گروهی از محققان دانشگاه لیمریک از روشی نوآورانه برای طراحی مولکول ها برای اهداف محاسباتی رونمایی کرده اند. این روش که از عملکرد مغز انسان الهام می گیرد، پتانسیل افزایش چشمگیر سرعت و بهره وری انرژی سیستم های هوش مصنوعی را دارد.
تیم تحقیقاتی به رهبری پروفسور دیمین تامپسون در موسسه برنال، تکنیک‌های جدیدی را برای دستکاری مواد در اساسی‌ترین سطح مولکولی کشف کرده‌اند. یافته های آنها که اخیراً در طبیعت، نشان دهنده جهش قابل توجهی در زمینه محاسبات نورومورفیک – شاخه ای از علوم کامپیوتر که هدف آن تقلید از ساختار و عملکرد شبکه های عصبی بیولوژیکی است.
علم پشت موفقیت
در قلب این کشف یک رویکرد مبتکرانه برای مهار حرکات طبیعی اتم ها در مولکول ها نهفته است. پروفسور تامپسون توضیح می دهد: «ما اساساً از تکان دادن و تکان دادن ذاتی اتم ها برای پردازش و ذخیره اطلاعات استفاده می کنیم. این روش امکان ایجاد حالت های حافظه متعدد را در یک ساختار مولکولی واحد فراهم می کند که هر کدام مربوط به یک حالت الکتریکی منحصر به فرد است.
رویکرد این تیم به طور قابل توجهی با محاسبات سنتی مبتنی بر سیلیکون متفاوت است. در رایانه‌های معمولی، اطلاعات با استفاده از حالت‌های باینری پردازش و ذخیره می‌شوند – روشن یا خاموش، 1 یا 0. با این حال، طراحی مولکولی تیم Limerick اجازه می‌دهد تا حالت‌های زیادی را در فضایی کوچک‌تر از یک اتم ایجاد کند که به طور چشمگیری چگالی اطلاعات و قابلیت پردازش را افزایش می‌دهد.
این دستکاری در مقیاس مولکولی به یکی از پایدارترین چالش ها در محاسبات نورومورفیک می پردازد: دستیابی به وضوح بالا. تا کنون، پلتفرم‌های محاسباتی الهام‌گرفته از مغز به عملیات‌هایی با دقت پایین محدود می‌شدند و استفاده از آنها را در کارهای پیچیده‌ای مانند پردازش سیگنال، آموزش شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی محدود می‌کردند. پیشرفت تیم Limerick بر این مانع غلبه کرده و امکانات جدیدی را برای برنامه های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی باز می کند.
با مفهوم سازی مجدد معماری محاسباتی اساسی، محققان سیستمی ایجاد کرده اند که قادر به انجام بارهای کاری با منابع فشرده با بهره وری انرژی بی سابقه است. شتاب دهنده نورومورفیک آنها که توسط پروفسور Sreetosh Goswami در انستیتوی علوم هند هدایت می شود، به عملکرد چشمگیر 4.1 ترا بر ثانیه در هر وات (TOPS/W) دست می یابد که نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در توان محاسباتی و حفظ انرژی است.
پیامدهای این کشف بسیار فراتر از تحقیقات آکادمیک است. همانطور که پروفسور تامپسون اشاره می کند، “این راه حل خارج از جعبه می تواند مزایای زیادی برای همه برنامه های محاسباتی، از مراکز داده تشنه انرژی گرفته تا نقشه های دیجیتالی با حافظه فشرده و بازی های آنلاین داشته باشد.” پتانسیل سیستم‌های محاسباتی کارآمدتر، قدرتمندتر و همه‌کاره‌تر می‌تواند صنایع مختلف از مراقبت‌های بهداشتی و نظارت بر محیط‌زیست گرفته تا خدمات مالی و سرگرمی را متحول کند.
کاربردهای بالقوه و تأثیرات آینده
در حالی که پیامدهای فوری برای مراکز داده و محاسبات لبه واضح است، این پیشرفت محاسباتی مولکولی می تواند نوآوری ها را در بخش های متعددی تسریع کند. به عنوان مثال، در مراقبت‌های بهداشتی، این سیستم‌های نورومورفیک با دقت بالا می‌توانند تجزیه و تحلیل بلادرنگ داده‌های بیولوژیکی پیچیده را امکان‌پذیر کنند و به طور بالقوه تحولی در فرآیندهای پزشکی شخصی و کشف دارو ایجاد کنند.
بهره وری انرژی این فناوری آن را به ویژه برای اکتشافات فضایی و ارتباطات ماهواره ای امیدوارکننده می کند، جایی که محدودیت های انرژی یک چالش مهم است. مریخ نوردهای آینده یا کاوشگرهای اعماق فضایی می توانند از محاسبات قدرتمندتر روی برد بدون افزایش تقاضای انرژی بهره مند شوند.
در حوزه علم آب و هوا، این رایانه‌های مولکولی می‌توانند توانایی ما را برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده محیطی افزایش دهند که منجر به پیش‌بینی‌های آب و هوایی دقیق‌تر و تصمیم‌گیری‌های سیاستی آگاه‌تر می‌شود. به طور مشابه، در امور مالی، این فناوری می تواند ارزیابی ریسک و الگوریتم های معاملاتی با فرکانس بالا را تغییر دهد و به طور بالقوه بازارهای باثبات و کارآمدتری ایجاد کند.
مفهوم “همه‌افزار” – ادغام قابلیت‌های محاسباتی در اشیاء روزمره – احتمالات شگفت‌انگیزی را به وجود می‌آورد. لباسی را تصور کنید که می تواند سلامت شما را کنترل کند و عایق آن را در زمان واقعی تنظیم کند، یا بسته بندی مواد غذایی که می تواند فساد را تشخیص دهد و به طور خودکار مکانیسم های نگهداری آن را تنظیم کند. ساختمان‌ها می‌توانند چیزی فراتر از سازه‌های ایستا باشند که به صورت دینامیکی مصرف انرژی را بهینه کرده و به تغییرات محیطی پاسخ دهند.
با پیشرفت تحقیقات، ممکن است شاهد ظهور سیستم‌های ترکیبی باشیم که محاسبات سنتی مبتنی بر سیلیکون را با اجزای نورومورفیک مولکولی ترکیب می‌کنند و از نقاط قوت هر دو رویکرد استفاده می‌کنند. این می تواند منجر به پارادایم جدیدی در معماری محاسباتی شود، خطوط بین سخت افزار و نرم افزار را محو کند و به طور بالقوه انقلابی در نحوه طراحی و ساخت سیستم های محاسباتی ایجاد کند.
خط پایین
پیشرفت محاسبات مولکولی دانشگاه لیمریک یک تغییر پارادایم است که می تواند رابطه ما با محاسبات را دوباره تعریف کند. با تلفیق کارایی فرآیندهای بیولوژیکی با دقت سیستم های دیجیتال، این نوآوری درها را به روی امکاناتی می گشاید که ما تازه تصور می کردیم. همانطور که در آستانه این عصر جدید قرار داریم، پتانسیل تغییرات دگرگون کننده در صنایع و جوامع بسیار زیاد است و آینده ای را نوید می دهد که محاسبات فقط یک ابزار نیست، بلکه بخشی جدایی ناپذیر و نامرئی از زندگی روزمره ما است.
