جهاز نيرومورفي جزيئي أحادي مع استهلاك طاقة بمستوى aJ لكل تبديل

آلات تفكر تستهلك طاقة ضئيلة

مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي، تزداد أيضًا حاجة حواسيبه للطاقة. تصف هذه الدراسة جهازًا إلكترونيًا صغيرًا مبنيًا من جزيء واحد يتصرف بشكل يشبه إلى حد ما اتصال الخلايا العصبية بينما يستخدم طاقة ضئيلة تكاد تكون غير متصورة. قد تساعد مثل هذه الأجهزة يومًا ما في تشغيل تقنيات ذكية باستخدام جزء بسيط من استهلاك الكهرباء الحالي.

لماذا تهم المفاتيح الصغيرة الشبيهة بالمخ

يعتمد الذكاء الاصطناعي الحديث على شبكات هائلة من "الخلايا العصبية" الاصطناعية تعمل على رقائق تقليدية. قد يتطلب تدريب هذه الشبكات طاقة توازي ما تستهلكه آلاف المنازل، مما يثير مخاوف اقتصادية وبيئية. بالمقابل، تنفذ الأدمغة البيولوجية مهام تعلم وذاكرة غنية باستخدام طاقة تعادل مصباحًا خافتًا فقط. لذلك يأمل المهندسون في تقليد بعض خصائص المشابك الحقيقية، نقاط الاتصال بين الخلايا العصبية، مباشرة في الأجهزة الصلبة. العمل المبلغ عنه هنا يدفع هذه الفكرة إلى أقصاها، بتصغير عنصر شبيه بالمشبك حتى يصل إلى جزيء واحد مع الاحتفاظ بقدرته على تخزين ومعالجة المعلومات.

جزيء واحد يتذكّر

بنى الباحثون جهازهم حول جزيء عضوي واحد معلق بين قطبين من الذهب في سائل يحتوي على جسيمات مشحونة متحركة، أو أيونات. عبر تطبيق نبضات كهربائية صغيرة، استطاعوا دفع أيونات موجبة الشحنة نحو الجزيء أو بعيدًا عنه. هذه الأيونات تُلوي أو تُستقيم الجزيء بشكل طفيف، مما يغير سهولة تدفق الإلكترونات خلاله. كل مستوى مميز للتدفق يعمل بمثابة قوة ذاكرة مختلفة. في الاختبارات، تبدّل الجهاز بثبات بين أكثر من عشرة مستويات من هذا النوع وباستخدام قرابة 6.34 أتو جول من الطاقة لكل عملية، وهو أقل بكثير من الأجهزة التجريبية الفعالة المبنية على هياكل أكبر.

نسخ طريقة تعلم المخ

تقوى أو تضعف المشابك الحقيقية اعتمادًا على مدى تكرار وقرب تفعيلها في الزمن، وهي خاصية تُعرف باللدونة. يُظهر جهاز الجزيء الواحد سلوكًا مشابهًا. عندما أرسل الفريق أزواجًا أو مجموعات من النبضات الكهربائية، ارتفعت موصّلية الوصلة بقوة ثم إما تلاشت سريعًا، مثل الذاكرة قصيرة الأمد، أو استقرت في حالات طويلة الأمد، مثل الذاكرة طويلة الأمد. تمكنوا من إعادة إنتاج أنماط تعلم كلاسيكية مثل "تسهيل النبضة المزدوجة"، حيث يكون للنبضة الثانية تأثير معزّز إذا وصلت بعد الأولى بوقت قصير، و"تعلم-نسيان-إعادة تعلم"، حيث يمكن إعادة تدريب اتصال تم تدريبه سابقًا بسرعة أكبر في المرة التالية.

تعليم الجهاز الاقتران والتعرّف

لتسليط الضوء على الاستخدامات العملية، برمج المؤلفون أنماط نبضات تحاكي تجربة بافلوف الشهيرة مع الكلب. لعب نمط واحد دور الإشارة المحايدة، مثل جرس، ونمط آخر حاكى حدثًا غير مشروط، مثل رؤية الطعام. عندما طُبّقت النمطان معًا مرارًا، استجاب المشبك الجزيئي لاحقًا بقوة للإشارة وحدها، تمامًا كما يتعلم الكلب أن يسيل لعابه عند سماع الجرس. كما ميز الجهاز بين نبضات قصيرة وطويلة رمزت للنقاط والشرط في شفرة مورس، مما مكنه من التعرف على تسلسلات بسيطة. ثم اُستخدمت المعلمات المقاسة من الجهاز في نموذج حاسوبي لشبكة عصبية نابضة، وحققت دقة عالية عند تصنيف أرقام مكتوبة بخط اليد.

كيف تحرّك الأيونات التأثير

وراء هذه السلوكيات تكمن رقصة دقيقة من الأيونات وشكل الجزيء. أظهرت المحاكاة الحاسوبية والتجارب الضابطة أنه عندما تتجمع أيونات موجبة كبيرة الحجم قرب الجزيء، فإنها تعطل جذبات ضعيفة بين الكبريت والأكسجين داخله، مما يلوّي البنية ويخفض الموصلية. تدفع النبضات الكهربائية هذه الأيونات بعيدًا أو تجذبها مرة أخرى، موجهة الجزيء عبر عدة أشكال مستقرة تتوافق مع مستويات الذاكرة المختلفة. تتفق الطاقة المطلوبة لتحريك كل أيون جيدًا مع طاقة التبديل المقاسة، مما يدعم هذه الصورة القائلة بأن التشكّلات المسيطر عليها بالأيونات هي جوهر وظيفة الجهاز.

نحو ذكاء اصطناعي أكثر خضرة

بعبارات بسيطة، يبرهن هذا العمل على أن جزيئًا واحدًا يمكن أن يعمل كوصلة دماغية قابلة للتعديل وصغيرة جدًا وأن يفعل ذلك باستخدام قدر طاقة يكاد يكون منعدمًا. رغم أن مثل هذه الأجهزة لا تزال عروضًا مخبرية، فإنها تشير إلى أجهزة مستقبلية للذكاء الاصطناعي تضُم العديد من العناصر الشبيهة بالمشابك في مساحة صغيرة جدًا مع الحفاظ على احتياجات طاقة منخفضة. إذا تمت مراعاة التوسيع، قد يساعد هذا النهج في جعل الحوسبة المتقدمة أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة وأكثر قربًا من الطريقة التي تتعامل بها الأدمغة الحقيقية مع التعلم والذاكرة.

الاستشهاد: Zhang, H., Ye, J., Gao, M. et al. Single-molecule neuromorphic device with aJ-level power consumption per switching. Nat Commun 17, 4655 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-71127-2

الكلمات المفتاحية: جهاز نيرومورفي, إلكترونيات جزيئية أحادية, اللدونة المشبكية, أجهزة ذكاء اصطناعي منخفضة الطاقة, توصل متحكم فيه بالأيونات