تقنية الأجهزة الذكية التي تحاكي التغييرات في طوبولوجيا الشبكة العصبية

قدم فريق من الباحثين في معهد كوريا المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST) نظامًا جديدًا مستوحى من تعديل الدماغ العصبي، ويسمى “نظام التخزين”. يتطلب هذا النظام المقترح حديثًا استهلاكًا أقل للطاقة.

قاد الفريق البروفيسور كيونغ مين كيم من قسم علوم وهندسة المواد. ونشر البحث في Advanced Functional Materials ودعمه KAIST، والمنظمة الوطنية للبحوث في كوريا، ومركز النانو فاب الوطني، وSK Hynix.

تحاكي طوبولوجيا الشبكة العصبية

طور الباحثون تقنية يمكنها التعامل بكفاءة مع العمليات الرياضية للذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة التغييرات في طوبولوجيا الشبكة العصبية حسب الحالة. هذا مستوحى من الدماغ البشري، الذي يمكنه تغيير طوبولوجيا الأعصاب في الوقت الفعلي، مما يسمح له بالتعلم وتخزين أو استدعاء الذكريات عند الحاجة.

تطبق هذه الطريقة الجديدة للتعلم الاصطناعي بشكل مباشر تكوينات دوائر التنسيق العصبية.

من أجل تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في الأجهزة الإلكترونية، من المهم دعم تطوير الأجهزة المخصصة. ومع ذلك، فإن معظم الأجهزة الإلكترونية المصممة للذكاء الاصطناعي تتطلب استهلاكًا عاليًا للطاقة. إذا كانت ستقوم بمهام كبيرة النطاق، فإنها تحتاج أيضًا إلى مصفوفات ذاكرة متكاملة للغاية. أثبتت هذه القيود في الاستهلاك والتكامل صعوبة التغلب عليها، لذلك بدأ الباحثون في النظر بشكل أعمق داخل الدماغ البشري لمعرفة كيف يحل المشكلات.

تقنية عالية الكفاءة

أثبت الفريق كفاءة التقنية الجديدة من خلال إنشاء عتاد شبكة عصبية اصطناعية مع مصفوفة عصبية ذاتية التصحيح وخوارزمية يشار إليها باسم “نظام التخزين”. تم تطوير هذا العتاد لأداء تعلم الذكاء الاصطناعي، وتمكنت من تقليل الطاقة بنسبة 37٪ داخل نظام التخزين دون تعرض لانخفاض الدقة.

“في هذه الدراسة، قمنا بتنفيذ طريقة تعلم الدماغ البشري باستخدام تركيبة دائرة بسيطة، ومن خلال ذلك تمكنا من تقليل الطاقة المطلوبة بنسبة تقارب 40٪”، قال البروفيسور كيم.

من الجوانب المهمة لنظام التخزين الجديد الذي يقلد نشاط الدماغ هو أنه متوافق مع الأجهزة الإلكترونية الحالية وأجهزة شبه الموصلات التجارية. يمكن أن يلعب النظام دورًا كبيرًا في تصميم رقائق شبه الموصلات الجيل التالي للذكاء الاصطناعي.