تسعى الأبحاث الحديثة إلى تحسين كفاءة الطاقة في الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير خلايا عصبية مطبوعة تحاكي سلوك الدماغ البشري.
الخلايا العصبية المطبوعة التي تحاكي خلايا الدماغ قد تقلل من فاتورة الطاقة للذكاء الاصطناعي
مع تزايد الطلب على الطاقة من قبل الذكاء الاصطناعي، يبحث الباحثون عن طرق أكثر كفاءة لمعالجة المعلومات مستلهمين من الدماغ. تعتمد نهج جديد على استخدام الإلكترونيات المرنة لإنشاء خلايا عصبية صناعية يمكن أن تحاكي الإشارات البيولوجية وتقوم بالتفاعل المباشر مع الأنسجة العصبية الحية.
فجوات في التكنولوجيا العصبية الاصطناعية
لطالما حاول الباحثون إنشاء رقائق “عصبية” مصنوعة من خلايا عصبية صناعية تحاكي سلوك النبضات العصبية البيولوجية. ولكن لا تزال هناك فجوات واسعة بين كيفية عمل هذه الأجهزة والدماغ.
تظهر الخلايا العصبية الحقيقية في الدماغ مجموعة واسعة من أنماط النشاط، مما يساعدها على تشفير المعلومات ومعالجتها بكفاءة عالية. في المقابل، معظم الخلايا العصبية الاصطناعية هي نسخ متطابقة من بعضها البعض بسلوك نبضات موحد للغاية، مما يجبر الرقائق العصبية الاصطناعية على استخدام ملايين من هذه الخلايا لتحقيق وظائف متواضعة.
تقنية جديدة لإنشاء خلايا عصبية اصطناعية
الآن، صمم فريق من جامعة نورث وسترن تقنية تصنيع جديدة لإنشاء خلايا عصبية اصطناعية تحاكي أنماط الإشارات المعقدة الموجودة في الدماغ. كانت مخرجات الخلايا العصبية واقعية لدرجة أنهم نجحوا في تحفيز خلايا عصبية في أنسجة دماغ الفأر. والأهم من ذلك، أن هذا النهج يمكن أن يمهد الطريق لتقنيات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة من حيث الطاقة.
قال مارك هيرسام، الذي شارك في قيادة البحث، في بيان صحفي: “تحقق السيليكون التعقيد من خلال وجود مليارات من الأجهزة المتطابقة”. “كل شيء هو نفسه، جامد وثابت بمجرد تصنيعه. الدماغ هو العكس. إنه متنوع، ديناميكي وثلاثي الأبعاد. للانتقال في هذا الاتجاه، نحتاج إلى مواد جديدة وطرق جديدة لبناء الإلكترونيات.”
عملية الطباعة الجديدة
أنشأ الفريق خلاياهم العصبية الاصطناعية، الموصوفة في ورقة بحثية في Nature Nanotechnology، من خلال طباعة حبر إلكتروني خاص على بوليمر مرن. يحتوي الحبر على رقائق نانوية من ثنائي كبريتيد الموليبدينوم، الذي يعمل كموصل كهربائي، والجرافين، الذي يعمل كموصل كهربائي.
يحتوي الحبر أيضًا على بوليمر مثبت يقوم الباحثون عادةً بحرقه بعد الطباعة لمنع تداخله مع تدفق التيار. لكن الباحثين اكتشفوا أنه من خلال ترك بعضه، يمكنهم إدخال عيوب تؤدي إلى سلوك إشارات أكثر تعقيدًا.
بدلاً من حرق المادة تمامًا، قاموا بتحللها جزئيًا. ثم عندما مرروا تيارًا عبر الخلايا العصبية المطبوعة، تحلل البوليمر بشكل أكبر، ولكن بنمط غير متساوٍ خلق مسار موصل حيث يتم ضغط التيار في قناة ضيقة.
تطبيقات محتملة
هذا المسار المقيد يبدل بسرعة، مما ينتج عنه نبضات جهد حادة تشبه النبضات الموجودة في الخلايا العصبية الحقيقية. لا ينتج الجهاز نبضات بسيطة فقط، بل كل شيء من النبضات المعزولة إلى الإطلاق المستدام إلى الانفجارات الإيقاعية، تمامًا مثل الخلية العصبية الحقيقية.
باستخدام خلية عصبية مطبوعة واحدة وبعض المكونات الدائرية الأساسية، أنتج الباحثون أنماط نبضات متطورة. والأهم من ذلك، أنهم استطاعوا ضبط طول وتردد النبضات لتتناسب مع توقيت الإمكانات الفعلية البيولوجية، مما قد يكون مفيدًا لتطبيقات مثل الطب الإلكتروني الحيوي أو واجهات الدماغ-الكمبيوتر.
لاختبار ما إذا كانوا يستطيعون تجاوز مجرد مطابقة الأرقام، عمل الفريق مع أستاذ علم الأعصاب في نورث وسترن، إنديرا رمان، لربط خلاياهم العصبية الاصطناعية بشرائح من المخ للفأر وإطلاق نبضات في الأنسجة. استجابت الخلايا العصبية البيولوجية، مما يظهر أن الإشارات الاصطناعية كانت مقنعة بما يكفي لتنشيط الدوائر العصبية الحقيقية.
قال هيرسام: “يمكنك رؤية الخلايا العصبية الحية تستجيب لخلايانا العصبية الاصطناعية”. “لذا، لقد أظهرنا إشارات ليست فقط في المقياس الزمني الصحيح ولكن أيضًا في شكل النبض الصحيح للتفاعل مباشرة مع الخلايا العصبية الحية.”
تحديات المستقبل
بينما يمكن أن تؤدي هذه القدرات إلى بعض التطبيقات المثيرة، يأمل الباحثون بشكل رئيسي أن تساعد هذه التكنولوجيا في تقليل فاتورة الطاقة للذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة معالجة الدماغ الأكثر كفاءة.
قال هيرسام: “لتلبية الطلبات الطاقية للذكاء الاصطناعي، تقوم شركات التكنولوجيا ببناء مراكز بيانات بقدرة جيجاوات مدعومة بمحطات الطاقة النووية المخصصة”. يمكن أن تتوسع هذه الطريقة إلى حد معين، من حيث الطاقة والتبريد، كما قال. “مهما كان الأمر، نحتاج إلى ابتكار أجهزة أكثر كفاءة من حيث الطاقة للذكاء الاصطناعي.”
نظرًا للطريق الطويل والمعقد من المختبر إلى أرض المصنع، يبدو من غير المحتمل أن تساهم هذه التكنولوجيا في فاتورة الطاقة للصناعة في أي وقت قريب. ولكنها قد تمهد الطريق لطريقة أكثر ذكاءً للقيام بالحسابات في المستقبل.
مع استمرار التطورات في هذا المجال، يمكن أن تكون هذه التكنولوجيا خطوة نحو مستقبل أكثر كفاءة في استخدام الطاقة للذكاء الاصطناعي.
