متابعة – أمل علوي
قام الدكتور جوزيف فريدمان وزملاؤه من جامعة تكساس بدلاس الأمريكية، بتطوير نموذج أولي لجهاز كمبيوتر يتعلم الأنماط ويقوم بعمل التنبؤات باستخدام عدد أقل من حسابات التدريب مقارنة بأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية. هل يمكن أن تتعلم أجهزة الكمبيوتر بطريقة تشبه البشر دون الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتطلب تدريبًا مكلفًا للغاية؟
الحوسبة العصبية: الحل المحتمل
قد تكون الحوسبة العصبية هي الجواب. تتميز هذه التكنولوجيا الناشئة بوجود معدات أجهزة كمبيوتر مستوحاة من الدماغ، مما يمكنها من أداء مهام الذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر مع عدد أقل بكثير من حسابات التدريب وبتكلفة طاقة أقل من الأنظمة التقليدية. وبالتالي، فإن أجهزة الكمبيوتر العصبية لديها القدرة على تقليل الاعتماد على مراكز البيانات التي تستهلك الطاقة بشكل كبير، مما يمكنها من جلب استنتاجات وتعلم الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة المحمولة.
خطوات هامة نحو الابتكار
أحرز فريق الدكتور فريدمان، الأستاذ المساعد في هندسة الكهرباء والحاسوب في جامعة تكساس في دالاس، تقدمًا مهمًا في بناء جهاز كمبيوتر عصبي من خلال إنشاء نموذج أولي صغير الحجم. هذا النموذج يمكنه تعلم الأنماط وإجراء التنبؤات باستخدام عدد أقل من حسابات التدريب مقارنةً بأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية. التحدي التالي هو توسيع نطاق هذا النموذج ليشمل أحجام أكبر.
استفادة من مبادئ التعلم
يعتمد نهج فريدمان على مبدأ اقترحه عالم النفس العصبي الدكتور دونالد هب، والذي يُعرف بقانون هب: “الخلايا العصبية التي تنطلق معًا، تتصل معًا”. يُستخدم هذا المبدأ لتعليم الكمبيوتر بطريقة مستقلة، حيث إذا أدى تحفيز خلية عصبية اصطناعية إلى تحفيز خلية عصبية أخرى، فإن الوصلة بينهما تصبح أكثر توصيلًا.
ابتكار في التصميم
تتضمن الابتكارات الرئيسية في تصميم فريدمان استخدام تقاطعات الأنفاق المغناطيسية (MTJs)، وهي أجهزة نانوية تتكون من طبقتين من المواد المغناطيسية مفصولة بطبقة عازلة. يمكن للإلكترونات أن تنتقل عبر هذه الحواجز بسهولة أكبر عندما تكون المغناطيسيات موجهة في نفس الاتجاه.
البحث والدعم
تم دعم أبحاث فريدمان من خلال منحة من برنامج تطوير الحياة المهنية المبكرة من مؤسسة العلوم الوطنية ومنحة من شركة أبحاث أشباه الموصلات. في سبتمبر، منحت وزارة الطاقة الأمريكية فريدمان منحة بقيمة 498,730 دولارًا لمدة عامين لدعم أبحاثه في الحوسبة العصبية.
يمثل هذا النموذج الأولي خطوة مهمة نحو تطوير أجهزة كمبيوتر عصبية قد تغير طريقة تعلم الآلات وتفاعلها مع العالم، مما يفتح آفاقًا جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
