A van der Waals Floating-Gate Platform for Broadband Optoelectronic Neuromorphic Computing
تقدم هذه الورقة ترانزستور مشبكي ذو بوابة عائمة من نوع ReS2/hBN/InSe بتفاعلات فان دير فالس، يدمج الذاكرة غير المتطايرة مع التعلم الكهروضوئي عريض النطاق لتمكين التعديل ثنائي الاتجاه للأوزان، والوظائف المشبكية الأساسية، والتعلم الترابطي من الدرجة العليا ضمن جهاز واحد مدمج للحوسبة العصبية من الجيل التالي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
يعتبر الدماغ البشري سيداً في الكفاءة، حيث يعالج كميات هائلة من المعلومات مع استهلاك ضئيل جداً للطاقة. وهو يحقق ذلك من خلال دمج الذاكرة والحساب في شبكة واحدة مترابطة من الخلايا العصبية والتشابكات العصبية. وفي المقابل، تعتمد الحواسيب التي نستخدمها اليوم على تصميم يفصل بين هاتين الوظيفتين؛ إذ يجب أن تنتقل البيانات باستمرار ذهاباً وإياباً بين معالج يقوم بالحساب وشريحة ذاكرة تخزن المعلومات، وهي رحلة تهدر الطاقة وتؤدي إلى إبطاء الأداء. ولبناء الجيل القادم من الآلات الذكية، يحاول العلماء ابتكار أجهزة تحاكي بنية الدماغ، حيث يمكن لجهاز واحد أن يتذكر المعلومات ويتعلم من المدخلات الجديدة في آن واحد. ويعد "التشابك الاصطناعي" مكوناً رئيسياً في هذا المسعى، وهو عبارة عن مفتاح إلكتروني صغير يمكنه تغيير قوته بناءً على النشاط السابق، تماماً مثل الاتصال البيولوجي بين خلايا الدماغ. وبينما صنع الباحثون أنواعاً عديدة من هذه الأجهزة، إلا أن معظمها يواجه صعوبة في الجمع بين الذاكرة طويلة الممد والقدرة على التعلم من الضوء، وهي قدرة من شأنها أن تسمح للآلات بمعالجة المعلومات المرئية بشكل مباشر وفعال.
نجح فريق من الباحثين في جامعة دونغ غوك في كوريا الجنوبية في تطوير نوع جديد من التشابك الاصطناعي الذي يجسّر هذه الفجوة بنجاح. فقد ابتكروا ترانزستوراً واحداً يمكنه تخزين البيانات بشكل دائم والتعلم أيضاً من نطاق واسع من الضوء، من الألوان المرئية إلى الأشعة تحت الحمراء غير المرئية. بُني الجهاز باستخدام طبقة من ثلاث مواد مختلفة رقيقة ذرية، مرتبة كشطيرة مجهرية. الطبقة السفلية هي مادة تسمى "سيلينيد الإنديوم"، والتي تعمل كخزان لتخزين الشحنات الكهربائية. وتفصل هذه الطبقة عن الطبقة العلوية ورقة رقيقة من "نيتريد البورون السداسي"، والتي تعمل كنفق آمن لا يمكن للإلكترونات المرور من خلاله إلا عند الطلب. أما الطبقة العلوية فمصنوعة من "ثنائي كبريتيد الرينيوم"، وهي مادة تتفاعل بقوة مع الضوء. وعندما يطبق الباحثون نبضة كهربائية أو يسلطون الضوء على الجهاز، تتحرك الإلكترونات عبر النفق وتُحبس في طبقة التخزين، مما يغير بشكل دائم مدى سهولة تدفق الكهرباء عبر الطبقة العلوية. ويمثل هذا التغيير في التدفق حالة ذاكرة جديدة أو اتصالاً متعلماً.
وجد الباحثون أن هذا الجهاز يتميز بقدرة استثنائية على التذكر. فمن خلال تطبيق نبضات كهربائية، تمكنوا من حبس شحنة كافية لخلق فرق هائل بين حالتي "التشغيل" و"الإيقاف" للجهاز، حيث كان التيار في حالة "التشغيل" أقوى بأكثر من مليون مرة من حالته في "الإيقاف". وبمجرد كتابة المعلومات، احتفظ الجهاز بها بثبات لأكثر من 10,000 ثانية دون الحاجة إلى أي طاقة لتجديدها. وهذا الاستقرار أمر بالغ الأهمية لبناء ذاكرة حاسوبية موثوقة. وبعيداً عن مجرد التخزين، يتصرف الجهاز مثل خلية دماغية متعلمة؛ فعندما أرسل الباحثون سلسلة من الإشارات الكهربائية، زادت استجابة الجهاز مع كل نبضة، محاكياً بذلك الطريقة التي يقوى بها التشابك البيولوجي عندما تطلق الخلايا العصبية إشاراتها معاً بشكل متكرر. كما استطاعوا إضعاف الاتصال عن طريق إرسال إشارات ذات قطبية معاكسة، مما يسمح للجهاز بالنسيان أو تعديل تعلمه.
إن ما يجعل هذا الاكتشاف مهماً بشكل خاص هو كيفية استجابة الجهاز للضوء. فخلافاً للذاكرات الإلكترونية القديمة التي تفهم الإشارات الكهربائية فقط، يمكن تدريب هذا التشابك الجديد باستخدام الضوء عبر طيف واسع. وقد اختبره الباحثون بالضوء الأخضر والأحمر والأشعة تحت الحمراء القريبة، واستجاب الجهاز لجميعها. ومن خلال تغيير سطوع الضوء أو مدة تسليطه، استطاعوا التحكم بدقة في مقدار ما يتعلمه الجهاز. تسببت ومضة ضوئية قصيرة في تغيير مؤقت، يشبه الذاكرة قصيرة المدى، بينما أدى التعرض الأطول والأكثر سطوعاً إلى تغيير دائم، يشبه الذاكرة طويلة المدى. بل وتمكن الجهاز من التمييز بين أنماط مختلفة من الضوء والكهرباء. وفي إحدى التجارب، علم الباحثون الجهاز ربط إشارة كهربائية معينة بومضة ضوء؛ وبعد التدريب، أصبح الجهاز يستجيب للإشارة الكهربائية وحدها، كما لو أنه تعلم توقع الضوء، مما أظهر شكلاً من أشكال التعلم الترابطي، على غرار التجارب الشهيرة حيث يتعلم الكلب سيلان لعابه عند سماع صوت الجرس.
كما أظهر الفريق أن هذا الجهاز المنفرد يمكنه أداء مهام منطقية معقدة ببساطة عن طريق تغيير طريقة تحفيزه. فمن خلال ضبط قوة المدخلات الكهربائية والضوئية، استطاعوا برمجة الجهاز ليعمل كبوابة "و" (AND gate)، التي لا تنتج مخرجاً إلا عند وجود كل من الضوء والكهرباء، أو بوابة "أو" (OR gate)، التي تنتج مخرجاً إذا وجد أحدهما. وتشير هذه القدرة على إعادة تكوين منطقه الخاص دون تغيير بنيته الفيزيائية إلى مسار نحو حواسيب يمكنها تكييف وظائفها فورياً. وقد أكد الباحثون أن سلوك الجهاز كان مدفوعاً بحركة الإلكترونات إلى طبقة التخزين وليس بتأثيرات أخرى، مستخدمين قياسات دقيقة لاستبعاد التفسيرات البديلة. يوضح هذا العمل منصة متعددة الاستخدامات حيث تتوحد الذاكرة والتعلم واستشعار الضوء في مكون واحد مدمج، مما يوفر استراتيجية واعدة لإنشاء أنظمة أصغر وأسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة يمكنها معالجة المعلومات بالطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.