• Той ще е енергийно ефективен, няма да се нуждае от облачни структури и ще предава само най-същественото съдържание
• Учени разработват по-ефективни защити за полупроводникови чипове и с алгоритми могат да разчетат повреденото минало

Д-р Нийл Гереро Гонзалес от Националния университет на Колумбия работи в една свръхлюбопитна сфера - фотониката - науката за предаване на информацията чрез светлина. През последната година той бе в България като гост-изследовател в Техническия университет - София, към проект "Подобряване на научноизследователския капацитет и качество за международна разпознаваемост и устойчивост на ТУ-София", с една конкретна цел: заедно с българските си колеги да обединят усилия и да накарат изкуствения интелект да работи директно в електронните устройства, без да разчита на облака. Ако някой си мисли, че е лесно - не е. Това е задача за стотици милиони долари. Много съвременни AI услуги все още разчитат изцяло или частично на облачна инфраструктура - например при сложни гласови асистенти, генеративни модели, навигационни услуги и обработка на големи обеми данни. 

Технологията е перфектна, докато има бърза интернет връзка. В такива случаи закъснение от секунда-две не е проблем. Но когато става дума за автономни автомобили, за работа с медицинска апаратура, в операционни зали, при промишлени роботи или военни системи, тогава рискът скача до небето. Там всяко закъснение с част от секундата може да доведе катастрофа или до загуба на човешки живот. 

"Ако искате наистина да контролирате изкуствения интелект, ако искате да го държите в собственото си устройство, тогава ще се сблъскате с голямо предизвикателство", казва д-р Гонзалес.

От една страна, съвременните AI алгоритми са изключително сложни и трудно се "превеждат" на "езика" на вградената електроника. Модел, работещ с помощта на клъстер от сървъри с хиляди процесори, не може просто да се "свали" на един чип, който е с размерите на човешки нокът. Затова решението, което проф. Гонзалес изследва заедно с българския екип, е паралелизацията. Или интелигентното разбиване на сложните операции на части. Идеята е по този начин те да могат да се изпълняват едновременно, но върху по-проста хардуерна архитектура. Очевидно е, че така сложността намалява, а големият плюс е, че заедно с това се понижава и консумацията на енергия.

"Ако можем да намерим начин да използваме същия изкуствен интелект с по-малко енергия, това би могло да бъде много по-добър вариант не само за обществото, а и за света", отбелязва д-р Гонзалес.

Всъщност проблемът е колосален. По данни на Международната агенция по енергетика (IEA) за 2025 г. "търсенето на електроенергия от центровете за данни скочи със 17% през 2025 г.".

Глобалното потребление на центровете за данни през 2024 г. е било 415 TWh - почти колкото годишното потребление на Франция (449 TWh) и колкото биха произвели около 52 реактора като тези в АЕЦ "Козлодуй". Прогнозата на IEA е, че това число ще се удвои до около 945 TWh през 2030 г., достигайки близо 3% от световното търсене. За сравнение, 945 TWh е годишното потребление на цяла Япония, за което са необходими 120 такива реактора.

С други думи, учените в ТУ - София, и техният гост-изследовател са се захванали с проблем от първостепенна важност за планетата. Причината е, че когато AI обработката на данни се премести в самите устройства, консумацията на енергия за всяка операция ще е многократно по-ниска. Следователно и кумулативният ефект върху глобалното потребление би бил значителен.

Но гост-изследователят и българските му колеги в ТУ - София, работят върху още една идея с огромен потенциал. Това е следващото ниво изкуствен интелект, където комуникациите ще са семантични. Идеята звучи просто, но ще има радикални последствия: вместо да се пренася цялата информация бит по бит, ще се предава само нейният смисъл и контекст. За разлика от тази, днешните комуникационни системи работят на друг принцип: изпращачът кодира съобщението в поредица от битове, предавателят ги изпраща, приемникът ги декодира. Нито предавателят, нито приемникът разбират какво означават тези битове, защото само ги транспортират. Резултатът - огромно количество излишни данни, защото всяка дума, всяко изречение, всеки кадър от видео се предава изцяло, независимо дали по-голямата му част може да бъде предвидена от контекста.

"Ако ви кажа "AI", вие като човек веднага ще разберете, че говоря за изкуствен интелект - посочва д-р Гонзалес. - Това са две думи, които имат само два знака, но ако се произнесе "изкуствен интелект" те са много повече. Тоест ние можем да установим смислен разговор, използвайки само два знака вместо 15-20", обясни още ученият. По принцип хората правят това непрекъснато и интуитивно. Говорим по-малко, разбираме повече, защото споделяме памет и контекст. Ако комуникационните устройства придобият същите възможности, ако предавателят и приемникът разполагат с модел на света и извличат смисъл, тогава обемът на данните, необходим за пълноценна комуникация, би спаднал драстично. Тоест ще има по-малко битове и много по-малко енергия.

Затова д-р Гонзалес и колегите му в ТУ - София, опитват да оптимизират изкуствения интелект.

"Преди имахме много енергия и не ни интересуваше дали предаваме излишък с много повече битове - обясни парадокса д-р Гонзалес. - Сега обаче не е така и трябва да се върнем към теорията и да я приложим в рамките на сегашната технология", отбеляза още той. Тогава ще възникне следващият въпрос - какво ще се случи, когато машините спрат да обработват информация и започнат сами да генерират нови знания? Модел, обучен върху милиарди параметри, може да разпознава образи, да превежда текст и да предвижда следващата дума в изречение - всичко това става на базата на обработка на вече съществуваща информация. Но способността да се генерират нови хипотези, да се представят сценарии, каквито никой не е описвал - това вече е качествено различен етап. Подобен пример за научна употреба на AI е AlphaFold на DeepMind, който предсказва триизмерни структури на протеини и така подпомага изследователите при формулирането и проверката на нови хипотези.

"Това е бъдещето, пред което сме изправени. Според мен то вече не е бъдеще, а настояще. И ние наистина не сме подготвени за този вид нова функционалност", смята д-р Гонзалес. Целта е този нов етап в развитието на AI да работи в полза на човечеството, а не в негов ущърб.

Учени разработват по-ефективни защити за полупроводникови чипове

Едно от най-авторитетните световни имена в областта на защитата на полупроводникови чипове от електромагнитни смущения - проф. Джуин Джей Лиу ( Juin Jey Liou), работил над 30 години в Университета на Централна Флорида, а сега - в китайския университет в Чанчоу (Zhengzhou), ръководи изключително важен проект на тема "Моделиране и изследване на надеждност в микроелектрониката" в Техническия университет - София.

С българските си колеги проф. Лиу работи върху едно от големите предизвикателства в съвременната микроелектроника, свързана с нейната устойчивост на електромагнитни смущения. Изследванията се фокусират върху един от основните причинители на смущения - електростатичния разряд. Явлението в чиповете е аналогично на онова "боцкане", което понякога усещаме при докосване на нещо метално, например, след като сме ходили по килим. Механизмът е следният: от триенето между материи с различни електрически свойства, независимо дали става дума за гума и текстил, или за кожа и синтетика - по повърхностите се натрупва електростатичен заряд. Когато заредено тяло докосне проводник, зарядът се разрежда мигновено. Този разряд може да достигне напрежение от хиляди волта, а токът протича за изключително кратко време - като импулс. За човека подобен разряд обикновено не е опасен, но за микроелектронните структури той може да бъде разрушителен. Електростатичният разряд е сред важните причини за откази в микроелектрониката, особено при производство, тестване, сглобяване и експлоатация на чувствителни компоненти. Оказва се, че електростатичният разряд причинява над 75% от всички откази. 

Изследванията на научната група, ръководена от проф. Джуин Лиу, се е насочила към изследвания, свързани със защитата от електростатичен заряд на чипове с приложение в автомобилната електроника. В Европа секторът на автомобилостроенето е ключов, а в България той се разви силно в последните години, като тук има множество компании, работещи с големите производители.

"Логиката е ясна: телефонът се сменя на две години, а автомобилът - на 5 - 10 - казва доц. Димитър Николов от Техническия университет - София. Съответно компонентът, вграден в автомобил, трябва да издържи много по-продължителен период от време в изключително враждебна среда - вибрации, влага, температурни разлики, електромагнитни смущения с различни източници - от мотора през електронните системи в автомобила до околната среда."

Поради това изследователите се концентрират върху контролерите - чипове, които управляват критично важни системи в автомобила като системата против блокиране на спирачната система (ABS), системата за контрол на стабилността, сензорите за дистанция и безопасност, задвижването - конвенционално или електрическо, климатик, инфотейнмънт и др. "Те не изискват върхова изчислителна мощ, но трябва да работят безотказно, и то в условия, при които обикновената потребителска електроника просто би отказала", допълва изследователят.

Конкретният резултат от изследванията на научната група е, че е проектирано устройство със защита от електростатичен разряд в сътрудничество с индустрията - в лицето на българския клон на световния гигант GlobalFoundries (GF). Това е третият по големина в света производител на чипове, разполагащ със 7% от целия световен производствен капацитет. Създаден е през 2009 г., когато AMD отделя производството си на чипове в отделна компания. Мажоритарен инвеститор е Mubadala Investment от Абу Даби (ОАЕ). През 2014 г. GF придоби чип бизнеса на IBM. В офиса на GF в България работят над 300 инженери по микроелектроника и електроника.

"Принципът на работа на защитното устройство е като при бушона: на входа на интегралната схема се поставят защитни транзистори, конфигурирани да засичат момента на възникване на електростатичния разряд - отбелязва доц. Димитър Николов. - Целта е да се включат мигновено и да погълнат енергията на токовия удар, преди да достигне вътрешните части на чипа."

Ключът е в прецизността: транзисторът трябва да се активира достатъчно бързо, да издържи на достатъчно висок ток при разряда и след това да се върне в нормален режим, без всичко това да окаже влияние върху нормалната работа на схемата. "Създаваме по-добро устройство от сегашните - то разполага с около 25% по-добра защита при една и съща площ на чипа. То ще бъде и икономически много по-изгодно", казва ученият. 25% подобрение на толкова фундаментален параметър, относим към милиарди устройства, ще доведе до огромен положителен ефект. По-малкото откази означават по-дълъг живот на устройствата, по-малко гаранционни разходи за производителите и по-малко електронен отпадък.

Екипът е проектирал 250 такива устройства с различни параметри, покриващи широк диапазон от сценарии, а GlobalFoundries България ги внедрява в производството. Тоест индустрията още сега засвидетелства интерес към работата на изследователите от ТУ-София, и проф. Лиу. В случая съвместната работа осигурява още едно голямо предимство. Воден от световноизвестния специалист, екипът се състои почти изцяло от млади учени и докторанти - за тях съвсем доскоро в България липсваше адекватна научна среда, за да се развиват. Причината е, че експертизата в електростатичната защита изисква активни контакти с производителите на микроелектроника, каквато в страната доскоро нямаше. Според учените едва сега секторът, в който в миналото имахме сериозен опит, се възстановява и развива своя потенциал. "Когато имаш машини, но нямаш хора и знания - те стоят като паметници", усмихва се Николов. Тласък в тази сфера даде Европейският закон за чиповете - European Chips Act, по който са предвидени многомилиардни инвестиции в областта на микроелектрониката. Законът адресира създалата се стратегическата зависимост на ЕС от неевропейски производители. Затова в програмата участва българският център за компетентност по микроелектроника (C3BG), като екипът вече осигурява институционална приемственост на базата на събраните до момента знания.

"През 1990 г. делът на Европа в световния пазар на чипове е около 25% - обясни ученият. - Днес те са сведени до 7%. Законът за чиповете въвежда политика, насочена към обръщане на тази тенденция. И университетски екипи като нашия са част от неговият изпълнителен механизъм."

Да разчетеш повреденото минало 

Учени в Техническия университет - София, разработват проект, който ще прави нещо немислимо доскоро - технология ще разчита повреденото минало. По-точно документите, които частично са унищожени от времето, но институциите не могат да си позволят да ги загубят. Начинанието е част от проекта "Подобряване на научноизследователския капацитет и качество за международна разпознаваемост и устойчивост на ТУ-София".

Става дума за архитектурни планове на сгради, карти, съхранявани в общините, архиви с историческа и правна стойност, ръкописи, документи, пазени при нотариуси, съдилища, болници и др. Навсякъде има купища хартиени книжа, чието съдържание частично не може да се прочете заради влагата, светлината, физическото увреждане, изтриването на мастилото с течение на времето. 

"Дигитализацията на подобни архиви с ценни документи е официален приоритет в целия ЕС - но инструментите, с които разполагат институциите, са предназначени за четими документи. Повредените засега остават нерешен проблем", казва пред "24 часа" проф. Румен Трифонов. 

За да се справят с този сложен въпрос, учените в ТУ - София, са разработили иновативна платформа с помощта на алгоритми за машинно обучение. Тя извлича, идентифицира и възстановява нискокачествени изображения от сканирани документи. Системата работи асоциативно: обучена е с подобни увредени книжа и й е създаден модел как изглеждат непокътнатите екземпляри от същия тип.

"Когато алгоритъмът срещне повреден документ, запълва липсващото на базата на контекста - съседните символи, общата структура, познатите шаблони", отбелязва проф. Трифонов.

Достатъчно е 20% от документа да се четат и AI моделът на учените в ТУ - София, може да предвиди и възстанови останалото, стига да е бил обучен върху подобен тип материали. Еднократното сканиране е достатъчно - след него системата автоматично създава пълноценен цифров документ, включително с възстановените повредени части. "Така човешкият труд се свежда до минимум: един оператор сканира, а системата възстановява", допълва професорът.

Второто приложение на иновацията е в областта на сигурността. При идентификационни документи - лични карти, паспорти, разрешителни - системата може да анализира лицевата снимка и да разпознае дали е автентична, или фалшифицирана.

"Същевременно криптографските методи, вградени в анализа, защитават личните данни по време на обработката - посочва проф. Трифонов. - Потенциалното приложение е директно: особено на летища, гранично-пропускателни пунктове, изобщо при всяка система за верификация на самоличност."

Прототипът вече е готов. Качеството на алгоритъма е доказано с тестовите данни. Следващата стъпка е валидиране с конкретни институции и реални данни - задължителен и неизбежен етап за всяка система с изкуствен интелект, преди да й се гласува доверие. Още повече когато трябва да работи с документи с правна или административна стойност.

При успешна валидация системата може да се адаптира към всеки специфичен тип документи чрез допълнително обучение на модула за машинно обучение - без да се налага преработване на цялата платформа. Иновация, която ще е безкрайно полезна за редица институции и архиви у нас.