شبكة عصبية حيود بصري-مغناطيسي قابلة لإعادة التكوين مع تحسين تعديل الطور البصري

كاميرات ذكية تفكر بالضوء

تعتمد أذكى الهواتف والسيارات اليوم على شرائح تستهلك الكثير من الطاقة للتعرّف على الوجوه، وقراءة إشارات الشوارع، أو اكتشاف المشاة. تستكشف هذه الدراسة نهجًا مختلفًا تمامًا: بدلًا من إجراء الحسابات على دوائر إلكترونية، تسمح للضوء نفسه بأن يقوم بالحسابات أثناء مروره عبر طبقة رقيقة مغناطو-بصرية. النتيجة دماغ بصري صغير وقابل لإعادة البرمجة يمكنه تصنيف الصور بسرعة مع استهلاك طاقة ضئيل، ما يشير إلى كاميرات مستقبلية تفهم المشهد فور وصول الضوء إلى حسّاساتها.

ترك الضوء ليقوم بالحوسبة

تعمل الشبكات العصبية التقليدية، التي تشغل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، على رقائق سيليكون تنقل الإلكترونات. هذا يكلف طاقة ويستغرق وقتًا. بالمقابل، تستخدم الشبكات العصبية الحيودية طبقات شفافة مُنقوشة بحيث ينحني الضوء الوارد ويتداخل ويتشتت بطريقة تؤدي نفس نوع الحسابات. كل بقعة صغيرة على مثل هذه الطبقة تعمل كخلايا عصبية، تعدل طور الضوء — كيفية تطابق موجاته — بحيث تُنتج صور الإدخال المختلفة أنماط سطوع مميزة عند المخرج.

إضافة المغناطيسية للمرونة

المشكلة في التصاميم البصرية السابقة هي أنه بمجرد تصنيعها تصبح أنماطها مجمدة إلى حد كبير. لتغيير المهمة — من قراءة أرقام مكتوبة بخط اليد إلى اكتشاف أحذية أو قمصان — غالبًا ما تحتاج إلى جهاز جديد. بدلاً من ذلك، يبني الفريق طبقة المفتاح من فيلم مغناطو-بصري، مادة شبيهة بالزجاج تَقوم مجالاتها المغناطيسية الدقيقة بتدوير استقطاب الضوء المار. يمكن كتابة هذه المجالات ومسحها وإعادة كتابتها باستخدام ليزر ومجال مغناطيسي، كما في تسجيل البيانات على أقراص مغناطو-بصرية قديمة. هذا يجعل الشبكة العصبية البصرية قابلة لإعادة التكوين: نفس قطعة الفيلم يمكن إعادة تصميمها في مكانها لمهمات تعرف جديدة.

تحويل تأثير ضعيف إلى إشارة قوية

لوحده، الانعراج الذي يمنحه الفيلم المغناطيسي للضوء صغير جدًا — أقل بكثير مما تسيطر عليه شاشات البلورات السائلة — لذا قد يبدو أنه ضعيف جدًا لبناء حاسوب قوي. يتغلب المؤلفون على ذلك باستغلال تأثير حيود دقيق. عندما يصطدم ضوء مستقطب بالمجالات المغناطيسية المنقوشة، تكتسب أجزاء مختلفة من الضوء الخارج اتجاهات استقطاب تختلف بزاوية قائمة. بوضع مستقطب بعد الفيلم، تخمَد التركيبة أجزاء الحزمة التي تغيرت بشكل طفيف وتبقي في معظمها المكون الذي انحرف بقوة. هذا التصفية الذكية تعزز بشكل كبير الإشارة المفيدة دون الحاجة إلى تغييرات طور كبيرة في المادة نفسها.

من الأرقام إلى الملابس

لاختبار تصميمهم، درب الباحثون طبقة مغناطو-بصرية واحدة، مع المستقطب، للتعرف على صور من مجموعات معيارية قياسية. في المحاكاة الحاسوبية، صنف النظام الأرقام المكتوبة بخط اليد بدقة حوالي 98 بالمئة — مماثل لشبكات بصرية أكثر تعقيدًا تعتمد على تحكم طور أقوى. كما تعامل مع مجموعة أصعب من صور الملابس بدقة تقارب 89 بالمئة عندما استُخدمت ما يكفي من "الخلايا العصبية" المغناطيسية الصغيرة. ثم بنى الفريق نسخة فعلية باستخدام فيلم جارنت يحتوي على البزموت والغلينيوم، ليزر أخضر، وكاميرا. حتى مع العيوب العملية، وصلت الدقة في الجهاز الفعلي لأكثر من 83 بالمئة للأرقام و71 بالمئة لعناصر الأزياء، وكان بالإمكان التبديل بين هذه المهام ببساطة عن طريق إعادة كتابة نمط المغناطيسي.

نحو كاميرات تستشعر وتقرر على الشريحة

بعبارات يومية، تُظهر هذه العمل أن فيلمًا مغناطيسيًا رقيقًا وقابلًا لإعادة الكتابة يمكن أن يعمل كطبقة تفكير لنظام ذكاء بصري، رغم أنه يلوِّح الضوء الذي يمر عبره بلطف. من خلال ترتيب الحيود والاستقطاب بذكاء، يستخرج المؤلفون قدرة قوية على التعرف على الأنماط من خصائص مادية متواضعة. وبما أن الجهاز مدمج، ولا يحتاج طاقة للحفاظ على حالته المغناطيسية، ويعمل عند الأطوال الموجية المرئية، فيمكن بناؤه يومًا ما مباشرة فوق حسّاسات الصور. مثل هذه الكاميرات الحَاسوبية لن تلتقط المشاهد فحسب بل ستفسرها فورًا — متعرّفةً على أرقام، أشياء، أو إشارات المرور — بينما تستهلك طاقة أقل بكثير من معالجات اليوم الرقمية.

الاستشهاد: Sakaguchi, H., Watanabe, K., Ikeda, J. et al. Reconfigurable magneto-optical diffractive neural network with enhanced optical phase modulation. Sci Rep 16, 8920 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42193-9

الكلمات المفتاحية: الحوسبة الضوئية, الشبكات العصبية البصرية, المواد المغناطو-بصرية, تصنيف الصور, الأجهزة النيورومورفية