حوسبة المستودع

**حوسبة المستودع**  هي إطار نظري للحوسبة مشتق من نظرية الشبكات العصبية المتكررة، تقوم فكرته الأساسية على تعيين إشارات الإدخال إلى فضاء حوسبي ذي أبعاد عالية من خلال نظام ديناميكي ثابت وغير خطي يُسمى «المستودع» (Reservoir).

على عكس الشبكات العصبية التقليدية التي تستلزم تدريب جميع الروابط (الأوزان)، تتميز حوسبة المستودع بأن الروابط الداخلية للمستودع تظل ثابتةً وعشوائية، بينما تخضع طبقة القراءة (Readout) وحدها لعملية التدريب، مما يُقلص التكلفة الحسابية وزمن التدريب تقليصاً كبيراً.

نشأ هذا النموذج في مطلع الألفية الثالثة في صورتين مستقلتين: **[[شبكة حالة الصدى|شبكات حالة الصدى]]** (Echo State Networks - ESN) التي أطلقها هيربرت ياغر عام 2001، و**آلات الحالة السائلة** (Liquid State Machines - LSM) التي صاغها ولفغانغ ماس في العام ذاته. وقد وحّد مصطلح «حوسبة المستودع» هذين النموذجين المتوازيين في إطار نظري موحد.

## المكونات الهيكلية
تتألف بنية حوسبة المستودع من ثلاثة أجزاء رئيسية:

# **طبقة الإدخال (Input Layer):** تُغذّي المستودع بالبيانات التسلسلية أو الزمنية، وتربط إشارات الإدخال بالوحدات الداخلية للمستودع عبر أوزان ثابتة عادةً ما تُختار عشوائياً.
# **المستودع (The Reservoir):** شبكة من الوحدات الحسابية المتصلة داخلياً بأوزان ثابتة وغير خطية، تُحوِّل الإشارة الزمنية للمدخلات إلى نمط مكاني وزماني غني ومتعدد الأبعاد. ويُعدّ «نصف القطر الطيفي» (Spectral Radius) للمصفوفة الوزنية معياراً جوهرياً يتحكم في سعة ذاكرة المستودع وديناميكياته.
# **طبقة الإخراج / القراءة (Readout Layer):** الطبقة الوحيدة الخاضعة للتعلم، وتُستخدم فيها خوارزميات الانحدار الخطي البسيطة في الغالب لاستخراج النتائج المطلوبة من الحالة الآنية للمستودع.

## النماذج الرئيسية

### شبكات حالة الصدى (ESN)
طوّر هيربرت ياغر شبكات حالة الصدى عام 2001 بوصفها نموذجاً عملياً ومفاهيمياً بسيطاً وسهل التطبيق يرتكز على الاستجابة الزمنية لشبكة متكررة ذات أوزان داخلية ثابتة. وقد أثبتت هذه الشبكات تفوقها على خوارزميات الانتشار الخلفي عبر الزمن (BPTT) في مهام عديدة، مع تجنبها لإشكالية «تلاشي التدرج» (Vanishing Gradient) التي تُعاني منها الشبكات المتكررة التقليدية.

### آلات الحالة السائلة (LSM)
اقترح ولفغانغ ماس نموذج آلات الحالة السائلة مستلهَماً من مبدأ الديناميكيات العصبية في القشرة الدماغية، إذ تتكون من شبكة متكررة من الخلايا العصبية المتبادلة الاتصال وتُنفّذ الحوسبة في الزمن الحقيقي. وقد اقترح الباحثون أن المخيخ قد يعمل وفق مبدأ مشابه لآلة الحالة السائلة، كما كشفت تجارب على فئران المختبر أن دماغ الفأر يستغل مبادئ حوسبة المستودع في بعض مهام اتخاذ القرار.

## المميزات والخصائص
تتمتع حوسبة المستودع بخصائص تجعلها متفوقةً في مجالات بعينها:

* **سرعة التدريب:** بفضل اقتصار التعلم على طبقة الإخراج، يُمكن تدريب النماذج بسرعة تفوق بمراحل ما تستلزمه الشبكات المتكررة التقليدية.
* **الذاكرة قصيرة المدى:** يحتفظ المستودع بأثر المدخلات السابقة في حالته الداخلية، مما يجعله ملائماً بطبيعته لتحليل السلاسل الزمنية والبيانات المتسلسلة.
* **تجنب تلاشي التدرج:** إذ لا تستخدم خوارزميات الانتشار الخلفي لتدريب الأوزان الداخلية، فلا تعاني من الإشكالية الشهيرة التي تُقيّد شبكات LSTM والشبكات المتكررة التقليدية.
* **المرونة الفيزيائية:** يمكن تنفيذ المستودع ليس فقط كبرمجيات، بل كأنظمة فيزيائية مثل الأجهزة الضوئية أو دوائر الممرسترات أو مذبذبات السبينترونيات.

## مقارنة تقنية
يوضح الجدول التالي الفروقات الجوهرية بين حوسبة المستودع والشبكات العصبية المتكررة التقليدية:

## حوسبة المستودع الفيزيائي (PRC)
تُشكّل حوسبة المستودع الفيزيائي (Physical Reservoir Computing) اتجاهاً بحثياً متناميًا يُعبِّئ ديناميكيات الأنظمة المادية الحقيقية بديلاً عن الشبكات البرمجية. وتشمل أبرز تطبيقاتها المادية:

* **[[فوتونيات|الأنظمة الضوئية]] (Photonics):** تستغل خصائص الضوء كالتداخل والرنين لتحقيق حوسبة فائقة السرعة وشحيحة الطاقة؛ وقد أُثبتت القدرة على معالجة ملايين الكلمات في الثانية على رقاقات الفوتونيات السيليكونية.
* **[[مقاومة ذاكرية|الممرسترات]] (Memristors):** طوّر الباحثون منظومات حوسبة مستودع تناظرية (Analogue) كلياً تعتمد على ممرسترات ديناميكية في طبقة المستودع وممرسترات غير متطايرة في طبقة الإخراج، محققةً استهلاكاً للطاقة أقل بثلاثة أوامر من حجم مقارنةً بالأجهزة الرقمية المعادلة، مع دقة 96.6% في كشف عدم انتظام ضربات القلب.
* **[[إلكترونيات دورانية|السبينترونيات]] (Spintronics):** تُستثمر خصائص الدوران الكمي للإلكترون في مذبذبات النانو المغناطيسية لبناء مستودعات تُعالج إشارات الترددات الراديوية.
* **[[حوسبة كمومية|الحوسبة الكمومية]] (Quantum RC):** يُعدّ توظيف الأنظمة الكمومية مستودعاتٍ اتجاهاً واعداً يُمكّن من حوسبة عالية الأبعاد ببنية أدوات محدودة.

## التطبيقات
تُستخدم حوسبة المستودع في مجالات واسعة تشمل:

* **التنبؤ بالأنظمة الفوضوية:** أثبتت حوسبة المستودع قدرةً فائقة في التنبؤ بأنظمة الفوضى الديناميكية كنظام لورنز (Lorenz System) ومعادلة ماكي-غلاس (Mackey-Glass Equation) بما يتجاوز أداء الشبكات التقليدية في عديد من المعايير.
* **معالجة اللغات الطبيعية والتعرف على الكلام:** تُستخدم في مهام التعرف على الكلام وتصنيف النصوص نظراً لكفاءتها في معالجة الإشارات الزمنية.
* **التحكم في الروبوتات والأنظمة الذاتية:** تُسهم في توليد حركات الروبوتات وردود أفعالها في الزمن الحقيقي.
* **معالجة الإشارات في الاتصالات:** تُطبَّق في تصحيح تشوهات القنوات غير الخطية في الاتصالات اللاسلكية عالية السرعة.
* **الكشف عن الشذوذات الصحية:** أثبتت التطبيقات المعتمدة على الممرسترات دقتها في كشف عدم انتظام ضربات القلب والتعرف على الإيماءات.
* **صلة ب[[علم الأعصاب الحوسبي|علم الأعصاب الحسابي]]:** يُستلهم النموذج من آليات المعالجة الدماغية، ويُعزز البحث في فهم كيفية معالجة المخ للمعلومات الزمنية.

## التحديات والقيود
على الرغم من مزاياها، تواجه حوسبة المستودع جملةً من التحديات:

* **صعوبة ضبط المعاملات الفائقة:** يستلزم اختيار نصف القطر الطيفي وحجم المستودع ومعامل التسرب (Leaking Rate) خبرةً كبيرة أو بحثاً مكثفاً، وإن كانت أساليب التحسين البايزي تساعد في ذلك.
* **محدودية التفسيرية:** تُعاني من صعوبة تفسير ما يحدث داخل المستودع بسبب عشوائية أوزانه وتعقيد ديناميكياته.
* **التحديات في التنفيذ الفيزيائي:** يُعاني التنفيذ المعتمد على الممرسترات من صعوبات التعيين غير الخطي الدقيق وضعف الاستقرار؛ أما المستودعات السبينترونية فلا تزال في معظمها تجريبيةً نظرية.
* **قابلية التوسع:** يصعب تكبير بعض المستودعات الفيزيائية للتعامل مع المهام ذات الأبعاد المرتفعة.

## انظر أيضاً
* حوسبة عصبية
* شبكة عصبية متكررة
* ذاكرة طويلة قصيرة المدى
* تلدين عصبي
* ممرستور
* تعلم آلي
* تعلم عميق
* تخزين حسابي
* حوسبة كمومية
* سبينترونيك

## المراجع

تصنيف:شبكات عصبونية اصطناعية
تصنيف:شبكات عصبونية
تصنيف:علوم عصبية حاسوبية
تصنيف:تقنية عصبية