باحثون يكشفون كيف يمكن لمحاكاة الدماغ البشري أن تحل أزمة الطاقة في الذكاء الاصطناعي

طور الباحثون في جامعة ساري بإنجلترا تقنية جديدة تهدف إلى تحسين كفاءة استهلاك الطاقة أثناء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وتعتمد هذه التقنية على محاكاة طريقة اتصال الخلايا العصبية في الدماغ، حسب ما أفادت به “بي بي سي”.

آلية توصيل الطبوجرافيا المتفرقة

أطلق الفريق في قسم الحوسبة والهندسة المستوحاة من الطبيعة اسم “توصيل الطبوجرافيا المتفرقة” على هذه الآلية الجديدة. وتعكس هذه التسمية تصميم الوصلات العصبية في الدماغ، الذي يتسم بأنه متفرق ومنظم في الوقت نفسه.

تحسين كفاءة التواصل بين الوحدات العصبية

في النظام التقليدي لمراكز الذكاء الاصطناعي، يتم توصيل كل وحدة معالجة عصبية في طبقة واحدة مع جميع الوحدات العصبية في الطبقة التالية. أما الآلية الجديدة، فتقوم بتوصيل كل وحدة معالجة عصبية بأقرب وحدة معالجة إليها أو بتلك التي تشترك معها في بعض الوظائف.

توفير كبير في استهلاك الطاقة

تساهم هذه الطريقة في تقليل استهلاك الطاقة، حيث لن تحتاج جميع الوحدات العصبية للعمل في كل مرة يستقبل فيها النموذج أمراً. علاوة على ذلك، تقلل هذه الآلية من الجهد اللازم لتوصيل جميع الوحدات ببعضها البعض، خاصةً أنه ليس هناك حاجة حقيقية لذلك. وقد أثبت الفريق أن محاكاة آلية التقليم، التي يقوم بها الدماغ لتدريب الخلايا العصبية، يمكن أن تصل بنماذج الذكاء الاصطناعي إلى دقة مماثلة أو أعلى من المعتاد، رغم استخدام جزء صغير من المعلومات والطاقة.

تطوير أنظمة ذكية ذات كفاءة عالية

يؤكد الدكتور رومان باور، المحاضر الأول في الجامعة، أن عملهم يثبت إمكانية تطوير أنظمة ذكية ذات كفاءة عالية وتستهلك طاقة منخفضة. ويضيف محسن كاميليان، طالب الدكتوراة في الجامعة وقائد الفريق الذي أجرى الدراسة: “ما نقوم به هو أسلوب جديد للتفكير في الشبكات العصبية، مبني على نفس المبادئ البيولوجية التي تجعل الذكاء الطبيعي فعالاً للغاية.”

خطط مستقبلية لتوسيع نطاق البحث

ما زال الفريق يدرس كيفية تطبيق هذه التقنية الجديدة واستخدامها في تطوير أدوات أكثر من مجرد الشبكات العصبية لنماذج الذكاء الاصطناعي.