العلماء يصنعون جهازًا إلكترونيًا صغيرًا يمكنه التعلم مثل الدماغ البشري

المكونات المبتكرة القائمة على واجهة الأكسيد، التي طورها الباحثون في مجموعة التميز ctd.qmat في فورتسبورغ، تحاكي الوظائف الرئيسية للشبكات العصبية إلكترونيًا وتفتح آفاقًا جديدة للأجهزة الموفرة للطاقة. مصدر الصورة: Jochen Thamm, think-design يمكن أن يؤدي الاختراق في مجال الإلكترونيات المستوحاة من الدماغ إلى أجهزة تعالج المعلومات وتتعلم دون الاعتماد على بنيات الحوسبة التقليدية. يمكن لمكون إلكتروني نانوي واحد أن يؤدي ثلاث وظائف مختلفة، تبديل التيار الكهربائي، وتخزين المعلومات من خلال المقاومة، وتذكر النشاط الكهربائي الماضي من خلال التغيرات في السعة. وقد أثبت الباحثون في ألمانيا هذا التنوع باستخدام مواد أكسيدية غير عادية، مما يفتح طريقًا محتملاً نحو أجهزة الكمبيوتر التي تعالج المعلومات وتتكيف بشكل أكبر مثل الدماغ البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم أن تستهلك كميات هائلة من الكهرباء، خاصة أثناء تدريب النماذج الكبيرة. أحد الأسباب التي تجعل الباحثين يستكشفون أجهزة بديلة هو أن أجهزة الكمبيوتر التقليدية تفصل عادة الذاكرة عن الحساب، مما يتطلب معلومات للتنقل بينهما. الدماغ يعمل بشكل مختلف. تتواصل خلاياها العصبية من خلال المشابك العصبية، وهي وصلات يمكن أن تتغير استجابةً للإشارات المتكررة أو الشديدة. تساعد هذه القدرة على التكيف، والمعروفة بالمرونة العصبية، الدماغ على التعلم من التجربة. واجهة مادية غير عادية يمكنها التعلم قام فريق بحث في جامعة فورتسبورغ، الذي يعمل ضمن مجموعة فورتسبورغ ودريسدن للتميز ctd.qmat ، بتطوير مكونات إلكترونية تعيد إنتاج العديد من السلوكيات المهمة للخلايا العصبية والمشابك العصبية. يستخدم نهجهم أكاسيد معقدة، وهي مواد يمكن تعديل خواصها الكهربائية لدعم وظائف مختلفة داخل نفس النظام. وتعتمد الأجهزة على مادتين: ألومينات اللانثانم (LaAlO₃، أو LAO للاختصار) وتيتانات السترونتيوم (SrTiO₃، أو STO للاختصار). كلاهما عوازل كهربائية بشكل فردي، ولكن عند جمعهما معًا، يشكلان طبقة موصلة رقيقة للغاية في الواجهة الخاصة بهما. تسمح هذه الطبقة، التي تسمى غاز الإلكترون شبه ثنائي الأبعاد، للإلكترونات بالتحرك عبر منطقة محصورة في الحدود بين المواد. ومن خلال تصميم الواجهة بعناية، يمكن للباحثين إنشاء مسارات موصلة مجهرية، توصف أحيانًا باسم “الطرق السريعة للإلكترون”. يمكن للتيار الكهربائي أن يحل محل ذرات الأكسجين داخل الهيكل، مما يغير مقاومته. تتيح هذه التغييرات “تدريب” الجهاز من خلال التحفيز الكهربائي، مما يوفر آلية فيزيائية لتخزين المعلومات حول النشاط السابق. ثلاث وظائف إلكترونية في جهاز واحد صغير باستخدام منصة المواد هذه، ابتكر باحثو فورتسبورغ مكونات يمكن أن تعمل كترانزستور، أو ميمريستور، أو مكثف ذاكري. يتحكم الترانزستور في تدفق التيار، بينما يقوم الميمريستور بتخزين المعلومات من خلال التغيرات في المقاومة الكهربائية. يتصرف المكثف الذاكري بشكل مختلف: تعتمد قدرته على تخزين الشحنة الكهربائية على حالته الكهربائية السابقة. وقد أثبت الباحثون أن مكونًا نانويًا واحدًا يمكنه توفير أي من هذه الوظائف الثلاث اعتمادًا على كيفية توصيله كهربائيًا. هذا التنوع يمكن أن يبسط تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية المبنية مباشرة في الأجهزة الإلكترونية. يقول سومن برادان، باحث ما بعد الدكتوراه في كرسي الفيزياء التقنية في فورتسبورغ: “ما يجعل منصتنا مثيرة للغاية هو أننا نستطيع تحقيق وظائف مختلفة تمامًا باستخدام نفس نظام المواد. وهذا يجعلنا أقرب إلى الأجهزة التي لا تقوم بالحوسبة فحسب، بل يمكنها أيضًا التعلم مباشرة داخل المكون وتخزين المعلومات مؤقتًا”. الحوسبة تسعى “الحوسبة المستوحاة من الدماغ” إلى إعادة إنتاج بعض آليات معالجة المعلومات والتعلم في الدماغ في الدوائر الإلكترونية. بدلًا من نقل البيانات بشكل مستمر بين وحدات المعالجة والذاكرة المنفصلة، تهدف هذه الأنظمة إلى الجمع بين الحساب وتخزين المعلومات والتكيف داخل المكونات الفردية. ومؤلف مشارك للدراسة. التطبيقات المستقبلية في تكنولوجيا الصحة القابلة للارتداء أحد التطبيقات المحتملة هو مراقبة الصحة. قد تقوم الأجهزة القابلة للارتداء والتي تتضمن هذا النوع من الإلكترونيات التكيفية في نهاية المطاف بتحليل الإشارات الفسيولوجية مباشرة، دون الحاجة إلى أجهزة حاسوبية منفصلة لكل مهمة معالجة. ومن المحتمل أن تقوم أجهزة الاستشعار “ذاتية التعلم” هذه بتتبع معدل ضربات القلب، أو ضغط الدم، أو درجة الحرارة، أو تشبع الأكسجين في الدم، أو نسبة الجلوكوز في الدم أثناء تكييف استجاباتها مع البيانات الواردة. كما يمكن أن تؤدي معالجة الإشارات محليًا إلى تقليل الطاقة اللازمة لنقل المعلومات إلى أنظمة خارجية. وفي الوقت الحالي، تظل هذه الاحتمالات أهدافًا طويلة المدى. يوضح البحث الوظائف الإلكترونية الأساسية بدلاً من نظام الذكاء الاصطناعي الكامل أو المستشعر الطبي. ستكون هناك حاجة إلى مزيد من التطوير لتحديد ما إذا كانت التكنولوجيا يمكنها تقديم تحسينات عملية في استهلاك الطاقة والموثوقية والأداء. المرجع: “الأجهزة الإلكترونية متعددة الأشكال القائمة على واجهة أكسيد للحوسبة العصبية” بقلم سومين برادان، كيريل ميلر، فابيان هارتمان، ميريت سبرينج، جوديث جابيل، بيرينجار ليكيرت، سيلك كون، مارتن كامب، فيكتور لوبيز-ريتشارد، مايكل سينغ، رالف كلايسن وسفين هوفلينج. 9 أبريل 2026، Nature Communications.DOI: 10.1038/s41467-026-71642-2لا تفوت أي إنجاز: انضم إلى النشرة الإخبارية لـ SciTechDaily. Google وأخبار Google.