تلدين عصبي

التلدين العصبي (بالإنجليزية: Neuromorphic Engineering) هو مجال متعدد التخصصات في الهندسة وعلوم الحاسوب يهدف إلى تصميم أنظمة إلكترونية وحاسوبية تستلهم بنيتها وآلية عملها من الجهاز العصبي البيولوجي، ولا سيما الدماغ البشري. يركّز هذا المجال على تطوير عتاد وبرمجيات تحاكي الخلايا العصبية والمشابك العصبية من حيث المعالجة المتوازية، والاستهلاك المنخفض للطاقة، والقدرة على التعلم والتكيّف الذاتي.

 الخلفية التاريخية 
ظهر مفهوم التلدين العصبي في أواخر ثمانينيات القرن العشرين، عندما اقترح عالم الهندسة الكهربائية كارفر ميد في معهد كاليفورنيا للتقنية استخدام الدوائر الإلكترونية التناظرية لمحاكاة الخصائص الفيزيائية للعصبونات البيولوجية. مثّل هذا التوجه نقلة نوعية في تصميم الأنظمة الحاسوبية، إذ ابتعد عن النموذج التسلسلي التقليدي لصالح أنظمة مستوحاة من الدماغ تعتمد على التوازي والكفاءة الطاقية العالية.Mead, C. (1990). Neuromorphic electronic systems. Proceedings of the IEEE.

 المبادئ الأساسية 
تعتمد أنظمة التلدين العصبي على مجموعة من المبادئ المستمدة من علم الأعصاب، من أبرزها:
 المعالجة المتوازية بدلًا من المعالجة التسلسلية.
 اللدونة العصبية، أي قدرة النظام على تعديل أوزانه الداخلية استجابةً للتجربة أو البيانات.
 الترميز الزمني للنبضات (Spiking Neural Coding)، حيث تمثل المعلومات عبر توقيت الإشارات العصبية.
 الكفاءة الطاقية العالية مقارنةً بالمعالجات التقليدية.

 البنية المعمارية 
تتكوّن الأنظمة التلدينية العصبية عادةً من عصبونات اصطناعية تحاكي السلوك الكهربائي للعصبونات البيولوجية، ومشابك إلكترونية قابلة للتعديل تمثل نقاط الاتصال العصبي. وغالبًا ما تُبنى هذه الأنظمة اعتمادًا على الشبكات العصبية النابضة، التي تعتمد على النبضات المتقطعة بدلًا من القيم العددية المستمرة.

تختلف هذه البنية جذريًا عن معمارية فون نيومان المستخدمة في الحواسيب التقليدية، والتي تفصل بين وحدة المعالجة والذاكرة، مما يؤدي إلى قيود في الأداء واستهلاك الطاقة عند معالجة البيانات المكثفة.Indiveri, G., & Liu, S. C. (2015). Memory and information processing in neuromorphic systems. Proceedings of the IEEE.

 مقارنة مع الأنظمة التقليدية 
يوضح الجدول التالي الفروقات الجوهرية في البنية وآلية معالجة البيانات بين الحوسبة التقليدية وهندسة التلدين العصبي:

+ مقارنة بين الحوسبة التقليدية وهندسة التلدين العصبي الجانب الحوسبة التقليدية (فون نيومان) هندسة التلدين العصبي (Neuromorphic) البنية المعمارية فصل صارم بين وحدة المعالجة والذاكرة  دمج المعالجة والذاكرة (محاكاة العصبونات والمشابك) آلية المعالجة معالجة تسلسلية (خطوة بخطوة) معالجة متوازية (ملايين العمليات في آن واحد) تمثيل البيانات قيم رقمية وعددية ثنائية ثابتة ترميز زمني للنبضات (Spiking Neural Coding) كفاءة الطاقة استهلاك مرتفع بسبب "عنق زجاجة فون نيومان" كفاءة طاقية عالية جداً (استهلاك منخفض للغاية) Merolla, P. et al. (2014). A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network. Science. الوحدات الأساسية بوابات منطقية وترانزستورات عصبونات اصطناعية ومشابك إلكترونية  التعلم والتكيف تعتمد على برمجة وخوارزميات خارجية لدونة عصبية (تعلم ذاتي على مستوى العتاد) Davies, M. et al. (2018). Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor. IEEE Micro.

 المعالجات التلدينية 
شهد العقد الأخير تطوير عدد من المعالجات التلدينية العصبية، من أبرزها:
 TrueNorth من شركة IBM، ويحتوي على نحو مليون عصبون اصطناعي ويتميّز باستهلاك منخفض جدًا للطاقة.
 Loihi من شركة إنتل، وهو معالج يدعم التعلم الذاتي على مستوى العتاد دون الحاجة إلى تدريب خارجي كثيف.

 التطبيقات 
تُستخدم تقنيات التلدين العصبي في عدد متزايد من المجالات، من بينها:
 الذكاء الاصطناعي ومعالجة الأنماط.
 الرؤية الحاسوبية.
 الروبوتات ذاتية التعلم.
 الأطراف العصبية الاصطناعية.
 إنترنت الأشياء منخفض الاستهلاك للطاقة.

 المزايا والتحديات 
 المزايا 
 كفاءة طاقية مرتفعة.
 القدرة على التعلم في الزمن الحقيقي.
 توافق أفضل مع البيانات الحسية غير المنظمة.

 التحديات 
 صعوبة البرمجة مقارنةً بالأنظمة التقليدية.
 نقص الأدوات البرمجية القياسية.
 محدودية الانتشار التجاري واسع النطاق حتى الوقت الراهن.

 العلاقة مع مجالات أخرى 
يرتبط التلدين العصبي ارتباطًا وثيقًا بعدة مجالات علمية وتقنية، من أبرزها:
 الشبكات العصبية الاصطناعية
 علم الأعصاب الحاسوبي
 الحوسبة العصبية
 التعلم الآلي

 انظر أيضًا 
 المعالجة المتوازية
 الحوسبة غير التقليدية
 الهندسة العصبية
 الذكاء الاصطناعي

 المراجع 

تصنيف:علم الحاسوب
تصنيف:هندسة الحاسوب