علماء يكتشفون طريقة تحول الماء والأجسام الجامدة إلى حاسوب

تحوي أحدث شريحة جهاز أيفون 7 على 3.3 بليون «ترانزستور» محشوة في قطعة سيليكون يعادل حجمها قطعة نقدية تقريباً، إلا أن النزعة الشائعة نحو الحواسيب الصغيرة قد تصل إلى النهاية، لأن رقائق السليكون وصلت إلى نقطة تمنعها قوانين الفيزياء من أن تصبح أصغر ذلك.
ويعمل العلماء على إيجاد البدائل المعروفة التي يبحث فيها الباحثون هي الحواسيب الكمومية، التي تتلاعب في خصائص الشرائح الحاسوبية بطرق تختلف عن الآلات الرقمية التقليدية.
لكن هناك أيضاً احتمال استخدام مواد بديلة، سواء كانت مادة ام نظام فيزيائي، مثل الحواسيب لإجراء العمليات الحسابية، دون الحاجة للتلاعب بالإلكترونات كما في شرائح السيليكون. وتبين لنا أن هذا البديل قد يطور من الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل من الحواسيب الحالية.
تعرف هذه الفكرة باسم «الحوسبة الاحتياطية reservoir computing»، والتي أتت من محاولات تطوير شبكات حاسوبية لمحاكاة الدماغ.
وتوضح الفكرة الاستفادة من سلوك الأنظمة الفيزيائي، وينطبق ذلك على كل المواد الجامدة في النظام البيئي، لنستغل قدرتها الحاسوبية الطبيعية أو ما يسمى بالحوسبة الاحتياطية «reservoir computing».
وضرب الباحثون مثالاً على ذلك، عند صنع شريحة حديثة يجب أن نغير من البنية البلورية للسيليكون، أما في حالة الحوسبة الاحتياطية فإننا لا نحتاج إلى هذه التعديلات سواء كانت المادة سيليكون أو غيرها، إذ تتمثل الفكرة الرئيسة في تحفيز أي مادة بطريقة ما ودراسة التأثير عليها.
وأضافوا أن التوصل إلى كيفية التحفيز من حالة المدخلات إلى المخرجات، سنحصل على نتيجة حسابية نستطيع استخدمها في حساباتنا، وذلك أفضل من شرائح الحواسيب التقليدية التي تعتمد على موضع الإلكترون.
وأوردوا أن الفريق أجرى العديد من التطبيقات، إذ بنوا حاسوباً احتياطياً بسيطاً باستخدام دلو مياه. وبينوا أنه بعد تحفيز الماء بمجسات كيماوية، تمكنوا من برمجة كاميرا تراقب سطح المياه لتصبح قادرة على قراءة أنماط التموجات الدقيقة المتكونة على السطح، وتوصلوا إلى الحسابات التي ربطت حركة المجسات مع حركة أنماط التموج، ثم استخدموا النتائج لتنفيذ بعض العمليات المنطقية البسيطة.
وذكرت الدراسة أنه عند سماع أو رؤية شيئاً، فإن منطقة ما من الدماغ يتحفز للصوت أو الضوء، واستجابة الأعصاب في تلك المنطقة من الدماغ تُحللها منطقة أكثر تخصصاً.
كما يشير البحث إلى أن الحواسيب البيئية يمكن أن تكون قوية للغاية وذات قدرة حاسوبية فائقة، تستطيع نظرياً تنفيذ عدد لا نهائي من الوظائف على نحو فعال. وإحدى أمثلتها أن الأنظمة التي تستخدم طرق الحوسبة الاحتياطية للتنبؤ في البورصة يُشارُ إلى تفوقها على العديد من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي التقليدية.