خطوة جديدة لمحاكاة دماغ الإنسان

10 فبراير 2018
سيفتح الابتكار الجديد أبوابا في مجال الحوسبة العصبية (Getty)
+ الخط -
على الرغم من التطور التكنولوجي الكبير الذي يشهده العالم، يرى الباحثون أن تحقيق هذا الإنجاز لا يزال بعيد المنال، حيث يصنفالدماغ كأقوى حاسوب على الإطلاق، نظراً لاحتوائه على حوالي 80 مليار خلية عصبية، وأكثر من 100 تريليون من نقاط الاشتباك العصبي التي تقوم بنقل الإشارات بين الخلايا.

وقد قام فريق من الباحثين اليابانيين، من معهد "ريكن" للأبحاث الفيزيائية والكيميائية، سنة 2013، بتطوير حاسوب يحتوي على أكثر من 82 ألف معالج وذاكرة رئيسية بحجم واحد بيتا بايت (مليون غيغا بايت)، وتم تشغيل الحاسوب لمدة 40 دقيقة. وعلى الرغم من هذه المواصفات العالية، لم يستطع الحاسوب الوصول سوى إلى 2% من قدرة العقل البشري.

ويعمل الباحثون في مجال الحوسبة العصبية على ابتكار تقنيات جديدة من شأنها أن تساهم في تطوير حواسيب، تحتوي على معالجات تستطيع محاكاة التركيب البيولوجي للخلايا العصبية. وقد نجحت بعض الشركات مثل "آي بي إم" في تطوير معالجات تحتوي على خلايا عصبية اصطناعية. كما قامت شركة إنتل، من خلال مؤتمر CES 2018، بالكشف عن شريحة Loihi التي تحتوي على 130 ألف خلية عصبية و130 مليون من نقاط الاشتباك العصبي، وهو إنجاز مهم، غير أنه لا يزل بعيدا كل البعد عن قوة الدماغ.

ويرى الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أنهم حققوا إنجازاً جديداً من شأنه أن يساهم في تطوير مجال الحوسبة العصبية، حيث تمكنوا من ابتكار نوع جديد من نقاط الاشتباك العصبي. وقام المهندسون بتصنيع شريحة تحتوي على نقاط اشتباك اصطناعية من سبيكة السليكون ومادة الجيرمانيوم (من أنقى المواد وموصل جيد للكهرباء). وتتيح التقنية الجديدة للباحثين التحكم في قوة التيار الكهربائي المتدفق عبر نقاط الاشتباك بطريقة تحاكي تدفق الأيونات في الخلايا العصبية في دماغ الإنسان.

وتعتمد التصاميم السابقة للرقائق العصبية على استخدام طبقتين مفصولتين، ويتم نقل الإشارات بين الطبقتين عبر قناة تعمل بمبدأ "تشغيل- إطفاء" (On/Off). وأشار الباحثون إلى أن هذه المقاربة لا تتيح التحكم في قوة التيار الكهربائي، كما تحتوي على الكثير من العيوب.
وقام الفريق الباحث باختبار الشبكات العصبية الاصطناعية الجديدة في التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد، ونجحت الشبكات في المهمة بنسبة 95 في المائة، حيث عادة ما يتم استخدام هذا النوع من الشرائح في مجال تعلم الآلة وفي تطوير تطبيقات قادرة على تحليل الصور والتعرف على الأشياء.
دلالات
المساهمون