شبكات أجهزة نيكلات البروتونية للحوسبة العصبية المكانية والزمانية

لماذا تهم الأجهزة الصغيرة التي تفكر كالأدمغة

تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مراكز بيانات ضخمة تستهلك كميات هائلة من الطاقة. بالمقابل، يؤدي دماغنا عمليات حسابية أكثر ثراءً بينما يستهلك طاقة تعادل ضوء مصباح خافت. يقدم هذا المقال خطوة نحو أجهزة شبيهة بالدماغ: نوع جديد من شبكات الأجهزة المصغرة المصنوعة من مادة مؤكسدة خاصة تعالج المعلومات في البُعدين المكاني والزماني، تتذكر الأحداث الأخيرة، وتتعرف على أنماط مثل الأرقام المنطوقة والعلامات المبكرة للنوبات الصرعية — وكل ذلك بميزانية طاقة أقل بكثير من الرقائق التقليدية.

مادة يمكنها أن تتذكر وتستجيب في الوقت ذاته

بنى الباحثون نظامهم من نيكلات بيروفسكايتية، NdNiO₃، وهي أكسيد بلوري يمكن تغيير خواصه الكهربائية بشكل كبير بإدخال الهيدروجين. عندما تدخل ذرات الهيدروجين المادة بالقرب من موصل معدني، تمنح إلكترونات فتتحول تلك المنطقة من موصل جيد إلى حالة مقاومية أعلى بكثير. بوضع أقطاب من البالاديوم (Pd) والذهب (Au) على فيلم نيكلات رقيق وبتعريضه للهيدروجين أثناء التلدين، يخلق الفريق «سحبًا» من الهيدروجين تحت أقطاب محددة. تحريك هذه السحب بنبضات جهد قصيرة يغيّر بسهولة مرور التيار، ما يسمح للفيلم نفسه بأن يتصرف أحيانًا كعنصر استجابة سريع ومتلاشٍ وأحيانًا كخلية ذاكرة مستقرة.

طبقتان على شريحة واحدة: ديناميكيات سريعة وذاكرة ثابتة

منظمة المنصة الصُّلبة تشبه دماغًا اصطناعيًا بسيطًا مبنيًا بالكامل من هذا الفيلم النيكلاتي

عندما يهم الجار: سلوك شبكي ناشئ

تقدم النقلة أن طبقة المعالجة لا تعمل كعناصر معزولة. عندما تضرب نبضة عقدة Pd–Pd واحدة، يعيد توزيع الهيدروجين والجهد في فيلم النيكلات تشكيل الحقول التي تختبرها العقد المجاورة بشكل طفيف. تظهر تجارب على مصفوفات صغيرة أن التيار في جهاز «مرجعي» يزداد عندما تتلقى العقد القريبة نبضات أيضًا، ويعتمد هذا التأثير أكثر على مقارنة سحب الهيدروجين بينها منه على المسافة الفيزيائية البسيطة. تؤكد المحاكاة أن هذه التفاعلات الوسيطة بالركيزة تعيد تشكيل المشهد الجهدي العام. النتيجة سلوك على مستوى الشبكة: يحمل نمط النشاط عبر العديد من العقد معلومات أغنى من أي جهاز منفرد، مما يEcho كيفية تعاون مجموعات الخلايا العصبية في الدماغ.

من أنماط بسيطة إلى الكلام وموجات الدماغ

لإثبات الحوسبة العملية، يوصل المؤلفون أولًا مصفوفات النيكلات في تجربة مضغوطة للتعرف على الأنماط. تُحوّل أشكال بسيطة بالأبيض والأسود بحجم 5×5 إلى قطارات من نبضات الجهد التي تغذي طبقة Pd–Pd. تُترجم التيارات المتطورة عند وسادات مختارة إلى جهود تغذي طبقة الخرج Pd–Au، التي تُدرّب مقاوماتها على التمييز بين الأنماط. تصنف الأجهزة المدعومة بشكل صحيح المدخلات، مما يوضح أن المعالجة المكانية والزمانية بالإضافة إلى قراءة خطية يمكنها تنفيذ خط أنابيب التعرف الكامل على نفس المادة. بعد ذلك يكوّن الفريق نماذج لشبكات أكبر بكثير استنادًا إلى سلوك أجهزتهم المقاس. في مهمة تمييز الأرقام المنطوقة، تُسبق موجات الصوت بمعالجة لتحويلها إلى قطارات نبضية عبر قنوات ترددية متعددة قبل دخول طبقة المعالجة النيكلاتية

ماذا يعني هذا لأجهزة ذكية مستقبلية

بعبارات يومية، يظهر هذا العمل أن مادة واحدة مصممة بعناية يمكنها أن «تشعر» بتدفقات سريعة من المدخلات وتـ«تتذكر» ما يهم للقرارات اللاحقة، تمامًا مثل رقعة مبسطة من نسيج الدماغ. وبما أن أجهزة النيكلات تعمل بنبضات نانوسكندية وبكميات ضئيلة من الطاقة، فإنها تقدم مسارًا واعدًا إلى رقائق مدمجة ومنخفضة الطاقة تحلل الصوت والكلام أو الإشارات الطبية في الزمن الحقيقي دون إرسال البيانات إلى خوادم بعيدة. ويمكن امتداد نفس المبادئ — حركة البروتونات التي تشكّل المسارات الكهربائية والأجهزة التي تؤثر في بعضها عبر ركائز مشتركة — أو مزجها مع مواد متقدمة أخرى، ما يشير إلى أجهزة تجسد بطبيعتها الحوسبات المتشابكة المكانية والزمانية التي يؤديها دماغنا بسهولة.

الاستشهاد: Zhou, Y., Shah, S., Dey, T. et al. Protonic nickelate device networks for spatiotemporal neuromorphic computing. Nat. Nanotechnol. 21, 579–587 (2026). https://doi.org/10.1038/s41565-026-02133-0

الكلمات المفتاحية: أجهزة عصبية محاكية, نيكلات بروتونية, الحوسبة المكانية والزمانية, حوسبة المستودع, الذكاء الاصطناعي منخفض الطاقة