The Biological Blueprint: How the Brain Inspires Neuromorphic Computing

إن حاسبة الأورام العصبية تمثل خروجاً أساسياً عن بنية الفول النيون التقليدية التي تغلبت على الحاسبة لعدة عقود، بدلاً من فصل الذاكرة وتجهيزها إلى وحدات متميزة تُعيد البيانات إلى ما هي عليه، فإن النظم المضغوطة العصبية تُدمج الذاكرة مباشرة في عناصر التجهيز، وتُظهر في الدماغ البيولوجي، وتتلقى الخلايا العصبية الواحدة إشارات من آلاف الأحداث العصبية الأخرى.

وتستمد هذه النظم، التي تسترشد بها عقود من البحوث المتعلقة بعلم الأعصاب، مباشرة من مبادئ البلاستيك الذي يعتمد على التسرع والتقدير، والتعلم الهابي، والارتقاء الاصطناعي، والهدف ليس مجرد تحفيز الشبكات العصبية على المعدات التقليدية، وإنما بناء أجهزة تعمل بطريقة عصبية واعية، ويخلف هذا الاختلاف آثارا عميقة على المهام التي يقوم بها العقل البشري في غرفة ازدحام، مثل الاعتراف بالض التقليدي

فهم الحاسوب العصبي: مظلة نموذجية

وفي صميمها، يعيد الحساب العصبي تصور لبنات البناء الأساسية للحساب، حيث تعتمد النظم الرقمية التقليدية على بوابات منطق بوليان وعمليات متزامنة مع الساعة، تستخدم رقائق الأعصاب شبكات من العصبات الاصطناعية والصابون التي تتواصل عبر المسامير المتزامنة، وهذا النموذج الذي يقوده الأحداث يعني أن الطاقة لا تستهلك إلا عندما تتكيف باستمرار مع أنماط الإطفاء العصبية.

ومن أهم جوانب هذا التحول في النموذج كيفية معالجة نظم الاضطرابات العصبية للغموض والضوضاء، حيث يمكن للأدمغة البيولوجية أن تزدهر في بيئات مزعجة - ويمكنها أن تستخلص إشارات ذات معنى من البيانات الغامضة وتتخذ قرارات موثوقة على الرغم من عدم اكتمال المعلومات، فالنظم الرقمية التقليدية، على النقيض، مصممة للدقة الشديدة، وكثيرا ما تكافح عندما تواجه عوامل غامضة أو مسببة للسخرية.

دور الشبكات العصبية العنكبوتية

ومن بين العوامل الأساسية في حساب الأعصاب شبكة النيوزيائية السائلة، وهي نموذج حاسوبي يعكس بشكل أوثق النشاط العصبي البيولوجي أكثر من الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية، وفي شبكة SNN، لا تتراكم الإشارات الزمنية الواردة على مر الزمن ولا تشعل النار إلا عندما تعبر خطتها المحتملة للدماغ، ويحمل توقيت هذه المسامير معلومات تسمح بأن تصنف الشبكة بياناتها في مسارها الزمني.

وكثيرا ما يستمد التعلم في هذه الشبكات مباشرة من المبادئ البيولوجية، باستخدام قواعد البلاستيك المحلية مثل البلاستيك المعتمد على التدرج، الذي يعدل قوة السلاسل استنادا إلى التوقيت النسبي للسباغات السابقة والثابتة، حيث تتيح آلية التعلم المحلية غير المشرفة تكييف النظم العصبية مع الأنماط السحابية في مساراتها دون اشتراط مجموعات بيانات واسعة النطاق أو أدوات مركزية غير محددة المدة.

The Electronic Foundations of Neuromorphic Systems

وعلى الرغم من أن الإعمال العملي للحساب العصبي يتوقف على أساس عناصر إلكترونية متخصصة يمكن أن تؤدي وظائف عصبية وثابتة ذات قدرة عالية على الاستخلاص وقلة الطاقة، ويجب أن تعمل هذه المكونات على نطاقات تبدأ في معالجة كثافة وكفاءة المخ البيولوجي - ما يقرب من 86 بليون من الأعصاب و 100 تريليون من الوصلات في الدماغ البشري - بينما تظل المواد التي تُعد من حيث الصنع البشري مع العمليات شبه الموصلية الحالية.

Memristors: The Synaptic Analogue

إن المعالم - التي لا تُستخدم لمقاومي الذاكرة - هي عناصر سلبية ذات مقياسين تتغير مقاومتها استنادا إلى تاريخ الفولطية التطبيقية والحاضرة، وهذا السلوك البسيط مماثل تماما للطريقة التي تعزز بها السلاسل البيولوجية أو تضعف بها روابطها استجابة للنشاط، وفي شكل بيولوجي، يؤدي إطلاق أجهزة مقاومة عصبية عبر الشظايا الاصطناعية إلى تغيير مسارات الأوكسجين.

وما يجعل المتجانسات جذابة بوجه خاص بالنسبة للحسابات العصبية هو قدرتها على تنفيذ تخزين الوزن الزنجي مباشرة عند نقطة الحساب، وفي هيكل شامل للمجموعات، وهو شبكة من الكهرومغناطيسية الأفقية والرأسية التي لها متجانس في كل تقاطع، فإن سلوك كل جهاز يمثل وزنا ملازما، وعندما تُطبق المراكب على الصفوف، فإن المقاييس التي تنجم عنها على الأعمدة تؤدي

ويجري استكشاف مواد جديدة مثل ثاني أكسيد الهافنيوم وأكسيد التنتاليوم والديكالجينيدات المعدنية الانتقالية لتعزيز أداء المتجانسات، في حين أن هياكل الأجهزة الجديدة مثل المروحيات الثلاثية الأجل وأجهزة قياس الأسمدة توفر درجات إضافية من السيطرة على البلاستيك المختلط، ويطرح دمج المتجانسات ذات القدرات الأساسية التكميلية لمركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور (CMOS) تحديات فريدة في مجال تركيب الموصلات المعدنية.

شبكات الظواهر العصبية المتطورة التي تستخدمها المترجمون

وفي حين أن المترجمين يتفوقون على النسيج، فإن المترجمين لا يزالون يشكلون لبنات البناء الرئيسية للخصائص العصبية الاصطناعية، وفي التصميمات العصبية، يتم ترتيب المترجمين في دوائر تستوعب سلوك الدمج والطلقات العصبية البيولوجية، وتدمج الدائرة العصبية الاصطناعية الأساسية في جهاز قياسي مولد - يمثل القدرة على إحداث الدمج - ثم تفرغ من خلال مجموعة من العوارض.

وتبدو أجهزة تحويل الأشعة تحتية مناسبة بشكل خاص لتطبيقات الأشعة العصبية لأنها تعمل في تيارات منخفضة للغاية، وتخفف من سرعة الإشارات المنخفضة للإصابة بالأعصاب البيولوجية، وتظهر رقائق التحيز التي تقل عن عتبة الفول فيها، أن المصممين يمكن أن يحققوا ثباتاً في النطاق الثاني من الألفية، ويطابقون النطاق الزمني للتكامل العصبي.

وقد تؤدي تكنولوجيات التحويل المتقدمة، بما في ذلك أجهزة الوصل المستنفدة بالكامل، وأجهزة تحويل القدرة السلبية، إلى زيادة ظروف الكفاءة عن طريق خفض التسرب من التيارات وتمكين من تحويل منحدرات تحتية، وتتيح هذه الابتكارات تشغيل رقائق الصدر العصبية في نفق أقل، مع الحفاظ على سرعة التحول،

أجهزة التبديل الترسيبية ومواد الشحن

فبخلاف المذكِّرات والمترجمات، توفر أسرة متنوعة من أجهزة التبديل المقاومة خيارات إضافية لتنفيذ المهام المركبة والعصبية، ويمكن أن تُستخدم أجهزة الذاكرة المتغيِّرة التي تستغل التحول القابل للعكس بين الدول الهلامية والبلورة في مواد مثل G2Sb2Te5, وتُظهر مجموعة واسعة من سمات مقاومة التناظر وتستخدم لبناء صفائف متنابية ذات مستويات وزنية متعددة.

وتعتمد أجهزة الذاكرة الكهربائية العشوائية التي تستخدم في تحويلات الكهرومغناطيسية من الآيون المعدنية إلى شكل أو حل الألياف السلوكية في إطار كهروليت صلب، مما يؤدي إلى تحويل ملازم إلى طاقة منخفضة جداً لكل عملية انتقال، كما أن أجهزة الاستطلاع المغنطيسي التي تستخدمها أجهزة البلاستيك المغنطيسي والتي تستخدم فيها أجهزة مقاومة للاختلالات، يمكن أن تؤدي إلى ممر آخر

أهم الملاءمات على الحاسوب التقليدي

وتترجم الابتكارات المعمارية والمادية التي تقوم عليها الحواسيب العصبية الصبغة إلى مزايا ملموسة لعبء العمل المحدد، ولا سيما تلك التي تنطوي على المعالجة الحسية في الوقت الحقيقي، والتحكم في التكيف، والتعلم المستمر، وهذه المزايا مُلزمة بما فيه الكفاية بأن تستثمر شركات التكنولوجيا الرئيسية، بما في ذلك Intel, IBM, Samsung, والعديد من البد في تطوير نظم إيكولوجية للبرمجيات والأعصبة.

كفاءة الطاقة

كفاءة الطاقة هي الأكثر تواتراً من حاسبة الأعصاب، ولسبب وجيه، تعمل الدماغ البيولوجي في كثافة الطاقة التي تبلغ حوالي 10 و2 مقابل حوالي 1000 و2 لميزانيات مصغرة نموذجية، بينما تؤدي مهام معقدة ذاتية وحركية لا تزال تحد للآلات.

التعلم والتكيف في الوقت الحقيقي

كما أن نظم التعلم العميق التقليدية تفصل بين التدريب والاختبارات التي تتطلب عادة مجموعة قوية من الخواديم لتدريب نموذج يتم نشره في منصة منفصلة للاختبارات - النظم العصبية المغناطيسية يمكن أن تتعلم باستمرار في الوقت الحقيقي من بيانات التدفق، وهذه القدرة تنبع بطبيعة الحال من قواعد البلاستيك المحلية التي تنفذ في مقابرها الإلكترونية، والتي تضبط الأوزان استجابة للمدخلات الحسية الجارية دون أن تستلزم مراقبة خارجية أو تكيفاً متواصلاً.

القدرة على التصعيد والتسامح في الخزنة

وتُستخدم مكونات التخدير البيولوجي ببطء ومزعجة كثيراً، إلا أنها تحافظ على وظيفة قوية من خلال إعادة التكرار الهائل وتجهيزات موزعة، وترث النظم العصبية درجة من التسامح بسبب أنها تُبنى من العديد من عناصر المعالجة المستقلة التي تعمل بالتوازي، كما أن فقدان عدد قليل من رقائق الأعصاب أو الصابون في شبكة كبيرة يُضعف أداءها بشكل ملحوظ بدلاً من التسبب في حدوث إخفاقات الكارثة.

التحديات الراهنة وواجهة البحوث

وعلى الرغم من التقدم المثير للإعجاب الذي أحرز في العقد الماضي، يواجه حساب الأورام العصبية تحديات كبيرة يجب التغلب عليها قبل أن يتسنى لها تحقيق اعتماد واسع النطاق، وهذه التحديات تشمل علوم المواد، وتصميم الدوائر، وتطوير الهياكل الأساسية الحاسوبية، والتكامل مع الهياكل الأساسية الحاسوبية القائمة، ويسعى الباحثون عبر الأوساط الأكاديمية والصناعة بنشاط إلى إيجاد حلول، ولا تظهر سرعة الابتكار علامات على التباطؤ.

حدود علوم المواد

ويتوقف أداء أجهزة التبديل العصبية اعتماداً بالغ الأهمية على نوعية المواد المستخدمة في بناء المتجانسات، وعناصر التغيير التدريجي، وغيرها من العناصر الناشئة، ويستلزم التباين في السلوكيات المتحولة - سواء عبر الأجهزة أو على التدوير - عقبة رئيسية أمام بناء صفائف واسعة النطاق تعمل بشكل موثوق به.

التعقيدات المعمارية

تصميم نظام خامدي واسع النطاق يوازن بين المرونة والكفاءة وسهولة البرمجة هو تحد هندسي معقد

التكامل مع النظم القائمة

"وبالنسبة لـ "الحساب العصبي ...لإنجاز تأثيره المحتمل يجب أن يكون عنصراً عملياً في نظام حاسوبي أوسع بدلاً من أن يكون كحلول بحثي مفصّل

الطلبات على الأفق

فالقدرات الفريدة للنظم العصبية تجعلها تحول مجموعة واسعة من الصناعات ومجالات التطبيق، وفي حين أن بعض التطبيقات لا تزال في مرحلة البحث، فإن بعضها الآخر يتجه بالفعل نحو الانتشار التجاري، وهو ما يُعزى إلى تزايد الطلب على التجهيز الذكي المنخفض الطاقة عند الحافة.

الأجهزة الآلية المتقدمة والنظم المستقلة

إن الأجهزة الآلية التي تعمل في مجال مراقبة الحركة العصبية، والتي تتفاعل مع أجهزة التحكم العصبي، والتي تتفاعل في الوقت الحالي، والتي تُستخدم في عمليات المسح الآلي، والتي تُستخدم في عمليات المسح، والتي تُستخدم فيها أجهزة التحكم في الأشعة العصبية، والتي تُستخدم في الوقت نفسه، والتي تُستخدم فيها أجهزة الاستشعار التي تحركها الأحداث، والتي لا تُبلغ إلا عن تغيرات في الأشعة،

حاسبة الحوسبة والإنترنت

كما أن شبكة الإنترنت للأشياء (IoT) مقيدة بشكل أساسي من خلال القوة وزوابق النطاق الترددي: فالبلايين من أجهزة الاستشعار الموصلة تولد كميات كبيرة من البيانات التي لا يمكن نقلها بصورة معقولة إلى السحابة اللازمة للتجهيز، كما أن أجهزة المعالجة بالأشعة الفوقية العصبية تقدم بديلا عن طريق القيام بالتجهيز الذكي، والكشف عن الشذوذ، واتخاذ القرارات مباشرة على أجهزة الاستشعار، ولا تبث إلا الأحداث ذات الصلة أو الملخصات ذات الصلة باستمرار.

الرعاية الصحية والاعتلال

كما أن تكنولوجيا الأشعة العصبية تخلق أدوات جديدة قوية للرعاية الصحية والبحوث العصبية الأساسية، حيث يتعلم الباحثون في الوقت الحقيقي، والقوى العصبية المنخفضة، تجارب الأشعة المخية المغلقة حيث يتفاعل نظام الأشعة العصبية مع الأنسجة العصبية الحية، مما يؤدي إلى وجود تفاعلات متطورة بينية بينية بينية الدماغ والجهاز العصبي يمكن أن يفككها بالخيانة العالية أو يقدم التحفيز النفسي للاضطرابات العصبية.

المستقبل: موجز المعلومات البيولوجية والدراسية

وفي المستقبل، فإن مسارات حاسبة الأعصاب تشير إلى مستقبل تتقاسم فيه النظم الالكترونية بصورة متزايدة مبادئ الحساب العصبي مع نظرائها البيولوجيين، حيث أن المواد والأجهزة والهيكلات والمقاييس الدقيقة، ورقائق الكفاءة العصبية ستؤدي إلى زيادة سرعة وفعالية وكفاءة هذه النظم وسهولة برمجتها، مما يتيح إمكانية تطبيق تطبيقات السحاب التي لا تصل إليها حاليا.

غير أنه من المهم الاعتراف بأن حساب الأعصاب ليس بديلا عالميا للحوسبة التقليدية، إذ أن العديد من المهام - من صحائف البيانات العلمية إلى أجهزة القياس ذات التراكمية الكبيرة - هي أفضل ملاءمة بكثير للهيكل الحاسوبي للأجهزة الحاسوبية الجاهزة، مع وجود خواص محددة لها وقدرة كبيرة على الذاكرة، والإمكانيات الحقيقية لحساب الأعصاب تكمن في زيادة النظم التقليدية،

إن أكبر الأسس الإلكترونية للحوسبة العصبية - المتجانسات، والترجمة المتقدمة، والأجهزة المتحولة المقاومة، وإدماجها في الشبكات العصبية الوظيفية - تقام اليوم في المختبرات في جميع أنحاء العالم، وكل تقدم في علوم المواد، وكل مفهوم جديد من الأجهزة، وكل هيكل محسن يقترب من الانتشار العملي والمرتجع، بينما تظل التحديات قائمة في توحيد الأجهزة والتعقيد المعماري وتكامل البرمجيات،

وفي نهاية المطاف، فإن مستقبل حاسبة الأعصاب لا يمكن فصله عن مستقبل الإلكترونيات، كما أن نفس القوى - التصغير، والابتكار المادي، والإبداع المعماري - التي دفعت صناعة شبه الموصلات إلى عقود - تُستخدم الآن لبناء آلات تُقارن مثل المخ، وحيث أن هذه القوى لا تزال تتكشف، فإن الحدود بين البرمجيات البيولوجية والاصطناعية ستتسم بالوض، ليس لأن الآلات ستتعزز.

External Resources:]

  • Intel Neuromorphic Computing Research - Information on Intel's Loihi family of neuromorphic processors and software tools.
  • تفاصيل عن رقاقة (آي بي إم) الحقيقية وما يتصل بها من بحوث في الهندسة العصبية الفعالة للطاقة
  • Stanford Brains in Silicon Lab - Resources on Neurogrid, analog neuromorphic design, and computational neuroscience at Stanford.
  • Nature: Neuromorphic Engineering Overview] - مقال استعراض شامل بشأن المواد والأجهزة التي تقوم على حساب الأشعة العصبية.