تُجرى المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن وحدات المعالجة الرسومية. في مركز البيانات، يجب تحويل وتوزيع الكهرباء بدقة؛ وفي الروبوت، يجب التحكم في عدة محركات دون فقدان الاستجابة. STMicroelectronics تهدف إلى احتلال هذا المجال الأقل وضوحًا مع سلسلتها الجديدة من المتحكمات الدقيقة STM32G5، التي تم تقديمها في 4 نوفمبر. تؤكد الشركة أن هذه المكونات ستوفر المزيد من القدرة الحاسوبية، والتحكم التناظري، والأمان لمصادر الطاقة الرقمية، والروبوتات، وأنظمة أخرى مدمجة.
رقائق التحكم، وليس مسرعات الذكاء الاصطناعي
التمييز هنا مهم. المتحكم الدقيق لا يحل محل وحدة معالجة الرسوميات التي تدرب أو تنفذ نموذجًا كبيرًا. بل يقوم بتوجيه العمليات الفيزيائية من حوله: قياس الإشارات، تنظيم مصدر الطاقة، التحكم في محرك، والاستجابة لأجهزة الاستشعار. في بنية الحوسبة، تحدد هذه المهام جزئيًا الاستقرار وكفاءة الطاقة. في الروبوت، تساهم في دقة الحركات وتنسيق المحاور.
وفقًا لـ ST، تعتمد STM32G5 على نواة Arm Cortex-M33 بتردد 280 ميجاهرتز وتوفر ضعف أداء الجيل STM32G4. كما تبرز الشركة مؤقتًا عالي الدقة بـ 12 قناة، ومشفر موضع، ومصفوفة منطقية قابلة للبرمجة، وأجهزة تناظرية، بما في ذلك المحولات والمقارنات. تهدف هذه الوظائف بشكل خاص إلى حلقات التحكم التي يجب أن تزامن التبديلات الكهربائية السريعة أو عدة محركات.
تم الإعلان عن السلسلة في مرحلة الإنتاج، مع إصدارات تتراوح سعة الذاكرة الفلاش فيها من 64 إلى 512 كيلوبايت. تشير ST إلى سعر ابتدائي قدره 1,034 دولارًا لطلب 10,000 وحدة. لا يكشف هذا السعر عن التكلفة الإجمالية لنظام ما، ولا عن الشروط المقدمة فعليًا لكل عميل؛ ومع ذلك، فإنه يوفر نقطة مقارنة للمصنعين الذين يقيمون تصميمًا جديدًا.
التحدي الطاقي لمراكز الذكاء الاصطناعي
تجعل الطلبات الكهربائية المرتبطة بالمسرعات التحكم في الطاقة أكثر استراتيجية. يجب أن تستجيب مصادر الطاقة لتغيرات الحمل، وتحد من الفقد، وتبقى موثوقة في المعدات الكثيفة. تشرح ST أن المؤقتات من عائلة G5 يمكن أن تساعد المصممين في ضبط مصادر الطاقة عندما تتغير استهلاكات الخوادم. لا يوفر المكون الطاقة بسحر: تعتمد النتيجة على البنية الكاملة، والترانزستورات عالية القدرة، والتبريد، وبرامج التحكم.
تسمح أشباه الموصلات ذات النطاق العريض، بما في ذلك كربيد السيليكون ونيتريد الغاليوم، بإجراء تبديلات عالية التردد في بعض المحولات. يمكن أن تساعد في تقليل الحجم والفقد، لكنها تفرض متطلبات صارمة للتحكم الزمني والتصميم. لذا، يمكن أن يصبح المتحكم الدقيق القادر على إنتاج إشارات دقيقة جزءًا من النظام، دون أن يكون العامل الوحيد في كفاءته. يساعد هذا التمييز في فهم سبب استهداف الإعلان لمهندسي الطاقة بدلاً من مستخدمي خدمة الذكاء الاصطناعي.
مكان في الروبوتات، من الذراع إلى اليد
في الروبوتات، يربط الحوسبة المدمجة الإدراك بالفعل. تشير أجهزة الاستشعار إلى موقع أو قوة؛ يجب على المتحكمات تحويل هذه البيانات إلى أوامر سريعة وآمنة بما فيه الكفاية. تذكر ST الأيدي البشرية، التي يمكن أن تضم العديد من المحركات، كمثال على الحاجة إلى تحكم مضغوط ومتعدد المحاور. سيكون اهتمام STM32G5 في إدارة المحركات محليًا، وليس في الفهم العام لأمر صاغه نموذج ذكاء اصطناعي.
يغطي مصطلح “الذكاء الاصطناعي الفيزيائي” الأنظمة التي تتفاعل فيها البرمجيات الذكية والآلات مع العالم المادي. لكن هذه التسمية لا تعني أن كل مكون يحتوي على نموذج تعلم آلي. تظل بعض العناصر حتمية: يجب أن تطبق أمرًا في الوقت المناسب، وتكتشف عطلًا، وتضع الآلة في حالة آمنة. يمكن أن تكون السلامة الوظيفية، والكمون المتوقع، والتوافر على المدى الطويل بنفس أهمية القدرة الحاسوبية الخام.
الأمان المدمج والتشفير بعد الكم
تسلط ST الضوء على وظائف بدء التشغيل الآمن، وتخزين المفاتيح، واكتشاف التلاعب، ومكتبات التشفير بعد الكم. تُعرض هذه كأدوات لإعداد المعدات لتطور متطلبات الأمن السيبراني. ومع ذلك، فإن وجود خوارزميات أو كتل مادية لا يكفي لتأمين منتج: يجب أيضًا إدارة التحديثات، وسلسلة التوريد، والمفاتيح، والوصول طوال عمر الجهاز.
تُعتبر مراكز البيانات والروبوتات الصناعية بيئات يمكن أن يكون للاختراق فيها عواقب ملموسة. لذلك، يجب تصميم نظام التحكم المتصل لتقليل مساحة الهجوم وعزل الوظائف الحساسة. يمكن أن تبسط أدوات الأمان المدمجة بعض الخطوات، لكن المسؤولية النهائية تبقى مشتركة بين مصنع الرقائق، ومصمم اللوحة، ومطور البرمجيات، والمشغل.
استراتيجية منصة أوسع
يأتي الإطلاق في نفس اليوم الذي أعلنت فيه ST عن منصة موحدة STM32، التي تهدف إلى تسهيل إعادة استخدام البنى، والبرمجيات، والأدوات بين التطبيقات الصناعية، والسيارات، والروبوتية. كما قدمت الشركة عائلة STM32A المخصصة للأنظمة السيارات والأمان، حيث يتم اختبار أولى المنتجات، مع الإعلان عن توفر أوسع في 2027. الهدف هو تقليل العمل الانتقالي بين الأسواق مع احترام متطلباتها الخاصة من التأهيل والأمان.
بالنسبة للعملاء الصناعيين، يمكن أن تؤدي استمرارية الأدوات إلى تقصير دورات التطوير وتسهيل التوظيف حول بنية معروفة. كما يمكن أن تعزز الاعتماد على نظام بيئي محدد. سيتعين على المطورين مقارنة قابلية نقل الكود الفعلية، وتوافر المكونات، والشهادات اللازمة، وتكاليف الانتقال، بدلاً من الاعتماد فقط على وعد منصة مشتركة.
ستأتي الإثباتات من التكاملات
تظهر STM32G5 كيف تنتشر قيمة الذكاء الاصطناعي في المكونات التي لا تتصدر العروض: وحدات التحكم في الطاقة، وأجهزة الاستشعار، والواجهات، والمحركات. يمكن أن تستفيد ST من الاستراتيجية إذا قام المصنعون بتصميم أجيالهم القادمة فعليًا حول هذه الرقائق. لكن الإعلان عن قدرة لا يضمن اعتمادًا، ويجب مواجهة المكاسب المعلنة مقابل القياسات في التطبيقات الحقيقية.
السؤال الحاسم ليس ما إذا كان المتحكم الدقيق “يقوم بالذكاء الاصطناعي”، بل ما إذا كان النظام بأكمله يصبح أكثر كفاءة، واستجابة، وأمانًا. ستعتمد النتائج على مصادر الطاقة المختبرة، وعدد المحاور التي يتم التحكم فيها، والقيود الحرارية، والبرمجيات، وجودة التكامل. مع زيادة تعقيد مراكز البيانات والروبوتات، تأخذ هذه المكونات المتواضعة في الظاهر مكانة استراتيجية: فهي تربط بين القوة الرقمية والعالم المادي.