במשך עשור, ביצוע רשתות עצביות עמוקות על GPUs הגדיר כיצד נבנית בינה מלאכותית. סטארט-אפ בשם Unconventional AI טוען שהקפיצה הבאה ביעילות תדרוש מחשב מסוג שונה מהותית, כזה שבו חוקי הפיזיקה מבצעים את המחשוב ישירות.
ב-25 ביוני 2026, החברה פרסמה את Un-0, מחולל תמונות המופעל על ידי מערכת מדומה של מתנדים מצמודים. בינה מלאכותית לא קונבנציונלית מתארת את הפרויקט כהדגמה של "מצע מחשוב פיזי," והוא משחרר בגלוי את משקלות המודל, קוד האימון וניתוח האבלציה. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
המהדורה משכה במהירות תשומת לב בקהילת המפתחים, הגיעה לעמוד הראשון של האקר ניוז ועוררה דיון בשאלה האם חלופות לסטטוס קוו של GPU והשנאי יכולות להתחרות באופן מציאותי.
התאמה ליצירת תמונות קונבנציונלית באיכות ההשקה שלה
Un-0 מגיע ל-FID 6.74 ב-ImageNet מותנה בכיתה ברזולוציה של 64x64. FID, או Fréchet Inception Distance, הוא מדד סטנדרטי לאיכות יצירת תמונה כאשר נמוך יותר הוא טוב יותר. בינה מלאכותית לא קונבנציונלית אומרת שהניקוד תואם את האיכות של שיטות יצירת תמונות קונבנציונליות מובילות בזמן שהן פורסמו לראשונה.
החברה כנה שיש עדיין פער לגבול של היום. Un-0 עדיין לא סוגר את פער הביצועים כפונקציה של ספירת פרמטרים ביחס למודלים מתקדמים של דיפוזיה. אבל הצוות ממסגר את התוצאה כהוכחה לקונספט שניתן למפות עומסי עבודה בינה מלאכותית מודרנית על הדינמיקה של מערכת פיזית.
"למיטב ידיעתנו, Un-0 הוא מחולל התמונות המסוגל ביותר עד כה להשתמש בסימולציה של מערכת דינמית פיזית", כתבה החברה בהודעתה.
איך אוכלוסיית מתנדים מציירת תמונה
מנוע המחשוב של Un-0 הוא אוכלוסייה גדולה של מתנדים, כל אחד מחובר לאחר, כאשר חוזקות הצימוד בין כל זוג מתנדים הם הפרמטרים העיקריים הניתנים ללמידה של המודל. המערכת מעוצבת באמצעות מה שמכונה מתנד קורמוטו, שבהם כל מתנד מסתובב בתדר הטבעי שלו תוך שהוא נדחק על ידי משיכה של כל מתנד אחר.
החברה מציעה אנלוגיה אינטואיטיבית. דמיינו שני מטרונומים מתקתקים זה לצד זה על שולחן משותף. תלוי באיזו עוצמה הם משפיעים זה על זה, הם נופלים במנעול או מתיישבים באופוזיציה. הגדל את זה משני מתנדים לאלפים, והאוכלוסייה מתארגנת בעצמה לתבניות.
יצירת תמונה עם Un-0 מתבצעת בחמישה שלבים. המערכת מתחילה מאקראיות, ומגדירה את הפאזה של כל מתנד לזווית אקראית, אשר פועלת כמקבילה לרעש של מודל דיפוזיה או לדגימות GAN. קבוצה שנייה וקטנה יותר של מתנדים מקודדת את מחלקת התמונה המבוקשת, כמו חיננית או הר געש, ומקושרת לאוכלוסיה העיקרית. לאחר מכן המערכת משתחררת, ונותנת למתנדים למשוך זה את זה עד שהם מתיישבים לקראת מצב המוכתב על ידי הצימוד המלומד שלהם. התמונות נקראות בזמן קבוע ומועברות דרך מפענח.
התזה של פי 1,000 יעילות אנרגטית
המוטיבציה העמוקה יותר היא אנרגיה. המטרה המוצהרת של בינה מלאכותית לא קונבנציונלית היא להפעיל בינה מלאכותית מודרנית על בערך פי 1,000 פחות אנרגיה ממה שהמכונות של היום דורשות.
הטענה היא שמתנד הוא מעגל פיזיקלי פרימיטיבי. ניתן ליישם מערכת מתנד משולב ישירות ב-CMOS או במצעים פיזיים אחרים, כך שהפיזיקה של המכשיר עצמו מבצעת את החישוב, במקום לדמות אותו במעבד רגיל. אם חוקי הפיזיקה יכולים להפעיל עומסי עבודה של AI, טוענת החברה, מצע הביצוע יכול להיראות שונה בתכלית מאשכולות ה-GPU של היום.
החברה מצביעה על שושלת ארוכה של רעיונות מחשוב מבוססי פיזיקה, כולל מחשוב נוירומורפי, רשתות הופפילד, מחשוב מאגרים, רשתות המילטון ונוזליות, מכונות גל עצביות, מחשוב תרמודינמי ועבודה קודמת על מתנדים של Kuramoto. זה גם מושך הקבלה ביולוגית: פעילות קצבית וסנכרון נפוצים במוח וכבר מזמן הונח להשערה לבצע עבודה חישובית, כמו קשירת תכונות מבוזרות לתפיסות קוהרנטיות.
ימים מוקדמים, קוד פתוח והזמנה
בינה מלאכותית לא קונבנציונלית ברורה שזוהי מוצר התחלה ולא מוגמר. החקר הפרימיטיבי הפיזי של Un-0 אינו חדש, אך החברה הגדילה אותו למבחן יצירתי גדול יותר, ביצעה ניתוח מובטל של הדינמיקה והציעה מבט פרשני על התנהגות המודל.
על ידי שחרור המשקולות והקוד, הצוות מקווה להקל על אחרים להתנסות במודלים המבוססים על דינמיקה פיזית. החברה אומרת שהיא מאמינה שחוקרים יכולים לדחוף במהירות מעבר ל-Un-0, ושהתחום עדיין מוקדם במאמץ שלו להציב מחדש את הבינה המלאכותית המודרנית על דינמיקה פיזית ולהגיע להישגים של 1,000 בערך ביעילות האנרגיה שהוא רודף אחריו.
לעת עתה, Un-0 הוא חפץ מחקרי ולא תחליף לדגמי תמונות ייצור. אבל זה מגיע לרגע שבו האנרגיה והעלות של הפעלת מערכות בינה מלאכותיות גדולות הפכו לדאגה מרכזית עבור ארגונים וחוקרים כאחד, והיא מייצגת את אחד הניסיונות היותר יצירתיים לשאול אם הפרדיגמה הממוקדת ב-GPU היא הדרך היחידה קדימה.
מקור: "Introducing Un-0: Generating Images with Coupled Oscillators," AI לא קונבנציונלי, 25 ביוני 2026.---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
