بعد مواصلة التطورات في مجال الأنظمة الذكية وتصميم أجهزة الكمبيوتر المستمدة من آلية عمل الدماغ
فريق بحثي من جامعة خليفة يكشف عن طريقة جديدة لمحاكاة دماغ الإنسان باستخدام الحوسبة متعددة الأبعاد

تمثل دراسة عقل الإنسان المصدر  الرئيس الذي يقوم عليه تطوير  الأنظمة الحاسوبية. وعلى الرغم من أنه لا تزال الطريق طويلة لتطوير نظام حاسوبي مساوٍ في فعاليته عقل الإنسان لا سيما في المهام المتعلقة بالإدراك، إلا أنه تم صنع العديد من النماذج الحاسوبية المستمدة من طريقة عمل دماغ الإنسان.

وفي هذا الصدد، قامت إيمان حسن، طالبة من برنامج الدكتوراه في جامعة خليفة، بالبحث في طريقة جديدة في مجال حوسبة الأنظمة الذكية تُعرف بـ "الحوسبة متعددة الأبعاد" قادرة على النهوض بالأنظمة الذكية لتحقيق مستوى إدراك يحاكي العقل البشري. وأشرف على المشروع البحثي الدكتور بكر محمد، أستاذ مشارك ومدير مركز الأنظمة الدقيقة والدكتورة ياسمين حلواني، زميلة دكتوراه.

ويبحث مشروع الطالبة إيمان، والذي تم نشره مؤخرًا في المجلة العلمية المرموقة "آي إيه إيه إيه آكسيس"، في نماذج مختلفة من الحوسبة متعددة الأبعاد ويسلط الضوء على مزايا هذا النوع من الحوسبة. وتعتبر الحوسبة متعددة الأبعاد نموذجًا حديثًا نسبيًا في مجال الحوسبة التي تستخدم  ناقلات كبيرة يتكون كل منها من 10,000 بت تحاكي أنماط النشاط العصبي في دماغ الإنسان، وهي الوسيلة التي يمكن لأنظمة الحوسبة الذكية من خلالها الاحتفاظ بالذاكرة وبالتالي الحد من الطاقة ومتطلبات عمليات الحوسبة.

وتتميز ناقلات الحوسبة متعددة الأبعاد بفعالية في مواجهة الضوضاء، تمامًا كما هو الحال في الجهاز العصبي المركزي عند الإنسان، حيث تتطلب الأنظمة الذكية عمليات الكشف عن أنماط الضوضاء وحفظها وتقييدها ومن ثم إطلاقها، لذلك تعد الحوسبة متعددة الأبعاد الحل الأنسب للتحكم بتلك الأنماط. وفي إطار محاكاة الدوائر العصبية المجردة في دماغ الإنسان، يتضمن تطوير  نموذج الحوسبة متعدد الأبعاد مجموعة من المراحل التي تشمل التشفير والتدريب والمقارنة.

ويتسم العقل البشري بقدرة فائقة في تمييز الأنماط واستخدامها في استنتاج المعلومات المتعلقة بالعديد من الأمور. فعلى سبيل المثال، يدرك عقل الإنسان بشكل عام أن الكرسي الذي يفتقد جزءًا من دعائمه الأربعة لا يعني أنه لم يعد كرسيًا، في حين تنظر الأنظمة الذكية لهذا الكرسي على أنه شيء جديد يحتاج لتصنيف جديد في النظام.

وقالت إيمان: "يمكننا ومن خلال الناقلات متعددة الأبعاد أن نقدم البيانات بشكل كلي، مما يعني توزيعها في العديد من نقاط البيانات التي يترتب عليها إمكانية إعادة تشكيل معنى الناقل طالما أننا نمتلك نسبة %60 من محتواه".

يساهم نظام ناقلات البيانات في توفير  المزايا الفعالة لعمليات الحوسبة متعددة الأبعاد تتمثل في تحمل الأخطاء، الأمر الذي يُعد الخيار الأفضل بالنسبة لتطبيقات الحوسبة.

وتتميز الحوسبة متعددة الأبعاد أيضًا بفاعلية كبيرة كونها تركز على الذاكرة، وهو ما يؤهلها لأداء العمليات الحسابية المعقدة بأقل طاقة حاسوبية ممكنة ويعتبر هذا النوع من الحوسبة فعالًا لـ "حوسبة الحواف" التي تتم في مصدر البيانات أو بالقرب منه.

وأضافت إيمان: "تعد الحوسبة متعددة الأبعاد نموذجًا واعدًا لأجهزة الحافة نظرًا لعدم احتوائها على مرحلة التدريب التي تتطلب الكثير من عمليات الحوسبة والمستخدمة بشكل واسع النطاق في الشبكات العصبية. وعلى صعيد آخر، لا تخلو الحوسبة متعددة الأبعاد من بعض التحديات المتمثلة في عملية التشفير  التي تستهلك ما يُقارب %80 من الوقت في التدريب، كما ينتج عن خوارزميات التشفير بيانات مشفرة يصل حجمها إلى 20 ضعف الحجم الأصلي".

وقد تمكنت إيمان من دراسة نموذج الحوسبة متعددة الأبعاد وخوارزمياتها الرئيسة في التطبيقات أحادية الأبعاد وثنائية الأبعاد، حيث أظهر بحثها تميزًا في أداء هذا النوع من الحوسبة مقارنة بأداء الشبكات العصبة الرقمية.

يذكر أن الحوسبة متعددة الأبعاد لا تزال نموذجًا جديدًا قد يواجه العديد من التحديات التي تتطلب مزيدًا من التحليل.