تعيش أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) اليوم في عصر يتزايد فيه استخدام البيانات الحساسة، مما يعزز الحاجة إلى تقنيات بحث آمنة وفعالة. في هذا السياق، تظهر Onyx كأحد الحلول الرائدة التي توازن بين الكفاءة وحماية الخصوصية.

تعتمد Onyx على تقنية البحث عن الجيران الأقرب (Approximate Nearest Neighbor - ANN)، والتي تلعب دورًا حاسمًا في معالجة البيانات في بيئات موثوقة (Trusted Execution Environments - TEEs). لكن التحدي يكمن في عدم تسريب الاستفسارات أثناء الوصول إلى البيانات، وهو ما تقوم به الأنظمة التقليدية من خلال استخدام وحدات SSD الخارجية.

لحل هذه المشكلة، تم دمج تقنية ذاكرة الوصول العمياء (Oblivious RAM - ORAM) مع حلول البحث التقليدية، لكنها غالبًا ما تأتي بتكاليف مرتفعة. وفي محاولة لتجاوز هذا العائق، ابتكرت Onyx تصميمًا عكسيًا يكمن في تقليل استهلاك النطاق الترددي في طبقة ANN وتقليل عدد الوصولات في طبقة ORAM. هذا النموذج يُظهر كفاءة أعلى، حيث يستفيد من الخصائص الفريدة لكل تقنية.

تتضمن الابتكارات الجديدة في Onyx مكونين رئيسين: أولًا، Onyx-ANNS الذي يؤدي إلى تقليل الوصولات الكثيفة للنطاق الترددي دون التأثير على النتائج. ثانيًا، Onyx-ORAM الذي يعتمد على تصميم شجرة ضحلة يعتمد على المحلية لتقليل عدد الوصولات بشكل فعال.

توفر Onyx مقارنةً بالأنظمة الحالية كفاءة تفوق الخيال؛ إذ تحقق تقليصًا في التكاليف يتراوح بين 1.7 إلى 9.9 مرة، وتقليصًا في زمن الاستجابة يتراوح بين 2.3 إلى 12.3 مرة. بذلك، تعيد Onyx تشكيل مستقبل البحث في الذكاء الاصطناعي على نحو مبتكر وآمن.