n-back

طور العلماء نوعًا جديدًا من شبكة الأسلاك النانوية التي يمكنها تعلم وتذكر المعلومات بطريقة تشبه الدماغ البشري وتتكون الشبكة من أسلاك دقيقة من الفضة متصلة ببعضها البعض في نمط يشبه الشبكة والأسلاك قادرة على نقل الإشارات الكهربائية ، ويمكن تقوية أو إضعاف الوصلات بين الأسلاك بمرور الوقت ، اعتمادًا على الإشارات التي يتم تمريرها من خلالها.

وتشبه عملية تقوية الروابط وإضعافها هذه الطريقة التي تتعلم بها الخلايا العصبية في الدماغ البشري وتتذكر المعلومات وعندما يتم تنشيط خلية عصبية ، فإنها تطلق إشارة كيميائية تقوي الروابط بينها وبين الخلايا العصبية الأخرى التي تم تنشيطها أيضًا في نفس الوقت وتسمح هذه العملية للدماغ بتخزين الذكريات وتعلم معلومات جديدة.

وكانت شبكة الأسلاك النانوية قادرة على تعلم وتذكر مهمة بسيطة تسمى اختبار n-back وفي اختبار n-back ، تم عرض سلسلة من الأرقام على الشبكة ، وكان عليها أن تتذكر الرقم الذي تم تقديمه بخطوات للوراء وعلى سبيل المثال ، إذا كانت قيمة n-back هي 2 ، يجب على الشبكة أن تتذكر الرقم الذي تم تقديمه بخطوتين قبل الرقم الحالي.

وكانت الشبكة قادرة على تعلم مهمة n-back ، وتحسن أدائها بمرور الوقت وتمكنت الشبكة أيضًا من تذكر المعلومات لفترة طويلة من الزمن وبعد 24 ساعة ، كانت الشبكة لا تزال قادرة على تذكر مهمة n-back بدرجة عالية من الدقة ويعد تطوير شبكة الأسلاك النانوية خطوة مهمة نحو إنشاء ذكاء اصطناعي قادر على تعلم وتذكر المعلومات بطريقة تشبه الدماغ البشري.

ويمكن استخدام الشبكة لتطوير أنواع جديدة من أجهزة الكمبيوتر والروبوتات القادرة على التعلم والتكيف مع بيئتها والتطبيقات المحتملة لشبكات الأسلاك النانوية شاسعة ويمكن استخدامها لتطوير أنواع جديدة من أجهزة الكمبيوتر والروبوتات والأجهزة الطبية وعلى سبيل المثال ، يمكن استخدام شبكات الأسلاك النانوية لإنشاء ذكاء اصطناعي قادر على التعلم والتكيف مع بيئته.

ويمكن استخدامها أيضًا لتطوير أنواع جديدة من أجهزة الاستشعار القادرة على اكتشاف التغييرات في البيئة والاستجابة لها ولا تزال هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها قبل استخدام شبكات الأسلاك النانوية على نطاق واسع ويتمثل أحد التحديات في أن الشبكات صغيرة جدًا حاليًا ، مما يجعل تصنيعها صعبًا والتحدي الآخر هو أن الشبكات ليست ذات كفاءة عالية في استخدام الطاقة.

ومع ذلك ، فإن فريق البحث واثق من إمكانية التغلب على هذه التحديات وهم يعملون حاليًا على تطوير شبكات أسلاك متناهية الصغر أكبر حجمًا وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة كما أنهم يعملون على تطوير طرق جديدة لاستخدام شبكات الأسلاك النانوية لإنشاء ذكاء اصطناعي وتقنيات متقدمة أخرى.