هذا الحاسوب الجديد المستوحى من طريقة عمل العصبونات يدرب نفسه بنفسه

•    تمكن الباحثون من جعل الحواسيب التماثلية تتجاوز حدودها، وذلك باستخدام الحوسبة التخزينية، والانتشار العكسي.

•    يمكننا أن نسرع تطور التقنيات التي تمتلك القدرة على تحسين نفسها، وذلك بالدمج بين التقنيات الموجودة والابتكارات الجديدة.

أساليب حوسبة قليلة الاستخدام

يعتقد فريق بحثي من بلجيكا أنهم قد اقتربوا من تأجيل النهاية المرتقبة لقانون مور، وذلك بدون استخدام حاسوب خارق. فقد قام الفريق بتطوير حاسوب تماثلي مستوحى من طريقة عمل العصبونات، ويمتلك القدرة على تدريب نفسه بنفسه، وتحسين أية مهمة يعمل عليها، وذلك باستخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي تسمى بالحوسبة التخزينية Reservoir computing، ودمجها مع خوارزمية أخرى تسمى بالانتشار العكسي Backpropagation.

الحوسبة التخزينية هي خوارزمية عصبونية تحاكي إمكانية معالجة المعلومات في المخ. من ناحية أخرى، فإن الانتشار العكسي يسمح للنظام بتأدية آلاف الحسابات التكرارية لتقليل الخطأ، مما يجعل النظام يحسن من حله للمشكلة.

يشرح بيوتر أنتونيك: "يبين عملنا أن خوارزمية الانتشار العكسي يمكن تطبيقها، وضمن شروط محددة، على نفس العتاد الصلب المستخدم للحوسبة التماثلية، مما قد يحسن من أداء أنظمة هذا العتاد."

قام أنتونيك، بالاشتراك مع ميشييل هيرمانز، ومارك هايلتيرمان، وسيرج ماسار في جامعة بروكسل الحرة في بروكسل، بلجيكا، بنشر دراستهم حول هذا العتاد الصلب ذاتي التعلم في مجلة Physical Review Letters.

تعلم ذاتي حقيقي

ليس العتاد الصلب ذاتي التعلم - والذي ابتكره هذا الفريق - أفضل من الحواسب التخزينية الاختبارية الأخرى في حل مهام حوسبة صعبة وحسب، بل إنه أيضا قادر على التعامل مع مهام كانت تعتبر سابقاً أعقد من قدرات الحواسيب التخزينية التقليدية.

تشير كلمة "Full" إلى نظام العتاد الصلب الجديد، فيما تشير كلمة "Reservoir" إلى النظام التقليدي.

بتطبيق الحوسبة التخزينية والانتشار العكسي مادياً على تجهيزات ضوئية (أي نظام الكتروني ضوئي مع ارتباط ذي تأخير زمني)، تمكن العتاد الصلب من تأدية ثلاث مهام: الأولى TIMIT، وهي مهمة التعرّف على الكلام، والثانية NARMA10، وهي تستخدم في أغلب الأحيان لاختبار الحواسيب التخزينية، والثالثة VARDEL5، وهي مهمة لا خطية معقدة، ومن المفترض أنها تتجاوز قدرات الحوسبة التخزينية التقليدية.

يتطلع الباحثون إلى زيادة قدرات هذه الحوسبة التخزينية الجديدة، خصوصاً أنها تقنية قادرة على تحسين نفسها. يقول أنتونيك: "على سبيل المثال، إننا نكتب ورقة بحثية تبين أنه يمكن استخدام هذه التقنية لتوليد أنماط دورية ومحاكاة أنظمة عشوائية".

لاحقاً، يهدف الفريق إلى زيادة سرعة التجارب. "نحن نختبر حالياً الأنظمة الضوئية، حيث تتم معالجة المتحولات الداخلية في نفس الوقت. نسمي هذا بالبنية التفرعية. وهي قادرة على تأمين مقادير مختلفة من التسريع. وفي المستقبل، قد نعيد دراسة الخطأ الفيزيائي في الانتشار العكسي، ولكن في هذه الأنظمة التفرعية والأكثر سرعة".