في وقت تتسابق فيه شركات التكنولوجيا على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على فهم اللغة وإنتاج النصوص، اختار باحثان بارزان مسارًا مختلفًا، يقوم على تدريب الذكاء الاصطناعي لفهم العالم الفيزيائي ومحاكاة تطور الظواهر الطبيعية عبر المكان والزمان.
الباحثان أنيما أناندكومار وبنديكت ينيك، مؤسسا شركة Accelerated Understanding، رفضا عرضًا للانضمام إلى مشروع “بروميثيوس” المدعوم من الملياردير جيف بيزوس، وفضّلا مواصلة العمل على نموذج ذكاء اصطناعي يختلف جذريًا عن أنظمة اللغة الكبيرة، مثل “شات جي بي تي”.
وبحسب الشركة، يستطيع النموذج الجديد خلال اختباراته معالجة نحو 5 تريليونات عنصر من البيانات ضمن طلب واحد، وهو رقم تقول إنّه يفوق بنحو 5 ملايين مرة حجم البيانات الذي تستطيع بعض النماذج المتقدمة من غوغل وأنثروبيك التعامل معه عادة.
إلا أن هذه المقارنة ليست مباشرة، نظرًا إلى اختلاف طبيعة البيانات التي تتعامل معها الأنظمة. فالنماذج اللغوية تعالج تسلسلات من الكلمات والرموز، بينما صُمم نموذج Accelerated Understanding لمعالجة بيانات تمثل أنظمة فيزيائية تمتد عبر ثلاثة أبعاد مكانية، إضافة إلى البعد الزمني.
عرض بمليارات الدولارات لم يغيّر القرار
تعود بداية القصة إلى أواخر عام 2024، عندما التقى الباحثان المستثمر ورائد التكنولوجيا الحيوية فيك باجاج، الذي شارك لاحقًا مع بيزوس في تأسيس مشروع “بروميثيوس”.
وخلال اللقاء، ناقش باجاج مع أناندكومار وينيك إمكانية انضمامهما إلى المشروع، في وقت كان الباحثان قد بدآ بالفعل خطوات تأسيس شركتهما الخاصة.
وبحسب نسخة من خطاب العرض، كانت أناندكومار ستتولى دورًا محوريًا في المشروع، باعتبارها الواجهة العامة للشركة وعضوًا في مجلس إدارتها والمسؤولة عن رؤيتها العلمية، فيما كان سيحصل ينيك على صفة مراقب في المجلس.
وتضمن العرض حصة مشتركة للباحثين تبلغ 35 بالمئة، إلى جانب راتب سنوي مشترك قدره مليون دولار، على أن يرتفع إلى مليوني دولار بعد ثلاثة أشهر من بدء العمل.
كما أشار العرض إلى وجود أكثر من ملياري دولار من التمويل الملتزم به حتى الجولة “B”، بمشاركة مستثمرين من بينهم بيزوس.
ورغم ذلك، اختار الباحثان الاستمرار بصورة مستقلة في تطوير Accelerated Understanding.
في المقابل، واصل بيزوس وباجاج تأسيس “بروميثيوس”، الذي أعلن في يونيو 2026 جمع 12 مليار دولار في جولة تمويل، مع خطة تركز على استخدام الذكاء الاصطناعي في أتمتة تصنيع أنظمة فيزيائية معقدة.
ولم يعلّق المشروع على تفاصيل العرض المقدم للباحثين.
من التنبؤ بالكلمة إلى التنبؤ بالظاهرة
تقوم غالبية نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة على بنية “المحوّل”، التي ساعدت في إحداث الطفرة الحالية في نماذج اللغة. وتتعلم هذه النماذج من كميات هائلة من النصوص بهدف اكتشاف العلاقات بين الكلمات والرموز والتنبؤ بما يأتي لاحقًا في التسلسل.
أما النموذج الذي تطوره Accelerated Understanding، فيسلك طريقًا مختلفًا، مستفيدًا من تقنية تُعرف باسم “المشغلات العصبية”، ساهمت أناندكومار في تطويرها.
الفكرة الأساسية هي تدريب النظام على فهم العلاقات داخل الأنظمة الفيزيائية، ثم استخدام هذه المعرفة للتنبؤ بكيفية تطورها.
ويبدأ النموذج من وصف للحالة الحالية لنظام فيزيائي، قبل أن يحاول توقع ما سيحدث له مستقبلًا عبر المكان والزمان. كما يمكن تشغيله بدرجات مختلفة من الدقة، وفق طبيعة التطبيق والنتائج المطلوبة.
وتلخص أناندكومار، الأستاذة في علوم الحوسبة والرياضيات في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا “كالتيك”، الفارق في الرؤية بالقول إن التركيز على اللغة يجعل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى منظور يتمحور حول الإنسان، بينما وضع الفيزياء في قلب النموذج يقود إلى مقاربة تتمحور حول الطبيعة.
تطبيقات تمتد من الطقس إلى صناعة الرقائق
تراهن الشركة على أن نموذجها يمكن أن يجد تطبيقات في عدد من القطاعات التي تعتمد على محاكاة الأنظمة المعقدة.
ومن أبرز المجالات المستهدفة تصميم الرقائق الإلكترونية، إذ يمكن للنموذج المساعدة في دراسة تأثير المواد ودرجات الحرارة المختلفة على أداء الرقائق، بما قد يقلل الحاجة إلى دورات طويلة من التجربة والخطأ داخل المختبرات.
كما تشمل الاستخدامات المحتملة التنبؤ بالظواهر الجوية المتطرفة، ومحاكاة حركة السوائل والحرارة، وتطوير الروبوتات، وتحليل البيانات الجيولوجية المرتبطة بقطاع الطاقة.
ولا تستهدف الشركة في المرحلة الأولى إطلاق منتج موجه إلى المستهلكين، بل تركز على التعاون مع المؤسسات العلمية والشركات الصناعية التي تحتاج إلى أدوات متقدمة لمحاكاة الأنظمة الفيزيائية.
لم تكشف أناندكومار عن مصادر تمويل Accelerated Understanding، لكنها أوضحت أن الشركة دخلت في شراكات مع مزودي خدمات حوسبة لتوفير البنية التحتية والأجهزة اللازمة لتطوير النموذج وتشغيله، من دون الكشف عن أسماء هذه الجهات.
