوم بصناعتها»، وأوضحت: «يمكننا استخدام نظم المحاكاة لفهم الأنظمة الإلكترونية اعتماداً على سلوك 100 ذرة فقط»، مؤكدة أن الذكاء الاصطناعي سوف يساعد المهندسين في تصميم أجهزة إلكترونية أفضل في المستقبل.