نهج جديد للحوسبة العصبية

تُظهر المعالجات العصبية ، المبنية على مبدأ تفاعل الخلايا العصبية ، أفضل النتائج في مجال الشبكات العصبية الاصطناعية / مهام الرؤية الآلية. ومع ذلك ، فهم بعيدون كل البعد عن محاكاة العمليات التي تحدث في الدماغ. أحد الأسباب العديدة هو الخلايا النجمية ، الخلايا الدبقية الأكثر وفرة.



كان يُعتقد أن لديهم وظيفة داعمة للخلايا العصبية ، لكن الأبحاث في العقود الأخيرة تظهر أن هذا النوع من الخلايا يقوم بأكثر من مجرد ملء الفراغ بين الخلايا العصبية ، كما يعتقد الباحثون منذ أكثر من قرن. تظهر الأبحاث أن هذه الخلايا تلعب أيضًا أدوارًا رئيسية في وظائف الدماغ ، بما في ذلك التعلم وتوليد الأنماط المركزية (CPG) ، وهو أساس السلوكيات الإيقاعية مثل التنفس والمشي.

سلبيات المحاليل العصبية الموجودة

إن الافتراض القائل بأن التعلم لا يحدث إلا مع الروابط القوية بين الخلايا العصبية غير صحيح. في الواقع ، التعلم والذاكرة متوازنان على النحو الأمثل في الشبكات التي

تعمل بشكل مجهري على شفا الفوضى ، والوضع الديناميكي الضيق الذي يتم

تجاهله إلى حد كبير في خوارزميات التعلم ، ولكن يتجلى أيضًا في الدماغ.

بالنسبة للجزء الأكبر ، تفتقر الحلول العصبية إلى الجمع بين الكفاءة الحسابية لهدف الشبكة العالمية وعالمية آلية محلية تعتمد على النشاط.

الشبكة العصبية النجمية

إدراكًا لهذه الفجوة في الأدبيات الحالية ، يقوم الباحثون في جامعة روتجرز بتطوير خوارزميات الدماغ التي تفسر أيضًا وظيفة الخلايا النجمية وتعيد إنتاجها.



يقترحون (حذار ، حشو) جهاز تحكم CPG شكلي للدماغ يعتمد على شبكة عصبية نجمية شاملة تولد نمطي مشية للإنسان الآلي. استنادًا إلى آليات التعديل العصبي للخلايا النجمية التي تم تحديدها حديثًا ، يقترحون علينا بنية CPG التي تتكامل بسلاسة في شريحة Intel Loihi العصبية باستخدام بيئة تفاعل في الوقت الفعلي بين الشريحة وبيئة نظام التشغيل الآلي (ROS).

يمكن استخدام Loihi CPG للتحكم في روبوت المشي بمقاومة الضوضاء الحسية وملامح السرعة المتغيرة.



من المثير للاهتمام بشكل لا يصدق أن نلاحظ تطور الأساليب المعمارية الجديدة في مجال تقليد عمل الدماغ. تجري الأبحاث والتجارب التي ستغير حياتنا بشكل كبير في المستقبل. ووظائفنا.