أعلنت شركة "أيسين" (Aisin) الموردة لـ "تويوتا" بالتعاون مع جامعة "توهوكو" اليابانية عن تطوير نموذج أولي لشريحة ذكاء اصطناعي تعتمد على ذاكرة مغناطيسية مقاومة (MRAM) مدمجة، تحقق توفيرًا في استهلاك الطاقة يصل إلى 98% مقارنة بالأنظمة التقليدية.
تفاصيل التقنية والأداء
الشريحة التي عُرضت في مؤتمر "A-SSCC 2026" في تايوان، تضم 32 ميبيبايت من ذاكرة STT-MRAM، وتعمل دون حاجة إلى ذاكرة DRAM خارجية. تبدأ الشريحة نظام التشغيل وتتعرف على الأشياء خلال 124.2 ميلي ثانية فقط، مقابل 3129.9 ميلي ثانية للأنظمة التقليدية.
آلية العمل والمزايا
تعتمد التقنية على الحوسبة القريبة من الذاكرة (Near-Memory Computing)، حيث تخزن الشريحة بيانات الإقلاع وأوزان نموذج الذكاء الاصطناعي مباشرة في MRAM، مما يلغي خطوات تهيئة DRAM ونقل البيانات من وحدة تخزين SSD. هذا يقلل زمن الوصول الأول للنتيجة ويخفض استهلاك الطاقة لكل صورة إلى 50.7 ميلي جول.
قيود وتحديات
رغم النتائج الواعدة، تبقى السعة التخزينية المحدودة (32 ميبيبايت) عائقًا أمام تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة مثل نماذج اللغة الضخمة. كما أن ضغط أوزان النموذج لتقليل حجمها من 17.7 إلى 9.36 ميبيبايت أدى إلى انخفاض طفيف في دقة التعرف من 0.325 إلى 0.316 mAP. لم تعلن الشركتان عن جدول زمني للإنتاج الكمي، ولا يزال يتعين اختبار تحمل الشريحة لدرجات حرارة تتراوح بين -40 و125 درجة مئوية للاستخدام في السيارات.
تطبيقات مستهدفة
تستهدف التقنية بشكل أساسي المركبات والروبوتات والآلات الصناعية وأجهزة الاستشعار التي تتطلب جاهزية فورية بعد التشغيل مع استهلاك طاقة منخفض. ولا تعد بديلًا لذاكرة الوصول العشوائي التقليدية (DDR5) في الحواسيب الشخصية نظرًا للفارق الكبير في السعة.
