تقنية نيورومورفية من IBM وIntel قد تكون مفيدة لتحليل صور الأشعة السينية والأسواق المالية
يمكن أن تكون الرقائق الدقيقة «النيورومورفية» المستوحاة من الدماغ من IBM وIntel مفيدة ليس فقط للذكاء الاصطناعي. وتشير دراسة جديدة إلى أنها قد تكون مثالية أيضًا لفئة من الحسابات المفيدة في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تحليل الأشعة السينية الطبية والاقتصاد المالي.
حاول العلماء منذ زمن طويل محاكاة عمل الدماغ باستخدام برامج تُعرف بالشبكات العصبية، وأجهزة تُعرف برقائق نيورومورفية. وحتى الآن كانت الحوسبة النيورومورفية تركز في معظمها على تنفيذ الشبكات العصبية. ولم يكن واضحًا ما إذا كان هذا العتاد قد يكون مفيدًا خارج تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تحاكي الرقائق النيورومورفية عادةً عمل الخلايا العصبية بطرق مختلفة، مثل تنفيذ عدد كبير من الحسابات بالتوازي. وعلاوة على ذلك، وكما تقوم الخلايا العصبية البيولوجية بالحساب وتخزين البيانات معًا، فإن العتاد النيورومورفي يسعى غالبًا إلى دمج المعالجات والذاكرة، مما قد يقلل الطاقة والوقت اللذين تُهدرهما الحواسيب التقليدية في نقل البيانات بين هذه المكونات.
بينما تستخدم الرقائق الدقيقة التقليدية إشارات تُطلق على فترات زمنية منتظمة لتنسيق عمل الدوائر، فإن النشاط في البنية النيورومورفية يظهر غالبًا على شكل نبضات تنطلق فقط عندما يبلغ الشحن الكهربائي قيمة معينة، وهو ما يشبه إلى حد كبير ما يحدث في دماغ مثل دماغنا.
حتى الآن كانت الميزة الرئيسية للحوسبة النيورومورفية هي كفاءة الطاقة: فقد أدت ميزات مثل النبضات ودمج الذاكرة مع المعالجة إلى ظهور رقاقة IBM TrueNorth، التي كانت كثافة قدرتها أقل بأربع مراتب من كثافة المعالجات الدقيقة التقليدية في ذلك الوقت.
«من خلال كثير من الدراسات نعلم أن الحوسبة النيورومورفية ستملك مزايا من حيث كفاءة الطاقة، لكن في الممارسة العملية لا يهتم الناس بتوفير الطاقة إذا كان ذلك يعني أنك تعمل أبطأ بكثير»
يعتقد العلماء الآن أن الحواسيب النيورومورفية قد تكون مناسبة جيدًا لما يُسمى طرق مونت كارلو، حيث تُعامل المشكلات في جوهرها كألعاب، وتُحل الحلول عبر عدد كبير من المحاكاة العشوائية أو «الجولات» العشوائية في هذه الألعاب.
«توصلنا إلى الجولات العشوائية عند النظر في مشكلات لا تتوسع بشكل جيد على العتاد التقليدي. عادةً تتطلب حلول مونت كارلو عددًا كبيرًا من الجولات العشوائية لتقديم حل جيد، وعلى الرغم من أن ما يفعله كل جوّال مع مرور الوقت يسهل حسابه منفردًا، فإن الحاجة إلى تنفيذ عدد كبير من هذه الجولات تصبح عمليًا مرتفعة بشكل مفرط»
في المقابل، بدلًا من محاكاة مجموعة من الأجسام العشوائية المتجولة بالتوازي، يقوم كل منها بحساباته الخاصة، يمكن للعلماء برمجة شبكة نيورومورفية موحدة من الدوائر لتمثيل جميع الحسابات التي يمكن أن تنفذها الجولة العشوائية، ثم، بالتفكير في كل جولة عشوائية كنبضة تتحرك عبر الشبكة، حل المشكلة كاملة دفعة واحدة.
على وجه التحديد، كما أظهرت دراسات سابقة أن الحوسبة الكمومية قد تُظهر «ميزة كمومية» على الحوسبة الكلاسيكية في مجموعة كبيرة من المهام، وجد الباحثون أن «ميزة نيورومورفية» قد توجد عند الحديث عن الجولات العشوائية عبر سلاسل ماركوف ذات الزمن المنفصل.
«إذا تخيلت المشكلة كلعبة لوحية، فإن «السلسلة» هنا تعني لعبة تمر عبر تسلسل من الحالات أو المساحات. وتعني سلاسل ماركوف أن المكان التالي في اللعبة الذي يمكنك الانتقال إليه يعتمد فقط على مكانك الحالي، لا على تاريخك السابق، كما في ألعاب الطاولة مثل «مونوبولي» أو «بلد الحلويات». و«الزمن المنفصل» يعني ببساطة أن هناك فاصلًا زمنيًا ثابتًا بين تغيّر المساحات — أي الدور»
في التجارب التي أجريت على الرقائق النيورومورفية IBM TrueNorth وIntel Loihi، ومعالج Intel Xeon E5-2662 من فئة الخوادم ووحدة معالجة الرسوميات Nvidia Titan Xp، وجد العلماء أنه عند حل هذه الفئة من المشكلات على نطاق واسع، كانت الرقائق النيورومورفية أكثر كفاءة من أشباه الموصلات التقليدية من حيث استهلاك الطاقة، ومنافسة إن لم تكن أفضل من حيث الوقت.
«أؤمن بقوة بأن الحوسبة النيورومورفية للذكاء الاصطناعي مثيرة للاهتمام جدًا، وأن العتاد المستند إلى الدماغ سيؤدي إلى ذكاء اصطناعي أذكى وأقوى. لكن في الوقت نفسه، فإن إظهار أن الحوسبة النيورومورفية يمكن أن تكون فعّالة في تطبيقات الحوسبة التقليدية، قد يكون لهذه التقنية تأثير أوسع بكثير على المجتمع»
أحد سبل تحقيق ميزة الرقائق النيورومورفية في الأداء وكفاءة الطاقة كان درجة عالية من التوازي. وزاد من ذلك القدرة على تمثيل كل جولة عشوائية كنشاط نبضي واحد بدلًا من مجموعة أكثر تعقيدًا من الإجراءات.
«القيد الكبير في طرق مونت كارلو هذه هو أننا نحتاج إلى محاكاة عدد كبير من الجوّالين. ولأن النبضات طريقة بسيطة جدًا لتمثيل الجولة العشوائية، فإن إضافة جوّال عشوائي إضافي تعني ببساطة إضافة نبضة واحدة أخرى إلى النظام تعمل بالتوازي مع الباقي. وبذلك تكون التكلفة الزمنية لكل جوّال إضافي زهيدة جدًا»
تمتلك القدرة على حل هذه الفئة من المشكلات بكفاءة مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة، مثل محاكاة الأسهم والخيارات في الأسواق المالية، وفهم أفضل لكيفية تفاعل الأشعة السينية مع العظام والأنسجة الرخوة، وتتبع انتقال المعلومات عبر وسائل التواصل الاجتماعي، ومحاكاة انتشار الأمراض بين الفئات السكانية. ويرى آيمون أن «تطبيقات هذا النهج موجودة في كل مكان».
لكن حقيقة أنه قد يوجد لبعض المهام ميزة نيورومورفية «لا تعني أن الحواسيب المستوحاة من الدماغ يمكنها أن تفعل كل شيء أفضل من الحواسيب التقليدية»، يحذر آيمون. ووفقًا له، فإن مستقبل الحوسبة سيرتبط على الأرجح بالجمع بين تقنيات مختلفة. ولا يحاول العلماء القول إن النيورومورفية ستحل محل كل شيء.
يدرس العلماء حاليًا طرق التحكم في التفاعل بين عدة «جوّالين» أو مشاركين في هذه السيناريوهات، بما يتيح استخدام تطبيقات مثل محاكاة الديناميكا الجزيئية. كما يطورون أدوات برمجية لمساعدة المطورين الآخرين على العمل في هذا البحث.
