صمم الباحثون جهازًا للحوسبة العصبية يعتمد على الكربون – وهو أساسًا دماغ آلي عضوي – يمكنه تعلم كيفية التنقل في متاهة.
تقوم الرقاقة العصبية بحفظ المعلومات بشكل مشابه للطريقة التي يقوم بها الحيوان.
عندما يتعلم الدماغ شيئًا جديدًا، تقوم مجموعة من الخلايا العصبية بإعادة ترتيب روابطها حتى يتمكنوا من التواصل بشكل أسرع وأسهل.
كما يقول المثل الشائع في علم الأعصاب، “الخلايا العصبية التي تطلق معًا تتشابك معًا.”
عندما تتعلم رقاقة ذات شكل عصبي، فإنها تعيد توصيل داراتها الكهربائية لحفظ السلوك الجديد كما يفعل الدماغ لحفظ الذاكرة.
كانت فكرة جهاز الحوسبة الشبيه بالدماغ موجودة منذ فترة.
لكن “باسكاليس جكوبيدينيس” من معهد ماكس بلانك لأبحاث البوليمرات في ماينز بألمانيا وفريقه البحثي العصبي هم رواد في صياغة هذه التكنولوجيا من المواد العضوية.
لبناء رقاقاتهم، استخدم الباحثون سلاسل طويلة من الجزيئات القائمة على الكربون تسمى البوليمرات، وهي لينة وتتصرف في بعض النواحي بشكل مشابه للأنسجة الحية.
من أجل السماح لموادهم بحمل شحنة كهربائية مثل الخلايا العصبية الحقيقية، والتي تتميز بكفاءة الطاقة وتعمل في وسط مائي،
قام العلماء بتغليف المادة العضوية بهلام غني بالأيونات.
يقول “جكوبيدينيس” إن هذا وفر مزيدًا من درجات الحرية لتقليد العمليات البيولوجية.
في السابق، أظهر بعض الباحثين الذين عملوا مع مجموعة Max Planck التابعة لشركة Gkoupidenis في الدراسة الجديدة أن البوليمرات العضوية يمكنها تسجيل جوانب من حالاتهم السابقة.
اقترح هذا الاكتشاف أن البوليمرات يمكنها “تذكر” معلومات معينة، مثل تسلسل الدورات المطلوبة للتنقل في متاهة.
لذا في التحقيق الأخير، استخدم الفريق مادة عضوية لبناء ترانزستورات – أجهزة تبديل الطاقة والإشارات – ورتبها في دائرة.
يمكن أن تستقبل “رقاقة الدماغ” الناتجة الإشارات الحسية وتستخدمها للتكيف مع المحفزات البيئية.
بعد أن تتعرف الدائرة على طريقة التحرك، يمكنها إرسال أوامر محرك دقيقة إلى جسم الإنسان الآلي.
وصف الباحثون عملهم في مجلة Science Advances الشهر الماضي.
بمجرد أن يصمم أعضاء الفريق شريحة دماغ الإنسان الآلي العضوية، بدت المتاهة وكأنها حالة مثالية في العالم الحقيقي لاختبارها.
هذا لأن النجاح أو الفشل يصبحان واضحين على الفور: إذا أنهى الروبوت المتاهة، فمن الواضح أنه قد تعلم شيئًا ما – و “إذا لم يحدث ذلك، فلن يتعلم”، كما يوضح المؤلف المشارك في الدراسة يويري فان دي بورخت من أيندهوفن جامعة التكنولوجيا في هولندا.
اختار الفريق لعبة روبوت تجارية تسمى Lego Mindstorms EV3، تحتوي على مستشعرين للإدخال لتسجيل إشارات اللمس و “البصر” وعجلتين للتنقل.
قام العلماء بتجهيز اللعبة بشريحتهم، والتي يمكن أن تتحكم في الاتجاه الذي تتحرك فيه العجلات.
ثم قاموا بتصميم متاهة مساحتها مترين مربع تشبه قرص عسل ثنائي الأبعاد، مليئة بمفترق طرق محتمل، وأطلقوا الروبوت فيه.
عند كل مفترق طرق، تحولت الآلة إلى اليمين افتراضيًا.
ولكن في كل مرة اصطدمت بجدار جانبي في النهاية، كانت تتلقى “صفعة على أنفها”، كما قال فان دي بورخت.
هذا يعني أنه عندما يُعطى الروبوت نقرة بشرية خفيفة أو يصطدم بجدار، تنقل المستشعرات إشارة اللمس هذه إلى الدائرة العضوية.
واستجابة لذلك، مثل الخلايا العصبية التي تعيد توصيل الأسلاك بعد أن تتلقى منبهًا تصحيحيًا، تم تقليل خاصية كهربائية للبوليمر تسمى المقاومة.
سمح هذا لمزيد من الجهد بالمرور عبر البوليمر، مما أدى إلى تنشيط الأيونات في المادة للانتقال إلى نهاية أخرى من الدائرة.
بناءا على حركة الأيونات وتراكمها، يمكن لدماغ الروبوت اتخاذ قرار مختلف: عند التقاطع الذي أوقفه في الأصل، بدلاً من الانعطاف إلى اليمين افتراضيًا، سيتجه الآن إلى اليسار.
مع كل حركة خاطئة، اصطدم الروبوت بالحائط أو لمسه الباحثون برفق، ثم تم إرجاعه إلى بداية المتاهة.
ظل الروبوت يتعلم أي طريق للانعطاف عند كل معبر جديد حتى وصل في نهاية الشوط السادس عشر إلى المخرج.
يقول أريندام باسو، أستاذ الهندسة الكهربائية بجامعة مدينة هونج كونج، والذي لم يشارك في دراسة جديدة.
في هذه الحالة، يقوم الروبوت فقط بتنفيذ قرارات ثنائية، إما لليسار أو لليمين.
ويضيف باسو: “لذلك سيكون من المثير للاهتمام توسيع المهمة للاختيار بين قرارات متعددة”.
يقول جيفري كريشمار، عالم الكمبيوتر في جامعة كاليفورنيا، إيرفين، والذي لم يشارك أيضًا في الدراسة، إن التجربة “رائعة حقًا”.
يقول كريشمار إن الروبوت سُمح له بارتكاب أخطاء وتعديلها فيما بعد.
وأشار إلى أن الباحثين لم يبرمجوا خطواتهم المستقبلية مسبقًا، “لكنهم تركوا التدريب بأكمله جزءًا من دائرته”.
على الرغم من أن التجربة أظهرت قوة التعلم لشريحة التحكم العضوية، إلا أن قدرة الآلة على الإحساس بمحيطها والتحرك لا تزال تعتمد على المكونات غير العضوية للروبوت اللعبة.
يقول روبرت ناوروكي، الأستاذ المساعد في كلية الهندسة والتكنولوجيا بجامعة بوردو، وهو باحث آخر لم يشارك في الدراسة:
“يمكن أن تكون الخطوات التالية استبدالها بنظائرها العضوية”.
إقرأ أيضا:
سيكون الجهاز العضوي بالكامل مفيدًا لأنه قد يكون متوافقًا حيويًا – مما يسمح بزرعه في جسم الإنسان، على سبيل المثال.
يقترح نوروكي أنه إذا وصلت الأجهزة العصبية العضوية إلى هذه النقطة، فقد تساعد في علاج بعض الأمراض والإصابات التي تصيب الجهاز العصبي.
ويضيف أنه في الدماغ، يمكن أن تسمح الغرسات العصبية للبشر بالتحكم في الهياكل الخارجية القوية أيضًا.
تتميز الشريحة العصبية العضوية أيضًا بميزة أنها تتطلب طاقة أقل من الشريحة القياسية.
من أجل التبديل، تتطلب الترانزستورات العضوية نصف فولت فقط من الكهرباء – حوالي 20 مرة أقل من نظيراتها من السيليكون ذات الأبعاد المماثلة، وفقًا لمؤلفي الدراسة الجديدة.
نظرًا لأن الطاقة تتناسب مع الجهد، فهذا يعني أن النظام بأكمله لديه متطلبات طاقة أقل.
يقول فان دي بورغ إن الرقاقة العصبية هي أيضًا رخيصة نسبيًا في الإنتاج وأبسط من نظام السيليكون.
يمكن أن يكون لهذا النظام منخفض الطاقة العديد من التطبيقات.
على سبيل المثال، قد تساعد الروبوتات على العمل لساعات طويلة في أماكن نائية على الأرض – أو حتى على كوكب آخر – دون الحاجة باستمرار إلى إعادة الشحن، كما يقول كريشمار.
يقول نوروكي: “بعد مرور خمسين أو مائة عام، قد يكون لدينا روبوتات ذاتية التشغيل منخفضة الطاقة، مثل الحشرات الاصطناعية، التي يمكنها حتى تلقيح المحاصيل.”