باحثون من معهد MIT: التصميم الجديد للرقائق يقربنا أكثر إلى الحوسبة العصبية التي تحاكي عمل الدماغ البشري

التصاميم الجديدة للمعالجات “العصبية” ستقودنا نحو ذكاء إصطناعي أكثر تطورا و إنتشارا.

و في حين أحرز الباحثون تقدما كبيرا في مجال تكنولوجيا التعلم العميق (deep learning) خلال السنوات الأخيرة، الا أن رقاقات الحوسبة التي يعتمد عليها في تشغيل و تطوير هذه التكنولوجيا عليها بالكاد تغيرت.

و لمعالجة هذا التحدي، قام الباحثون بإعادة ضبط هندسة الرقاقات الحالية لتتناسب مع متطلبات الذكاء الإصطناعي، و في طليعة هذه البحوث، نهج جديد تماما بدأ يتشكل : إعادة تصنيع معالجات أكثر تطورا تستطيع محاكاة قدرات الدماغ البشري.

و هذا ما يسمى “الحوسبة العصبية”، حيث كشف علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا هذا الأسبوع أنهم أحرزوا تقدما كبيرا في القدرة على تشغيل هذا النوع الجديد من الرقاقات.

هذا البحث و  الذي تم نشره في مجلة Nature Materials يمكن أن يؤدي في نهاية المطاف إلى صنع معالجات تقوم بتشغيل مهام تعلم الآلة بطاقة أقل تصل إلى 1000 مرة . وهذا من شأنه أن يمكننا من إعطاء المزيد من الأجهزة قدرات الذكاء الاصطناعي مثل التحليل و التعرف على الصوت و الصور.

و لفهم ما فعله هؤلاء الباحثون، ستحتاج إلى معرفة القليل عن رقاقات “الحوسبة العصبية”. الفرق الرئيسي بين هذه المعالجات وتلك المستخدمة في جهاز الكمبيوتر الخاص بك هو أنها تعالج البيانات بطريقة تناظرية، بدلا من المعالجة الرقمية. وهذا يعني بدلا من إرسال المعلومات في سلسلة من النبضات الكهربائية، فإنها تقوم بتغيير شدة هذه الإشارات تماما كما تعمل نقاط التشابك العصبي في الدماغ .

و هذا يعني أن مزيدا من المعلومات يمكن أن تكون مرفقة في كل هزة، و ا هما ما يقلل بشكل كبير في كمية الطاقة اللازمة.و لكن هناك صعوبة كبيرة في صنع هذه الرقاقات و خاصة في القدرة على التحكم بدقة هذه الإشارات التناظرية. حيث يجب أن تختلف شدتها، ولكن بطريقة منتظمة ومتناسقة.

وقد باءت كل المحاولات للعثور على وسيلة مناسبة لنقل هذه الإشارات الكهربائية المختلفة بالفشل، لأن التيار  ينتشر في كل مكان.

ولحل هذه المشكلة، استخدم الباحثون بقيادة “جيهوان كيم” من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أشكال بلورية من السيليكون والجرمانيوم التي تشبه المشابك على المستوى المجهري. معا لخلق مسارات واضحة للإشارات الكهربائية، مما أدى إلى تباين أقل بكثير في قوة الإشارات.

وقال “كيم” الباحث المشارك لمجلة معهد ماساتشوستس MIT News.: “هذا هو الجهاز الأكثر اتساقا الذي تمكنا من تحقيقه، و هو المفتاح لإثبات تكنولوجيا الشبكات العصبية الاصطناعية”.

لاختبار هذه الفرضية، طور “كيم” و فريقه محاكاة للتصميم الجديد للرقاقة، مع نفس الدرجة من التباين في الإشارات. حيث باستخدامها، كانوا قادرين على صنع شبكة عصبية يمكنها التعرف على الكتابة اليدوية (وهي مهمة تدريبية موحدة للأشكال الجديدة من الذكاء الإصطناعي) مع دقة بنسبة 95%. و هذا أقل من خط الأساس البالغ 97% باستخدام الخوارزميات و الرقاقات الحالية، لكن هذا يعد رقما واعدا للتكنولوجيا الجديدة.

و لايزال هناك طريق طويل أمام الباحثين قبل أن يتم إطلاق هذه التكنولوجيا للإستخدام في العالم الحقيقي.


اقرأ أيضا :


إنتل تعلن عن تقدم كبير في مجال رقاقات الحوسبة الكمومية خلال مشاركتها في معرض CES 2018