اے آئی اور پاور الیکٹرانکس کے امتزاج کے بعد ڈایڈس کیا کردار ادا کرے گا؟

1 ، توانائی کی بچت آپٹیمائزر: متحرک پاور مینجمنٹ میں "ذہین سوئچ"
اے آئی سے چلنے والے پاور الیکٹرانکس سسٹم میں ، ڈایڈس مشین لرننگ الگورتھم کے ساتھ گہری جوڑے کے ذریعے فکسڈ فعالیت سے متحرک موافقت تک ایک چھلانگ حاصل کرتے ہیں۔ سوئچنگ کے عمل کے دوران روایتی ڈایڈس کے ذریعہ پیدا ہونے والے ترسیل کے نقصان اور ریورس وصولی کا نقصان کلیدی رکاوٹ بن گیا ہے جو اعلی - تعدد ایپلی کیشنز میں توانائی کی کارکردگی کو محدود کرتے ہیں۔ موجودہ ، وولٹیج ، اور درجہ حرارت جیسے پیرامیٹرز کی حقیقی {{3} time وقت کی نگرانی کے ذریعے ، AI ٹکنالوجی کا تعارف ، متحرک طور پر ڈایڈس کی ورکنگ حالت کو ایڈجسٹ کرتا ہے ، جس سے توانائی کی بچت کی اصلاح کو "ملی سیکنڈ کی سطح" کے ردعمل کے دور میں لایا جاتا ہے۔

تکنیکی پیشرفت پوائنٹس:

متحرک وولٹیج ریگولیشن: اے آئی ایج کمپیوٹنگ کے سازوسامان میں ، ڈایڈڈ سرنی جو کنڈکشن وولٹیج کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے وہ خود بخود ٹاسک بوجھ کے مطابق بجلی کی فراہمی کے وولٹیج سے مماثل ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر ، ایک مخصوص پیٹنٹ اسکیم تاریخی آپریٹنگ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے ، موجودہ اتار چڑھاو کی پیش گوئی کرنے اور کنٹرول کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے ، سامان کی توانائی کی کھپت کو 30 ٪ سے زیادہ کم کرنے کے لئے عصبی نیٹ ورکس کا استعمال کرتی ہے۔
مادی جدت: سلیکن کاربائڈ (ایس آئی سی) اور گیلیم نائٹریڈ (گان) ڈایڈس کی مقبولیت نے سلیکن - پر مبنی آلات کی 1/200 کی مزاحمت کو کم کردیا ہے اور ریورس کی بازیابی کا وقت 10 نانو سیکنڈ سے بھی کم کردیا ہے۔ نئے انرجی گاڑی چارجنگ اسٹیشنوں میں ، ایس آئی سی ڈایڈس چارجنگ کی کارکردگی کو 2.5 فیصد تک بہتر بناتا ہے اور ہر سال 1000 کلو واٹ سے زیادہ بجلی کی بچت کرتا ہے۔
غلطی کی پیش گوئی اور خود - شفا یابی: AI الگورتھم ممکنہ غلطیوں کی ابتدائی انتباہ فراہم کرنے کے لئے پیرامیٹرز جیسے پیرامیٹرز میں غیر معمولی اتار چڑھاو کا تجزیہ کرتے ہیں۔ اس ٹکنالوجی کو اپنانے کے بعد ، ایک مخصوص توانائی کے ذخیرہ کرنے کے نظام کی ناکامی کی شرح میں 60 فیصد کمی واقع ہوئی ہے اور بحالی کے اخراجات میں 45 فیصد کمی واقع ہوئی ہے۔
عام معاملہ:

ریاستی گرڈ کا اے آئی پاور انسپیکشن ڈرون ذہین ڈایڈڈ ماڈیول سے لیس ہے ، جو -40 ڈگری کے درجہ حرارت کی حد میں مستحکم آپریشن کو +85 ڈگری تک برقرار رکھنے کے لئے حقیقی وقت میں ترسیل کی خصوصیات کو ایڈجسٹ کرتا ہے ، اس طرح معائنہ کی کارکردگی میں تین گنا اضافہ ہوتا ہے۔
ٹیسلا میگاپیک انرجی اسٹوریج سسٹم میں توانائی کے تبادلوں کی کارکردگی کو 92 ٪ سے بڑھا کر 95.5 ٪ تک بڑھانے کے لئے ایس آئی سی ڈایڈس اور اے آئی کنٹرول الگورتھم کا ایک مجموعہ استعمال کیا گیا ہے ، جس سے ہر سال کاربن کے اخراج میں 200 ٹن سے زیادہ فی اسٹیشن کم ہوجاتا ہے۔
2 ، تاثر بڑھانے والا: ملٹی موڈل ڈیٹا کے حصول کے لئے "اعصاب ختم"
اے آئی سسٹم کے فیصلے کا معیار ان پٹ ڈیٹا کی سالمیت اور درستگی پر انتہائی انحصار کرتا ہے۔ انضمام اور ذہین اپ گریڈنگ کے ذریعہ ، ڈایڈس واحد فنکشنل اجزاء سے ملٹی موڈل سینسنگ ٹرمینلز میں تبدیل ہو رہے ہیں ، جو اے آئی ماڈلز کے لئے ایک زیادہ سے زیادہ "توانائی کی زبان" فراہم کرتے ہیں۔

تکنیکی پیشرفت پوائنٹس:

فوٹوڈیڈ سرنی: ایک ہی سبسٹریٹ پر مرئی روشنی ، اورکت روشنی ، اور الٹرا وایلیٹ لائٹ رسپانس یونٹوں کو مربوط کرکے ، "ون آئینہ ملٹی اسپیکٹرل" امیج کے حصول کو حاصل کیا جاسکتا ہے۔ آٹو ڈرائیو سسٹم نے اس ٹکنالوجی کو اپنانے کے بعد ، رات کی پہچان کی درستگی کی شرح میں 28 فیصد اضافہ ہوا ، اور خراب موسم میں ردعمل کا وقت 0.3 سیکنڈ تک کم ہوگیا۔
پریشر حساس/درجہ حرارت حساس ڈایڈڈ: بجلی کے سامان کی حالت میں نگرانی میں ، دباؤ حساس ڈایڈس 0.01 ایم پی اے کی سطح کے دباؤ کی تبدیلیوں کا احساس کرسکتا ہے ، اور درجہ حرارت حساس ڈایڈس 0.1 ڈگری کے درجہ حرارت کے اتار چڑھاو پر قبضہ کرسکتا ہے۔ اس ٹکنالوجی کو تعینات کرکے ، ایک مخصوص ونڈ فارم نے گیئر باکس کی ناکامیوں کی پیش گوئی کرنے میں 98 فیصد کی درستگی کی شرح حاصل کی اور غیر منصوبہ بند ٹائم ٹائم کو 75 ٪ تک کم کردیا۔
کوانٹم ڈایڈڈ: ریاستہائے متحدہ میں مینیسوٹا یونیورسٹی کے ذریعہ تیار کردہ ایک سپر کنڈکٹنگ ڈایڈڈ ، جو وولٹیج پر قابو پانے والے توانائی کے بہاؤ کے دروازوں کے ذریعے بیک وقت متعدد سگنل آدانوں پر کارروائی کرسکتا ہے۔ اس خصوصیت سے یہ اعصابی مورفولوجیکل کمپیوٹنگ میں عمدہ کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ اس ٹیکنالوجی کو ایک خاص تجرباتی پلیٹ فارم پر اپنانے کے بعد ، اے آئی کی تربیت کی رفتار میں 40 فیصد اضافہ ہوا اور توانائی کی کھپت میں 65 فیصد کمی واقع ہوئی۔
عام معاملہ:

ہواوے پینگو سی وی بڑے ماڈل نے ذہین ڈایڈس کے ساتھ بغیر پائلٹ فضائی گاڑیوں کے ذریعہ جمع کردہ اعلی - صحت سے متعلق تصویری اعداد و شمار کو مربوط کرکے بجلی کے معائنے میں عیب کی شناخت کی درستگی کو 82 ٪ سے بہتر بنا دیا ہے ، ماڈل کی ترقی اور بحالی کے اخراجات کو 90 ٪ تک کم کیا ہے۔
نیشنل انرجی گروپ کے "چنگیوآن بگ ماڈل" میں ہوا کی رفتار ، روشنی اور درجہ حرارت کے اعداد و شمار کو جمع کرنے کے لئے ملٹی - موڈل ڈایڈڈ صفوں کا استعمال کیا گیا ہے ، جس سے نئی توانائی کی طاقت کی پیش گوئی کی درستگی کو 93 فیصد تک بہتر بنایا جاسکتا ہے اور سالانہ 500 ملین ڈگری سے زیادہ ہوا اور شمسی توانائی کے نقصانات کو کم کیا جاتا ہے۔
3 ، کمپیوٹنگ پاور سپورٹ: نئے کمپیوٹنگ فن تعمیر کا "ہارڈ ویئر کارن اسٹون"
چونکہ اے آئی ماڈلز کے پیرامیٹر اسکیل کھربوں سے تجاوز کرتے ہیں ، روایتی وان نیومن فن تعمیر کو "میموری وال" اور "پاور وال" کے دوہری چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ یادداشتوں اور سپر کنڈکٹرز جیسے نئے مواد کے ساتھ مربوط ہوکر ، ڈایڈس کم - پاور ، اعلی - کثافت کمپیوٹنگ آرکیٹیکچر کی اگلی نسل کی تعمیر کر رہے ہیں۔

تکنیکی پیشرفت پوائنٹس:

ڈایڈڈ میمورسٹر (1D1R) سرنی: دو طرفہ ایڈریسنگ کو حاصل کرنے کے لئے ڈایڈس کی ریورس وصولی کی خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے ، روایتی تین ٹرمینل ٹرانسلسٹر ڈھانچے کو دو ٹرمینل ڈھانچے میں آسان بناتے ہوئے۔ ایک ڈبل - پرت مصنوعی اعصابی نیٹ ورک نے اس ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے ایک خاص تجرباتی پلیٹ فارم پر تعمیر کیا ہے جس نے ہاتھ سے لکھے ہوئے فونٹ کی شناخت کے کاموں میں 98.7 فیصد کی درستگی حاصل کی ہے ، جس میں بجلی کی کھپت صرف 1/5 روایتی حلوں کے ساتھ ہے۔
سپر کنڈکٹنگ ڈایڈڈ کوانٹم کمپیوٹنگ: مینیسوٹا یونیورسٹی کے ذریعہ تیار کردہ سپر کنڈکٹنگ ڈایڈڈ نے جوزفسن جنکشن کے ذریعہ توانائی کے بہاؤ پر قابو پایا ، اور اس کی توانائی کی کارکردگی نظریاتی حد کے قریب ہے۔ اگر اس ٹیکنالوجی کا اطلاق AI تربیت پر ہوتا ہے تو ، یہ موجودہ حل کے 1/1000 تک ایک ہی تخمینہ کی توانائی کی کھپت کو کم کرسکتا ہے۔
نیورومورفک ڈایڈڈ: انسانی دماغ کے نیورانوں کی synaptic خصوصیات کی نقالی کرتے ہوئے ، ایک خاص ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ ایک ڈایڈڈ سرنی پلس نیورل نیٹ ورکس (SNNs) کے ہارڈ ویئر ایکسلریشن کو حاصل کرسکتا ہے ، جو تقریر کی پہچان کے کاموں میں مائکروسیکنڈ میں تاخیر کو کم کرتا ہے اور روایتی GPUs کا صرف 1/20 استعمال کرتا ہے۔
عام معاملہ:

NVIDIA DGX H200 سپر کمپیوٹر میں ، SIC ڈایڈڈ پاور ماڈیولز کے استعمال سے توانائی کی مجموعی کارکردگی میں 15 ٪ اضافہ ہوا ہے ، جس سے ملٹی بلین پیرامیٹر بڑے ماڈل کو 30 دن سے 22 دن تک تربیت دینے کے لئے درکار وقت کو کم کیا گیا ہے۔
گوگل کوانٹم اے آئی لیب کے تجربات سے یہ ظاہر ہوا ہے کہ سپر کنڈکٹنگ ڈایڈڈ سرنی روایتی سی پی یو سے 1000 گنا تیز تر انوولر تخروپن الگورتھم کو بہتر بناسکتی ہے ، جس سے اے آئی سے چلنے والی مادی ترقی کے لئے نئی راہیں کھل سکتی ہیں۔