في إنجاز علمي مذهل، نجح باحثون من جامعة سيدني وجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس في تطوير شبكة عصبية قادرة على التعلم والتذكر بطريقة مشابهة للألواح العصبية في دماغ الإنسان. ويمكن أن تفتح هذه الاختراعات الباب أمام تطوير تقنيات للذكاء الاصطناعي أكثر فعالية وأقل استهلاكًا للطاقة للقيام بمهام التعلم والذاكرة المعقدة والحقيقية.

ويتمثل جوهر هذا الابتكار في "شبكات خيوط نانوية" تتكون من أسلاك صغيرة جدًا بقطر بضعة مليارات من المتر. وتتشكل هذه الأسلاك في أنماط تحاكي شبكات الألواح العصبية في دماغ الإنسان في سياق يمكن من معالجة البيانات الديناميكية والمستمرة باستخدام خوارزميات بسيطة تستجيب للتغيرات في المقاومة الإلكترونية عند تقاطع الخيوط النانوية. وتحاكي هذه القدرة وظيفة التشابكات في دماغ الإنسان المعروفة باسم "تبديل الذاكرة المقاومة".

وفي إطار هذه الدراسة، استغل الباحثون هذه الشبكة من الخيوط النانوية للتعرف والاحتفاظ بتسلسلات من النبضات الكهربائية المتوافقة مع الصور، مستوحاة من عملية معالجة المعلومات في دماغ الإنسان. وقد قارنت الباحثة الرئيسية، البروفيسورة زدنكا كونسيك، مهمة الذاكرة بتذكر رقم هاتف. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام شبكة الخيوط النانوية للتعرف على صور مرجعية، حيث حصلت على نسبة مثيرة للإعجاب تبلغ 93.4 بالمائة في التعرف الصحيح لصور الاختبار.

وتفتح هذه النقلة في مجال الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة ومثيرة وتقدم الفرصة لتطوير أنظمة للتعلم الآلي أكثر قوة، وقادرة على التعامل الآني مع المعلومات مع الحفاظ على استهلاك منخفض للطاقة.

كما يمكن أن تغير هذه التكنولوجيا بشكل جذري مجموعة واسعة من المجالات، من التعرف على الصور إلى حل المشاكل المعقدة ويمكن أن تسهم بشكل كبير في تطوير مجالات الذكاء الاصطناعي والأجهزة الإلكترونية في المستقبل.