الحوسبة الكمومية
جسر الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الشبيهة بالدماغ
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
النقاط الرئيسيةNeuromorphic computing chips mimic brain synapses to slash AI energy costs and boost…
عرض المزيد
- Neuromorphic computing chips mimic brain synapses to slash AI energy costs and boost performance.
- Vanadium oxide materials enable memory storage distributed across a chip like the human brain.
- Purdue-led research can now guide electrical current to maximize memory effects in neuromorphic materials.
في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، يتواصل البحث عن الأجهزة التي يمكنها مواكبة الطلبات الحسابية المتزايدة. وقد تم تحقيق اختراق كبير في هذا السعي من خلال جهود تعاونية بقيادة جامعة بوردو، إلى جانب جامعة كاليفورنيا سان دييغو (UCSD) وÉcole Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) في باريس. ويمثل هذا التعاون خطوة مهمة في مجال الحوسبة الشبيهة بالدماغ، وهي نهج ثوري يهدف إلى محاكاة آليات الدماغ البشري في الهندسة المعمارية للحوسبة.
تحديات الأجهزة الحالية للذكاء الاصطناعي
أدت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي إلى خوارزميات ونماذج معقدة، مما يتطلب مستوى غير مسبوق من القوة الحسابية. ومع ذلك، عندما نغوص أعمق في مجال الذكاء الاصطناعي، يظهر تحد كبير: عدم كفاءة الأجهزة الحالية القائمة على السيليكون في مواكبة متطلبات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة.
تشرح إريكا كارلسون، أستاذة الفيزياء والفلك التي تشغل كرسي الأستاذية المخصص للذكرى السنوية الـ150 لجامعة بوردو، هذا التحدي بشكل موجز. وهي تقول: “رموز الذكاء الاصطناعي الملهمة بالدماغ يتم تشغيلها في الغالب على بنى حاسوبية تقليدية قائمة على السيليكون لم تكن مصممة لهذا الغرض.” وهذا يؤكد على انفصال أساسي بين الأجهزة الحالية، التي تم تصميمها في الغالب للحوسبة العامة، ومتطلبات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
يؤدي هذا التباين، كما تشير كارلسون، ليس فقط إلى تقييد التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا إلى عدم كفاءة كبيرة في الطاقة. الشريحة السيليكونية، ركيزة العصر الرقمي، ليست مناسبة بشكل جوهري للمعالجة المتوازية والمترابطة التي تتطلبها الشبكات العصبية ونمذجة التعلم العميق. يتناقض أداء المعالجات المركزية التقليدية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) بشكل صارخ مع متطلبات الحوسبة المتقدمة للذكاء الاصطناعي.
كشف الحوسبة الشبيهة بالدماغ
أدت جهود البحث التعاونية إلى اختراق كبير، كما هو موضح في دراستهم “ذاكرة عكس مسار التدرج الموزعة مكانيًا في VO2”. وتُعلن هذه الدراسة عن نهج جديد في أجهزة الحوسبة، مستوحى من عمليات المشابك العصبية في الدماغ البشري.
المركزي في هذا الاختراق هو مفهوم الحوسبة الشبيهة بالدماغ. على عكس هياكل الحوسبة التقليدية، تسعى الحوسبة الشبيهة بالدماغ إلى محاكاة هيكل ووظيفة الدماغ البشري، مع التركيز بشكل خاص على الخلايا العصبية والمشابك العصبية. الخلايا العصبية هي خلايا نقل المعلومات في الدماغ، والمشابك العصبية هي الفجوات التي تسمح بإمرار الإشارات من خلية عصبية إلى أخرى. في الأدمغة البيولوجية، هذه المشابك العصبية حاسمة لتشفير الذاكرة.
يتمثل ابتكار الفريق في استخدام أكاسيد الفاناديوم، وهي مواد مناسبة بشكل فريد لإنشاء خلايا عصبية ومشابك عصبية اصطناعية. يمثل هذا الاختيار ابتعادًا كبير عن المناهج التقليدية القائمة على السيليكون، مما يجسد جوهر الهندسة المعمارية الشبيهة بالدماغ – تكرار سلوك شبيه بالدماغ داخل رقاقات الحوسبة.
الكفاءة في الطاقة والمعالجة المحسنة
الآثار المترتبة على هذا الاختراق بعيدة المدى، لا سيما فيما يتعلق بالكفاءة في الطاقة والقدرات الحسابية. تشرح كارلسون الفوائد المحتملة قائلة: “تعد الهياكل الشبيهة بالدماغ واعدة لاستهلاك أقل للطاقة، وحوسبة محسنة، وأنماط حسابية مختلفة جذريًا، وتعلم مدمج في البنية، وتمييز أنماط محسن.” يمكن أن يغير هذا التحول في الحوسبة الشبيهة بالدماغ مشهد الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر استدامة وكفاءة.
من بين المزايا الأكثر إقناعًا للحوسبة الشبيهة بالدماغ هو وعدها بتقليل بشكل كبير التكاليف الطاقوية المرتبطة بتدريب نماذج لغة كبيرة مثل ChatGPT. يُعزى استهلاك الطاقة العالي الحالي لهذه النماذج في الغالب إلى عدم التطابق بين الأجهزة والبرامج – فجوة تسعى الحوسبة الشبيهة بالدماغ إلى سدها. من خلال تقليد المكونات الأساسية للدماغ، توفر هذه الهياكل طريقة أكثر طبيعية وكفاءة لمنظومات الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات والتعلم منها.
كما تشير كارلسون إلى حدود السيليكون في تكرار السلوك الشبيه بالخلايا العصبية، وهو جانب حاسم لتطوير أجهزة الذكاء الاصطناعي. تسعى الهياكل الشبيهة بالدماغ، مع قدرة تقليد المشابك العصبية والخلايا العصبية، إلى ثورة في كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أقرب إلى نموذج يشبه العمليات الإدراكية البشرية.
عنصر رئيسي في هذا البحث هو الاستخدام المبتكر لأوكسيد الفاناديوم. أظهرت هذه المادة وعدًا كبيرًا في محاكاة وظائف الخلايا العصبية والمشابك العصبية في الدماغ. يبرز ألكسندر زيمرز، عالم تجريبي رائد من جامعة السوربون وESPCI، هذا الاختراق قائلاً: “في ثنائي أكسيد الفاناديوم، لاحظنا كيف يتصرف مثل المشبك العصبي الاصطناعي، وهذا قفزة كبيرة في فهمنا.”
أدى بحث الفريق إلى طريقة أبسط وأكثر كفاءة لتخزين الذاكرة، مشابهة لطريقة عمل الدماغ البشري. من خلال ملاحظة كيفية سلوك أوكسيد الفاناديوم تحت ظروف مختلفة، اكتشفوا أن الذاكرة لا يتم تخزينها فقط في أجزاء معزولة من المادة ولكن يتم توزيعها في جميع أجزائها. هذا الاكتشاف حاسم لأنه يقترح طرقًا جديدة لتصميم وبناء أجهزة شبيهة بالدماغ، والتي يمكن أن تعالج المعلومات بشكل أكثر فعالية وكفاءة مثل الدماغ البشري.
تطوير الحوسبة الشبيهة بالدماغ
بناءً على نتائجهم الرائدة، يخطط فريق البحث لتوجيه مسار المرحلة القادمة من عملهم. مع القدرة المثبتة على ملاحظة التغييرات داخل المادة الشبيهة بالدماغ، يخططون لتجربة المزيد من خلال تعديل خصائص المادة بشكل محلي. يشرح زيمرز إمكانيات هذا النهج: “قد يسمح لنا ذلك بتوجيه التيار الكهربائي عبر مناطق محددة في العينة حيث يكون تأثير الذاكرة عند أقصى حد، مما يعزز بشكل كبير السلوك المشبك العصبي لهذه المادة الشبيهة بالدماغ.”
تفتح هذه الاتجاهات أبوابًا مثيرة للمستقبل في مجال الحوسبة الشبيهة بالدماغ. من خلال تحسين التحكم في هذه المواد وتعديلها، يهدف الباحثون إلى إنشاء أجهزة شبيهة بالدماغ أكثر كفاءة وفعالية. يمكن أن تؤدي هذه التطورات إلى أجهزة قادرة على محاكاة تعقيدات الدماغ البشري بشكل أوثق، مما يفتح الطريق أمام أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا وكفاءة في استهلاك الطاقة.
