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”. هذا النظام المقترح حديثًا يتطلب استهلاكًا أقل للطاقة.

كان الفريق بقيادة الأستاذ كيونغ مين كيم من قسم علوم وهندسة المواد. تم نشر البحث في المواد الوظيفية المتقدمة ودعمه KAIST، والمنظمة الوطنية للبحوث في كوريا، والمركز الوطني للتصنيع النانوي، وSK Hynix.

تحاكي طوبولوجيا الشبكة العصبية

تم تطوير تقنية يمكنها التعامل بشكل فعال مع العمليات الرياضية للذكاء الاصطناعي عن طريق تحاكي التغييرات في طوبولوجيا الشبكة العصبية وفقًا للموقف. هذا مستوحى من الدماغ البشري، الذي يمكنه تغيير طوبولوجيا الخلايا العصبية في الوقت الفعلي، مما يسمح له بالتعلم وتخزين أو استدعاء الذكريات عند الحاجة. (NRC )

تطبق هذه الطريقة الجديدة للتعلم الاصطناعي بشكل مباشر تكوين 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 المخصصة للذكاء الاصطناعي تتطلب استهلاكًا عاليًا للطاقة. إذا كانوا سيقومون بمهام كبيرة النطاق، فإنهم يحتاجون أيضًا إلى مصفوفات ذاكرة متكاملة للغاية. هذه القيود في الاستهلاك والتكامل أثبتت صعوبة التغلب عليها، لذلك بدأ الباحثون في النظر بشكل أعمق داخل الدماغ البشري لمعرفة كيف يحل المشكلات.

تقنية كفءة للغاية

أثبت الفريق كفاءة التقنية الجديدة من خلال إنشاء أجهزة شبكة عصبية اصطناعية مع مصفوفة синаптиック ذاتية التعديل وخوارزمية يشار إليها باسم “نظام التخزين”. تم تطوير هذا الأجهزة لتنفيذ تعلم الذكاء الاصطناعي، وتمكنت من تقليل الطاقة بنسبة 37٪ داخل نظام التخزين دون أن يحدث تدهور في الدقة.

“في هذه الدراسة، قمنا بتطبيق طريقة التعلم للدماغ البشري مع تكوين دائرة بسيطة فقط، ومن خلال ذلك تمكنا من تقليل الطاقة المطلوبة بنسبة تقارب 40٪”، قال الأستاذ كيم.

من بين الجوانب المهمة لنظام التخزين الجديد الذي يحاكي نشاط الدماغ هو أنه متوافق مع الأجهزة الإلكترونية الحالية وأجهزة الشبكات الشبه موصلة التجارية. يمكن أن يلعب النظام دورًا كبيرًا في تصميم رقائق الشبكات الشبه موصلة الجديدة للذكاء الاصطناعي.