خلايا دماغ فأر تؤدي مهام الذكاء الاصطناعي

كيف يعمل النظام؟

قام الباحثون بربط الخلايا العصبية مع مصفوفات أقطاب كهربائية عالية الكثافة وأجهزة ميكروفلويدية، حيث يتم:

– تسجيل الإشارات العصبية.

– تحويلها إلى مخرجات رقمية.

– إعادة تغذيتها كتحفيز كهربائي.

وتتم هذه العملية في حلقة مغلقة بزمن تأخير يبلغ نحو 330 مللي ثانية، ما يسمح للنظام بالتعلم ذاتيًا دون تدخل خارجي.

ابتكار في تنظيم الخلايا

لتحسين الأداء، تم ترتيب الخلايا داخل 128 حجرة دقيقة متصلة بقنوات صغيرة، وهو تصميم ساعد في تقليل التزامن الزائد بين الخلايا — وهي مشكلة شائعة في الشبكات غير المنظمة.

وقد أدى ذلك إلى خفض الترابط بين الخلايا من 0.45 إلى نحو 0.12، ما سمح بسلوك أكثر تعقيدًا وكفاءة.

نتائج مذهلة

تمكن النظام من:

– توليد موجات رياضية مختلفة مثل الجيبية والمربعة.

– محاكاة أنظمة معقدة مثل نموذج “لورينز” الفوضوي.

– تحقيق دقة عالية، حيث تجاوز معامل الارتباط 0.8 أثناء التدريب.

التحديات الحالية

رغم هذه النتائج، لا يزال النظام يعاني من بعض القيود، أبرزها:

– تراجع الأداء بعد انتهاء التدريب.

– تأخر زمني (Latency) يحد من التعامل مع الإشارات السريعة.

ماذا يعني ذلك للمستقبل؟

يسعى الباحثون إلى تقليل زمن الاستجابة باستخدام عتاد أكثر تطورًا، مع إمكانية استخدام هذه التقنية مستقبلًا في:

– واجهات الدماغ والحاسوب.

– الأطراف الصناعية العصبية.

– أنظمة ذكاء اصطناعي هجينة تعتمد على الخلايا الحية.

هذا التطور يطرح تساؤلات عميقة حول مستقبل الحوسبة، حيث قد لا تقتصر المعالجة على السيليكون فقط، بل تمتد إلى أنظمة حية قادرة على التعلم والتكيف بطرق غير مسبوقة.

الرياض – العربية Business