ذاكرة عائمة قابلة لإعادة التكوين وحساسة للضوء ذات بوابة منقسمة للحوسبة العصبية والتفعيل غير الخطي

أجهزة أذكى عند الحافة

يتوقع الآن من الهواتف والكاميرات والأدوات الصغيرة المتصلة بالإنترنت أن ترى وتتعرف وتتفاعل في الزمن الفعلي — لكن في العادة تقوم هذه الأجهزة بذلك عن طريق نقل البيانات الخام ذهابًا وإيابًا بين مستشعرات منفصلة وشرائح ذاكرة ومعالجات. هذا التبادل يستهلك طاقة ويبطئ الأداء. تقدم هذه الورقة عنصراً إلكترونياً صغيراً جديداً يمكنه استشعار الضوء وتخزين المعلومات وأداء خطوات أساسية للذكاء الاصطناعي داخل جهاز واحد، ما يعد بأجهزة ذكية أسرع وأكثر كفاءة للتقنيات اليومية.

كيف يلهم الدماغ شرائح جديدة

تعالج أعيننا ودماغنا الرؤية بشكل مختلف عن كاميرا رقمية. في النظام البصري البشري، لا يلتقط الشبكية صورًا فحسب؛ بل تقوم فورًا بترشيح وضغط وإبراز الميزات المهمة قبل إرسال إشارات مضغوطة عبر العصب البصري إلى القشرة البصرية. بالمقابل، تجمع معظم الآلات أولًا صورًا كاملة، وتخزنها، ثم تعالجها في مكان آخر، ما يهدر الوقت والطاقة. سعى الباحثون إلى محاكاة هذه الاستراتيجية البيولوجية في الأجهزة: بناء مكونات تستطيع الاستشعار والمعالجة محليًا، وكذلك تطبيق خطوات التفعيل غير الخطية التي تعتمد عليها الشبكات العصبية الحديثة لاتخاذ قرارات معقدة.

جهاز واحد، ثلاث وظائف

طور الفريق ما يسميه جهاز ذاكرة عائم بالقسم المنقسم متعدد الأنماط. ببساطة، هو تراكب من مواد فائقة النحافة يتصرف مثل ترانزستور مرن جدًا ذا منطقتين يمكن التحكم فيهما بشكل مستقل. عن طريق حقن وحجز حزَم صغيرة من الشحنة الكهربائية في هاتين المنطقتين، يمكن إعادة برمجة الجهاز عند الطلب. في تكوين واحد، يعمل كمستشعر ضوئي ذاتي الطاقة يمكن ضبط حساسيته بدقة وحتى جعلها موجبة أو سالبة. وفي تكوين آخر، يعمل كعنصر ذاكرة يمكن ضبط توصيليته الكهربائية إلى واحد من عدة مستويات مستقرة، مما يجعله مثالياً لتخزين قوى — أو “أوزان” — الوصلات في الشبكة العصبية.

إحضار «شرارة» العصبون إلى الشريحة

لا تقتصر الشبكات العصبية على جمع وضرب الأعداد؛ بعد كل طبقة تمر النتائج عبر خطوة تفعيل غير خطية، غالبًا دوال تعرف باسم ReLU أو Sigmoid. عادة ما تتولى دوائر منفصلة مستهلكة للطاقة هذه الخطوات. هنا، يمكن للجهاز نفسه الذي يستشعر ويخزن المعلومات أن يؤدي أيضًا هذه التفعيلات. عندما يُبرمج في حالة معينة، يسمح بتدفق التيار فقط فوق مستوى دخل معين، مما يحاكي ReLU. وعند إعادة برمجته، يصبح منحنى التيار-الجهد ناعمًا وشكله S، شبيهاً بالـSigmoid. والأهم من ذلك، أن التحول بين هذه الأوضاع يتم كهربائيًا وبسرعة، من دون تغيير البنية المادية للشرائح.

دماغ مادي صغير لمهام الرؤية

لإظهار ما يمكن أن يمكّنه هذا، وصل المؤلفون العديد من هذه الأجهزة في مصفوفات صغيرة واستخدموها كنظام رؤية كامل يعتمد على الأجهزة. في وضع المستشعر، حولت مصفوفة الأجهزة أنماط الضوء مباشرة إلى إشارات مرجحة، فأدّت الطبقة الأولى من الشبكة العصبية داخل مستشعر الصورة نفسه. في وضع الذاكرة، نفذت مصفوفات مماثلة حسابات شبيهة بالمصفوفات نمطية في طبقات الشبكات الأعمق. ثم طبقت أجهزة منفصلة في وضع التفعيل عمليات ReLU وSigmoid. بهذا التكوين، تمكن النظام من تصنيف الأرقام المكتوبة يدويًا من قاعدة بيانات MNIST القياسية بدقة تقارب نماذج البرمجيات فقط، كما استطاع تنظيف الصور الملوثة بالضوضاء باستخدام مُرمِّز تلقائي، مع الاحتفاظ بالأوزان المتعلمة مخزنة محليًا في شكل غير متطاير.

لماذا هذا مهم للتقنية اليومية

لغير المتخصصين، الخلاصة أن الباحثين دمجوا الاستشعار والذاكرة وخطوة «اتخاذ القرار» غير الخطية للذكاء الاصطناعي في جهاز واحد قابل لإعادة التكوين. ونظرًا لأنه يمكن برمجته بنبضات طاقة صغيرة، ويعمل على مقاييس زمنية بالنانوثانية، ويتذكر إعداداته من دون طاقة، فقد تُمكّن هذه الأجهزة الكاميرات القابلة للارتداء وغيرها من أجهزة الحافة المستقبلية من أن تكون أكثر كفاءة بكثير. بدلًا من إرسال سيول من البيانات الخام إلى معالج بعيد أو السحابة، يمكن لهذه الأنظمة استخراج المعنى حيث تُولد البيانات — تمامًا كما تفعل أعيننا ودماغنا — فاتحة الباب أمام آلات مدمجة ومنخفضة الطاقة ترى وتفهم العالم في الزمن الفعلي.

الاستشهاد: Zhang, ZC., Li, Y., Yao, J. et al. A reconfigurable photosensitive split-floating-gate memory for neuromorphic computing and nonlinear activation. Nat Commun 17, 1697 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68402-7

الكلمات المفتاحية: الأجهزة العصبية, الحوسبة داخل المستشعر, الحوسبة داخل الذاكرة, التفعيل غير الخطي, الذكاء الحدي