מחשוב | ניתוח

אחסון מידע על דנ"א וחיקוי מערכת העצבים: כך נראים פיתוחי המחשוב החדשים

סטארט-אפים וחברות כמו גוגל ו-IBM עושות מאמצים לפתח יכולות מחשוב קוונטיות • המטרה: לאפשר לעולם המחשוב להתקדם, כפי שהתקדם גם ב-50 השנה האחרונות

מנכ"ל אלפאבית סונדר פיצ'אי ליד מחשב קוונטי של החברה / צילום: רויטרס
מנכ"ל אלפאבית סונדר פיצ'אי ליד מחשב קוונטי של החברה / צילום: רויטרס

מדענים שעובדים בסטארט-אפ שפועל באזור בוסטון בונים שבב שמשתמש בקרני לייזר במקום בסיגנלים חשמליים כדי להפעיל יישומי בינה מלאכותית. הדבר מאפשר להפעיל את היישומים במהירות גבוהה פי עשרה משבבי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר למחשבים, ועם עשירית מהאנרגיה.

Lightmatter, שהוקמה ב-2017 וגייסה עד כה 33 מיליון דולר, היא בין עשרות החברות שמושכות התעניינות של משקיעים וחברות בזכות הגישה החדשנית שלהן למחשוב. הן משתמשות בפיזיקה קוונטית, בביולוגיה מולקולרית ובארכיטקטורות חדשות כדי לבנות שבבים וליצור טכניקות אחסון נתונים לדרישות מחשוב עתידיות.

מחשוב קוונטי היא השיטה הידועה ביותר מבין השיטות החדשות הללו. סטארט-אפים וגם ענקיות כמו גוגל ו-IBM מפתחות מחשבים קוונטיים, שרותמים את עקרונות הפיזיקה הקוונטית לצורך מיון כמות גדולה של אפשרויות בזמן קרוב לאמת. ההתקדמות הטכנולוגית היא על רקע העובדה כי ייצור שבבים מסורתי מגיע למגבלה פיזיקלית לפי חוק מור, שקובע שבערך בכל שנתיים מוכפלת כמות הטרנזיסטורים בשבב.

במקביל, יש ביקוש גובר למחשוב תאגידי על רקע דיגיטציה של תהליכים עסקיים, איסוף כמויות גדולים של נתונים והתפתחות בתחום הבינה המלאכותית. כדי לעמוד באתגר, כמה סטארט-אפים מיצרים שבבים שמתמקדים במשימות תוכנה ספציפיות. אחרים מרחיקים לכת עוד יותר, ומוצאים תהליכים ופתרונות אחסון בחומרים חדשים, כולל דנ"א סינתטי.

ממעבדות ביולוגיה לחברות ההייטק

חמישה קילומטר מצפון מערב למטה Lightmatter, פועל סטארט-אפ נוסף, Catalog, שמפתח דרך ייחודית לאחסון כמויות נתונים גדולות. החברה הראתה לאחרונה שהיא יכולה לאחסן 14 ג'יגה ביט של נתונים מאתר ויקיפדיה במולקולות דנ"א, שנראות כמו כמה טיפות מים במבחנת מעבדה. Catalog מחזיקה מכונות שמוצאים בדרך כלל במעבדות ביולוגיה מולקולרית ומשמשות ל"הדפסת" רצפים של מולקולות סינתטיות שמאחסנות ומציגות מחדש מידע דיגיטלי כמו חלקי דנ"א. המידע נקרא חזרה על ידי שימוש במכונות לריצוף דנ"א (מהמילה רצף) ומחשב עם תוכנה מתרגם את המולקולות הללו לטקסט, תצלום או הסרטון המקוריים. 

אחסון דנ"א כזה לא מצריך קירור כפי שצורכים מרכזי נתונים בהווה, מה שאומר שהשיטה הזו מאפשרת לאחסן כמויות אדירות של נתונים בצורה יעילה יותר.

דווין ליק, המדען הראשי של Catalog, אמר שהיא מרוויחה מהמומנטום של שיטות מחשוב מהדור החדש. "עבודת הבסיס שהמחשוב הקוונטי עושה והרעיון של מחשוב נוירו-מורפי (מורפולוגיה עצבית) - הניחו את היסוד למחשבה על חלופות", הוא אמר.

שיטות המחשוב החדשות הן עדיין בשלב ניסיוני, ויש קשיים למנף אותן כדי לעמוד בדרישות התאגידים, אבל ההשקעה בסטארט-אפים לטכנולוגיית מחשוב בארה"ב עלתה לשיא של 478 מיליון דולר ב-2019, לעומת 60 מיליון דולר ב-2014, לפי נתוני חברת המחקר פיצ'בוק.

"אם אתה לא מפתח דרכים אקזוטיות יותר של מחשוב, המחשוב עצמו לא יתקדם כפי שהוא התקדם ב-50 השנים האחרונות", אמר דייויד מהרינג, המנכ"ל לשעבר של הסטארט-אפ IonQ, שפועל בתחום המחשוב הקוונטי.

מהרינג נמנה עם מייסדי קרן הון הסיכון קמביום קפיטל ב-2018, להשקעות בסטארט-אפים במחשוב חדיש. בין החברות הללו נמנית גם Vorticity, שהוקמה בקיץ האחרון על ידי צ'יראת נרנג'נה, שעבד לפני כן ביחידת המחקרX של אלפאבית. Vorticity משדרגת שבבים על ידי ארגון מחדש של רכיבים כמו זיכרון במטרה לייעל אותם ולזרז חישובים מדעיים מורכבים לתעשיות כמו כרייה וחלל.

איך הבאנה הישראלית משתלבת במגמה?

עליית שיטות המחשוב החלופי נובעת בחלקה מהביקוש הגובר של חברות להנעת תהליכים כמו בינה מלאכותית. מודלים נוכחיים של בינה מלאכותית שפועלים על שבבים מסורתיים מחייבים כוח מחשוב מאסיבי ממרכזי מידע.

"יש הרבה דרישות מחשוב בדרגת ביצוע גבוהה שמגיעות אלינו. השאלה היא אם יש דרכים טובות יותר לעשות את זה?" אומר מרטין הופמן, מנהל המידע הראשי בפולקסווגן, יצרנית הרכב הגדולה בעולם במונחי מכירות. במשך יותר משלוש שנים, החברה הגרמנית הזו עושה ניסויים במחשוב קוונטי ליישומים שונים, כולל זירוז הזמן שנדרש להכשרת רשתות עצביות, אחת מטכנולוגיות המפתח שעליהן מתבססת המכונית האוטונומית.

באחרונה אינטל רכשה את חברת הבאנה לאבס הישראלית, שמפתחת שבבים ייעודיים לבינה מלאכותית, תמורת 2 מיליארד דולר. מייק מייברי, מנהל הטכנולוגיה הראשי של אינטל, מספר כי ענקית השבבים מתגברת את ההשקעות בשיטות מחשוב חדשות על ידי פיתוח שבבים קוונטיים ושבבים נוירו-מורפיים. לדבריו, השבבים הללו, שהמודל שלהם הוא מערכת העצבים בגוף, יכולים לעבד כמויות גדולות של נתונים וללמוד מהם בזמן אמת כדי לבצע חיזויים "מספיק טובים" באופן אוטומטי, בדומה לדרך שבה האדם לומד על העולם סביבו. 

צרו איתנו קשר *5988