تمكن فريق بحثي في كلية فيتربي للهندسة وكلية الحوسبة المتقدمة بجامعة جنوب كاليفورنيا من ابتكار خلايا عصبية اصطناعية تحاكي السلوك الكهروكيميائي للخلايا الدماغية الحقيقية، في خطوة قد تُحدث ثورة في تطوير أجهزة حاسوبية أكثر كفاءة تشبه الدماغ، وتدعم مستقبل الذكاء الاصطناعي العام

على عكس الرقاقات العصبية التقليدية التي تحاكي نشاط الدماغ رقمياً، تعمل هذه الخلايا الجديدة باستخدام عمليات كيميائية وكهربائية حقيقية، ما يجعلها أكثر شبهاً بالخلايا الدماغية الطبيعية، وفقاً لما ورد في موقع "إنتريستنغ إنجينيرينغ".

قاد المشروع جوشوا يانغ، أستاذ هندسة الحاسوب والكهرباء ومدير مركز التميز في الحوسبة العصبية الشكلية بجامعة جنوب كاليفورنيا، الذي طوّر مع فريقه نوعاً جديداً من الخلايا العصبية الاصطناعية يعتمد على ما أطلقوا عليه اسم "المقاومات الذاكرية الانتشارية".

كيف تعمل الخلايا العصبية الاصطناعية؟

بدلاً من الاعتماد على حركة الإلكترونات، كما هو الحال في رقاقات السيليكون التقليدية، تعتمد هذه الخلايا على حركة الأيونات لمعالجة المعلومات، محاكاةً دقيقة لكيفية عمل الدماغ البشري، حيث تتحول الإشارات الكهربائية في نهاية الخلية العصبية إلى إشارات كيميائية لنقل المعلومات، ثم تعود كهربائية بعد عبور الإشارة.

يقول يانغ: "على الرغم من أن الأيونات في نقاط التشابك العصبي والخلايا الاصطناعية ليست متطابقة تماماً، إلا أن الفيزياء التي تحكم حركة الأيونات وديناميكياتها متشابهة جداً". ويضيف: "الفضة سهلة الانتشار، وتمكّننا من محاكاة النظام الحيوي ببنية بسيطة للغاية".

كفاءة أعلى بحجم أصغر

يتيح تصميم المقاوم الذاكري الانتشاري لكل خلية عصبية اصطناعية شغل مساحة ترانزستور واحد فقط، بدلًا من عشرات أو مئات الترانزستورات المستخدمة في التصاميم التقليدية.

ويشير يانغ إلى أن استخدام الأيونات يوفر كفاءة طاقة أعلى مقارنة بالحوسبة القائمة على الإلكترونات، ويتيح تعلم الأنظمة بفعالية مشابهة للدماغ البشري، الذي يتعرف على الأشياء بعد رؤيتها عدة مرات فقط وباستهلاك نحو 20 واط من الطاقة، في حين تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كميات هائلة من الطاقة لأداء مهام مماثلة.

خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام

بعد تطوير خلايا عصبية اصطناعية مدمجة وذات كفاءة عالية، يخطط فريق يانغ لتجربة شبكات كبيرة من هذه الخلايا ومقارنة أدائها بقدرة الدماغ على التعلم، بالإضافة إلى دراسة كيفية عمل الدماغ نفسه بشكل أفضل.

نُشرت هذه الدراسة في مجلة Nature Electronics، وتعتبر خطوة مهمة نحو بناء أجهزة حاسوبية تشبه الدماغ البشري وتفتح آفاقاً جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي.