تطورات الحوسبة الفائقة: استخدام الشبكات البصرية العصبية

في العقود القليلة الماضية ، أصبح الاتجاه المعروف والدقيق ، قانون مور ، الذي تنبأ به جوردون مور من شركة آي بي إم في عام 1965 ، أصبح الآن ببطء مقياسًا ميتًا لأداء الحوسبة. تنبأ قانون مور بأن عدد الترانزستورات في الدائرة المتكاملة سيتضاعف كل عامين تقريبًا ، وأنه سيكون هناك المزيد من الترانزستورات في نفس المساحة ، مما يؤدي إلى زيادة الحساب وبالتالي أداء الكمبيوتر. في أبريل 2005 ، في مقابلة ، صرح جوردون مور بنفسه أن إسقاطه لن يكون مستدامًا على الأرجح: "فيما يتعلق بحجم [الترانزستورات] ، يمكنك أن ترى أننا نقترب من حجم الذرات الذي يعد عائقًا أساسيًا ، ولكنه سوف يستغرق الأمر جيلين أو ثلاثة قبل أن نصل إلى هذا الحد - ولكن هذا أبعد ما كنا قادرين على رؤيته. أمامنا 10 إلى 20 سنة أخرى قبل أن نصل إلى الحد الأساسي ".   

على الرغم من أن قانون مور محكوم عليه بالوصول إلى طريق مسدود ، إلا أن مؤشرات الحوسبة الأخرى تشهد ارتفاعًا في قابلية التطبيق. من خلال التكنولوجيا التي نستخدمها في حياتنا اليومية ، يمكننا جميعًا رؤية اتجاهات أجهزة الكمبيوتر التي أصبحت أصغر وأصغر ، ولكن أيضًا بطاريات الجهاز تدوم لفترة أطول وأطول. يُطلق على الاتجاه الأخير للبطاريات اسم قانون كومي ، الذي سمي على اسم الأستاذ في جامعة ستانفورد جوناثان كومي. يتنبأ قانون كومي بأنه "... عند حمل الحوسبة الثابتة ، ستنخفض كمية البطارية التي تحتاجها بمقدار ضعفين كل عام ونصف." لذلك ، يتضاعف استهلاك الطاقة الإلكترونية أو كفاءة الطاقة لأجهزة الكمبيوتر كل 18 شهرًا تقريبًا. إذن ، ما تشير إليه كل هذه الاتجاهات والتغييرات وتكشف عنه هو مستقبل الحوسبة.

مستقبل الحوسبة

لقد وصلنا إلى وقت في التاريخ يتعين علينا فيه إعادة تعريف الحوسبة حيث أن الاتجاهات والقوانين التي تم توقعها منذ عدة عقود لم تعد قابلة للتطبيق. أيضًا ، مع دفع الحوسبة نحو المقاييس النانوية والكمية ، هناك قيود مادية وتحديات واضحة يجب التغلب عليها. ربما تكون المحاولة الأكثر بروزًا للحوسبة الفائقة ، الحوسبة الكمومية ، تواجه تحديًا واضحًا يتمثل في تسخير التشابك الكمي حقًا للحسابات الموازية ، أي إجراء عمليات حسابية قبل فك الترابط الكمي. ومع ذلك ، على الرغم من تحديات الحوسبة الكمومية ، فقد تم إحراز تقدم كبير في العقود القليلة الماضية. يمكن للمرء أن يجد نماذج من هندسة الكمبيوتر التقليدية لجون فون نيومان المطبقة على الحوسبة الكمومية. ولكن هناك عالم آخر غير معروف جيدًا للحوسبة (الفائقة) ، يُطلق عليه الحوسبة العصبية التي لا تتبع بنية فون نيومان التقليدية. 

تم تصور الحوسبة العصبية من قبل أستاذ معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا كارفر ميد في ورقته البحثية في عام 1990. أساسًا ، تستند مبادئ الحوسبة العصبية على المبادئ البيولوجية المفترضة للعمل ، مثل تلك التي يعتقد أن الدماغ البشري يستخدمها في الحساب. تم تلخيص تمييز موجز بين نظرية الحوسبة العصبية مقابل نظرية الحوسبة الكلاسيكية فون نيومان في مقال بقلم دون مونرو في جمعية للآلات البرمجية مجلة. يذهب البيان على النحو التالي: "في بنية فون نيومان التقليدية ، يعمل نواة منطقية قوية (أو عدة نواة متوازية) بالتتابع على البيانات التي يتم جلبها من الذاكرة. في المقابل ، توزع الحوسبة "العصبية" كلاً من الحساب والذاكرة بين عدد هائل من "الخلايا العصبية" البدائية نسبيًا ، كل منها يتواصل مع مئات أو آلاف الخلايا العصبية الأخرى من خلال "نقاط الاشتباك العصبي".  

تشمل الميزات الرئيسية الأخرى للحوسبة العصبية عدم تحمل الأخطاء ، والتي تهدف إلى نمذجة قدرة الدماغ البشري على فقدان الخلايا العصبية مع الاستمرار في العمل. وبالمثل ، في الحوسبة التقليدية ، يؤثر فقدان ترانزستور واحد على الأداء السليم. ميزة أخرى متصورة وموجهة للحوسبة العصبية هي أنه لا توجد حاجة إلى البرمجة ؛ هذا الهدف الأخير هو مرة أخرى نمذجة قدرة الدماغ البشري على التعلم والاستجابة والتكيف مع الإشارات. وبالتالي ، فإن الحوسبة العصبية هي حاليًا أفضل مرشح للتعلم الآلي ومهام الذكاء الاصطناعي. 

تطورات الحوسبة العملاقة العصبية

ستتعمق بقية هذه المقالة في التطورات في الحوسبة العملاقة ذات الشكل العصبي. على وجه التحديد ، بحث منشور مؤخرًا عن Arxiv من Alexander Tait et. آل. من جامعة برينستون تظهر أن نموذج الشبكة العصبية الضوئية القائم على السيليكون يتفوق على نهج الحوسبة التقليدية بما يقرب من 2000 ضعف. يمكن أن تؤدي هذه المنصة الضوئية العصبية للحوسبة إلى معالجة معلومات فائقة السرعة. 

The Tait et. آل. ورقة بعنوان نيورومورفيك السيليكون الضوئيات يبدأ بوصف إيجابيات وسلبيات استخدام شكل الضوء الضوئي للإشعاع الكهرومغناطيسي للحوسبة. تتمثل النقاط الرئيسية الأولية للورقة في أن الضوء قد استخدم على نطاق واسع لنقل المعلومات ولكن ليس لتحويل المعلومات ، أي الحوسبة الضوئية الرقمية. وبالمثل ، بالنسبة للحوسبة الكمومية ، هناك تحديات فيزيائية أساسية للحوسبة البصرية الرقمية. تنتقل الورقة بعد ذلك إلى تفاصيل منصة الحوسبة الضوئية العصبية ذات الشكل العصبي المقترحة سابقًا وهي Tait et. آل. نشر فريق العمل في عام 2014 بعنوان البث والوزن: شبكة متكاملة لمعالجة السنبلة الضوئية القابلة للتطوير. تصف ورقتهم الجديدة نتائج أول عرض تجريبي لشبكة عصبية ضوئية متكاملة. 

في معمارية حوسبة "البث والوزن" ، تُخصص "العقد" "حاملة طول موجي" فريدة وهي "مضاعفة تقسيم الطول الموجي (WDM)" ثم يتم بثها إلى "العقد" الأخرى. تهدف "العقد" في هذه البنية إلى محاكاة سلوك الخلايا العصبية في الدماغ البشري. ثم تتم معالجة إشارات "WDM" عبر مرشحات ذات قيمة مستمرة تسمى "بنوك الوزن الدقيقة (MRR)" ثم يتم جمعها كهربائيًا في القيمة الإجمالية المقاسة للكشف عن القدرة. إن اللاخطية لهذا التحول / الحساب الكهروضوئي الأخير هي على وجه التحديد اللاخطية المطلوبة لتقليد وظائف الخلايا العصبية ، وهي ضرورية للحوسبة بموجب مبادئ الشكل العصبي. 

في الورقة البحثية ، ناقشوا أن ديناميكيات التحويل الكهروضوئية التي تم التحقق منها تجريبياً متطابقة رياضياً مع نموذج "شبكة عصبية متكررة ذات عقدين متواصل" (CTRNN). تشير هذه النتائج الرائدة إلى أن أدوات البرمجة التي تم استخدامها لنماذج CTRNN يمكن تطبيقها على المنصات العصبية القائمة على السيليكون. يفتح هذا الاكتشاف الطريق لتكييف منهجية CTRNN مع ضوئيات السيليكون العصبية. في ورقتهم ، يفعلون مثل هذا النموذج من التكيف مع بنية "البث والوزن" الخاصة بهم. تُظهر النتائج أن نموذج CTRNN الذي تمت محاكاته على هيكلها المكون من 2 عقدة ينتج بنية الحوسبة العصبية لتتفوق على نماذج الحوسبة الكلاسيكية بثلاثة أوامر من حيث الحجم.