الشبكة العصبية الشوكية (SNN)

الشبكة العصبية المتصاعدة (SNN)، وهي تقاطع علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي، عبارة عن نموذج شبكة عصبية يحاكي سلوك الخلايا العصبية البيولوجية في الدماغ. SNN هو نموذج شبكة عصبية من الجيل الثالث تم إنشاؤه باستخدام طوبولوجيا شبكة متخصصة، والتي تعمل على تحويل عملية الحوسبة بأكملها بشكل كامل.

تتميز الشبكات العصبية أحادية النواة بخطوات زمنية منفصلة، حيث تولد الخلايا العصبية طفرات عندما يصل المدخل إلى حد معين. وهذا يشبه طريقة عمل الخلايا العصبية البيولوجية، التي تتواصل مع بعضها البعض عن طريق توليد إمكانات الفعل، أو النبضات. بالمقارنة مع الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية (ANNs)، فإن الشبكات العصبية الاصطناعية أكثر قابلية للتفسير بيولوجيًا ويمكنها إظهار خصائص حسابية أكثر قوة.

المكونات الأساسية ومبدأ العمل

إن اللبنات الأساسية للشبكات العصبية الشوكية هي الخلايا العصبية الشوكية، والتي ترتبط مع بعضها البعض من خلال المشابك العصبية. مدخلات الخلية العصبية النبضية هي إشارة نبضية. عندما يصل الجهد داخل الخلية العصبية إلى حد معين، فإن الخلية العصبية ستصدر نبضة، ثم يتم إعادة ضبط الجهد بسرعة. تحاكي هذه العملية آلية الشحن والتفريغ للخلايا العصبية البيولوجية.

ترميز المعلومات وتنوع النماذج

يمكن للشبكات العصبية الفردية ترميز المعلومات بطرق مختلفة، مثل الاعتماد على التوقيت أو التردد أو النمط أو تسلسل المسامير. يتيح هذا التنوع في طرق الترميز للشبكات العصبية الفردية التكيف مع متطلبات معالجة البيانات المختلفة.

مجالات البحث وخوارزميات التعلم

تتضمن الأبحاث المتعلقة بالشبكات العصبية أحادية السمية جوانب مثل نماذج الخلايا العصبية، وآليات اللدونة المشبكية، وطرق ترميز المعلومات، وخوارزميات التعلم. فيما يتعلق بنماذج الخلايا العصبية، هناك مجموعة متنوعة من النماذج لمحاكاة أنماط نشاط الخلايا العصبية البيولوجية، مثل نموذج المقصورة الفردية، ونموذج هودجكين-هكسلي، وما إلى ذلك. تتضمن خوارزميات التعلم التعلم الهيبي القائم على قواعد اللدونة المشبكية، واللدونة المعتمدة على توقيت الأشواك (STDP)، وطريقة تحويل ANN2SNN القائمة على الانتشار الخلفي وطريقة التدرج بالوكالة.

إمكانات التطبيق وآفاق التطوير

تُظهر الشبكات العصبية الاصطناعية إمكانات تطبيقية واسعة في مجالات مثل الصحة الطبية والكشف الصناعي والقيادة الذكية. إنهم يتمتعون بأداء متميز في مهام مثل اكتشاف الأشياء، والتعرف على الفعل، والإدراك الدلالي، والتعرف على الكلام، وقد قاموا بتحسين أداء الحوسبة بشكل كبير.

التقدم البحثي والاختراقات التكنولوجية

مع إدخال أساليب التعلم العميق، تم تحسين أداء الشبكات العصبية الاصطناعية بشكل كبير، وأصبح التعلم العميق Spiking نقطة ساخنة للأبحاث الناشئة. قام فريق البروفيسور تيان يونج هونج من كلية علوم الكمبيوتر بجامعة بكين ببناء إطار عمل التعلم العميق SpikingJelly (الاسم الصيني: Jingzhe) وجعله مفتوح المصدر، مما يوفر حلاً كاملاً للتعلم العميق.

تلخيص

باعتبارها نموذجًا للشبكة العصبية من الجيل الثالث، تتمتع الشبكة العصبية النبضية بقدرة فريدة على التفسير البيولوجي وخصائص ديناميكية مكانية زمنية ومزايا استهلاك منخفض للطاقة، وتظهر آفاق تطوير واسعة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع تعميق البحث والاختراقات في التقنيات الرئيسية، من المتوقع أن يتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية على نطاق أوسع في مجالات متعددة وتعزيز المزيد من تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.