أحدثت الحوسبة المستوحاة من الدماغ ثورة في تطبيقات “داخل الذاكرة”
يقود فريق بحثي من جامعة Twente مشروع HYBRAIN، الذي يقدم “الحوسبة في الذاكرة” لتطوير الحوسبة المستوحاة من الدماغ.
تستخدم تكنولوجيا الكمبيوتر الحالية “الحوسبة المتطورة” لاكتساب سرعات إنترنت أسرع بالإضافة إلى اتصال ومعالجة أسرع للبيانات.
ومع ذلك، فقد لاحظ العلماء عدم موثوقية تطبيقات القيادة الذاتية، حيث يمكن أن تؤدي الاستجابة البطيئة إلى وضع يهدد الحياة.
وهكذا، قام البروفيسور ويلفريد فان دير ويل من جامعة TU – جنبًا إلى جنب مع شركاء من أكسفورد ومونستر وبيزا وزيوريخ – بتنسيق مشروع البنى الإلكترونية الفوتونية الهجينة للحوسبة المستوحاة من الدماغ (HYBRAIN).
لماذا يبتعد العلماء عن الحوسبة المتطورة؟
كانت الحوسبة السحابية هي الحل الأصلي للحفاظ على معالجة البيانات والكمبيوتر عن بعد.
ومع ذلك، فإن الحاجة إلى نقل بعض التطبيقات إلى مكان أقرب إلى “التشغيل” الفعلي – أو محطة الطاقة الحاسوبية – قد ازدادت أهمية للتشغيل المحلي.
يُعرف هذا باسم “الحوسبة المتطورة”، وعند استخدام هذه التقنية، يتم تجنب تأخير التأخير، مما يمنع السرعات البطيئة التي تعتبر طويلة جدًا، حتى مع معايير الجوال القادمة والسريعة، مثل 5G و6 G.
ومع ذلك، فإن المشكلة التي لاحظها العلماء هي أن نقل قوة الحوسبة الثقيلة إلى التطبيق المحلي أمر غير مرغوب فيه.
عادةً ما يستخدم أسلوب الكمبيوتر الكلاسيكي قدرًا كبيرًا من حركة البيانات بين المعالج وذاكرته.
هذه ليست الطريقة التي يعمل بها الدماغ – الذاكرة والمعالجة هما مكونان لنفس العملية في الدماغ، وعلى عكس الحوسبة المتطورة، لا يوجد تداخل في حركة البيانات.
وبالتالي، سعى العلماء إلى بناء نظام كمبيوتر مع وضع ذلك في الاعتبار، والاعتقاد بأن إزالة التداخل المروري سيؤدي إلى تقنية أسرع وأكثر موثوقية يتم إنشاؤها بواسطة الحوسبة المستوحاة من الدماغ.
ما هو مشروع HYBRAIN؟
يهدف HYBRAIN إلى بناء نظام كمبيوتر مستوحى من كيفية عمل الدماغ، مما يعني أن الهدف هو أن يكون فائق السرعة وفعالًا للطاقة بشكل استثنائي.
سيجمع الباحثون بين عدد من الحلول المبتكرة للغاية، مثل “في حوسبة الذاكرة” ونظام تطوري مضطرب من تلقاء نفسه ولكنه مع ذلك يمكنه اكتشاف الأنماط المعقدة.
تبدأ العملية بجمع كميات هائلة من البيانات – مثل البيانات المرئية – من خلال استخدام التطبيقات، مثل الضوئيات المتكاملة.
لاحظ علماء HYBRAIN أن استخدام الضوئيات المتكاملة لجمع هذه المعلومات طريقة مفيدة، وهذا هو السبب في أن مدخلات نظام الذكاء الاصطناعي (AI) يتكون من معالج ضوئي، مما يسمح للباحثين بالعمل مع الضوء.
بعد ذلك، سيتم تقسيم البيانات بين شبكتي تعلم، إحداهما عبارة عن شبكة تعتمد على الحوسبة في الذاكرة، وتتألف مما يُعرف باسم “ memristors ”، وهي مقاومات يمكنها حفظ إعداداتها حتى عند إيقاف تشغيلها.
شبكة مثل هذه قادرة على تنفيذ عمليات خطية، مثل مضاعفة وإضافة تدفقات كبيرة من البيانات.
هل الحوسبة المستوحاة من الدماغ معقولة؟
أثبتت شبكة غير منتظمة مبنية من مواد النانو، تم تطويرها في TU، قدرتها على التعامل مع العمليات المعقدة غير الخطية.
ستحصل هذه الأنواع المنفصلة من شبكات التعلم أولاً على مرحلة تعلم (استنتاج)، وبعد ذلك يمكنهم اتخاذ الخيارات بأنفسهم.
في هذا النهج الحوسبي المستوحى من الدماغ، توجد اتصالات بين الأنظمة، ولكن لا يوجد نقل ضخم للبيانات في اتجاهين، كما هو الحال في أجهزة الكمبيوتر التي اعتدنا عليها. يمكن طرح السؤال، إذا كان لا يمكن بناء النظام ككل في الضوئيات.
ومع ذلك، فإن هذا يطرح مشكلة فيما يتعلق بالحجم، حيث أن المكونات والدوائر الضوئية كبيرة نسبيًا.
على الرغم من أن العلماء قد لاحظوا أنه في حين أنه من الصحيح أنه لن تكون هناك حاجة إلى تحويل إلى إشارات كهربائية في هذه الحالة، إذا أدى المشروع إلى نظام جديد ينجح في الوصول إلى استهلاك طاقة قريب من استهلاك الدماغ البشري، فسيكون هناك اختراق كبير. تم تحقيقه.
المصدر: innovationnewsnetwork
إقراء ايضا:
