BrainScaleS-2: بنية الحوسبة العصبية التناظرية المُسرَّعة

جدول المحتويات

العقدة التكنولوجية

65 نانومتر

تقنية التصنيع

عامل التسريع

1000×

مقارنة بالزمن البيولوجي

دعم الخلايا العصبية

معقد

التغصنات غير الخطية

1. المقدمة

تمثل بنية BrainScaleS (BSS) تقدماً كبيراً في مجال الحوسبة العصبية، حيث تجمع بين تنفيذ النماذج الفيزيائية التناظرية للخلايا العصبية والمشابك مع النوى المعالجة الرقمية. يمثل نظام الجيل الثاني BrainScaleS-2، الذي تم تطويره كجزء من المشروع الأوروبي للدماغ البشري، تحسناً كبيراً عن سابقه من خلال اعتماد تقنية 65 نانومتر ودمج وحدات معالجة اللدونة الرقمية المخصصة.

2. نظرة عامة على بنية BrainScaleS

2.1 النواة العصبية التناظرية

تطبق النواة التناظرية نماذج فيزيائية زمنية مستمرة للخلايا العصبية والمشابك، مما يوفر محاكاة مُسرَّعة للغاية للشبكات العصبية البيولوجية. يعمل النظام بثوابت زمنية أصغر بعدة مرات من النظم البيولوجية، مما يمكن من محاكاة ديناميكيات الخلايا العصبية بسرعة.

2.2 معالجة اللدونة الرقمية

الابتكار الرئيسي في BSS-2 هو دمج وحدة معالجة اللدونة الرقمية - وهي معالج دقيق عالي التوازي مصمم خصيصاً لعمليات التعلم في أنظمة الحوسبة العصبية التناظرية المُسرَّعة. تتعامل هذه الوحدة مع التغيرات الهيكلية والمعيارية التي تحدث على نطاقات زمنية أبطأ مقارنة بديناميكيات الخلايا العصبية التناظرية.

2.3 تصميم النظام على شريحة

تتميز البنية بنظام على شريحة (SoC) عصبي الشكل يتضمن نوى معالجة رقمية متعددة مع وحدات متجهة متخصصة متصلة عبر شبكة على شريحة. يعطي هذا التصميم أولوية لبيانات الأحداث مع الحفاظ على مساحة عناوين مشتركة للخلايا العصبية والمعالجات.

3. التنفيذ التقني

3.1 الدارة المتكاملة الخاصة بالتطبيق HICANN-X

تمثل الدارة المتكاملة الخاصة بالتطبيق HICANN-X أحدث تحقيق سيليكوني لبنية BSS-2. تم بناؤها بتقنية 65 نانومتر، مما يمكن من دمج المعالجة الرقمية المعقدة إلى جانب الدوائر العصبية التناظرية.

3.2 نماذج الخلايا العصبية والمشابك

يدعم النظام نماذج خلايا عصبية متطورة تشمل محاكاة قنوات أيونية قابلة للبرمجة ومواصلات بين الأقسام. هذا يمكن من نمذجة التغصنات غير الخطية، وجهد الفعل المنتشر للخلف، وجهد NMDA، وهضاب الكالسيوم. يمكن وصف ديناميكيات الغشاء بالمعادلة:

$C_m \\frac{dV_m}{dt} = -g_L(V_m - E_L) - \\sum_i g_i(t)(V_m - E_i) + I_{ext}$

3.3 إطار المعايرة

تسهل مجموعة أدوات برمجية مخصصة عمليات محاكاة مونت كارلو المعايرة المعقدة، معالجة تحدي الاختلافات في عملية التصنيع في الدوائر التناظرية. هذه المعايرة ضرورية للتدريب الناجح والتشغيل الموثوق.

4. النتائج التجريبية

يظهر نظام BrainScaleS-2 تحسينات كبيرة مقارنة بالجيل الأول. يسمح دمج معالجة اللدونة الرقمية بقواعد تعلم أكثر مرونة تتجاوز STDP الأساسي. يدعم المسرع التناظري أيضاً ضرب المصفوفة المتجهة، مما يسمح بكل من الاستدلال للشبكات التلافيفية العميقة والتعلم المحلي مع الخلايا العصبية المتأججة داخل نفس الركيزة.

الشكل 1: مكونات بنية BrainScaleS

يظهر مخطط البنية التكامل على نطاق الرقاقة، الدارة المتكاملة الخاصة بالتطبيق BSS-1، تصميم الخلايا العصبية BSS-2، وآثار جهد الغشاء النموذجية التي تظهر قدرة النظام على محاكاة الديناميكيات العصبية المعقدة.

الشكل 2: بنية النظام على شريحة عصبي الشكل

توضح بنية النظام على شريحة عدة وحدات معالجة مع وحدات متجهة ونوى تناظرية متصلة عبر روابط عالية النطاق وشبكة على شريحة، وتتميز بوحدات وظيفية متخصصة للتحكم في الذاكرة ومداخل/مخارج SERDES.

5. تنفيذ الكود

يستخدم النظام PyNN، وهي لغة وصف للشبكات العصبية مستقلة عن المحاكي، توفر واجهة برمجية موحدة. فيما يلي مثال مبسط لتهيئة الخلايا العصبية:

# مثال كود PyNN لـ BrainScaleS-2
import pyNN.brainscales as bss

# تهيئة معاملات الخلايا العصبية
neuron_parameters = {
    'tau_m': 10.0,      # ثابت زمن الغشاء
    'cm': 1.0,          # سعة الغشاء
    'v_rest': -70.0,    # جهد الراحة
    'v_thresh': -55.0,  # جهد العتبة
    'tau_syn_E': 5.0,   # ثابت زمن المشبك الاستثاري
    'tau_syn_I': 5.0    # ثابت زمن المشبك المثبط
}

# إنشاء مجموعة خلايا عصبية
population = bss.Population(100, bss.IF_cond_exp, neuron_parameters)

# تهيئة قاعدة اللدونة
stdp_model = bss.STDPMechanism(
    timing_dependence=bss.SpikePairRule(),
    weight_dependence=bss.AdditiveWeightDependence()
)

6. التطبيقات المستقبلية

تفتح بنية BrainScaleS-2 إمكانيات جديدة لتطبيقات الحوسبة العصبية. يجعلها الجمع بين المحاكاة التناظرية المُسرَّعة والقابلية للبرمجة الرقمية مناسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، وبحوث الحوسبة المستوحاة من الدماغ، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي للحوسبة الطرفية منخفضة الطاقة. قد تركز التطورات المستقبلية على التوسع إلى شبكات عصبية أكبر، وتحسين كفاءة الطاقة، وتعزيز قابلية برمجة قواعد التعلم.

التحليل الأصلي

تمثل بنية BrainScaleS-2 نهجاً متطوراً للحوسبة العصبية يربط الفجوة بين المصداقية البيولوجية والكفاءة الحسابية. من خلال الجمع بين النماذج الفيزيائية التناظرية والقابلية للبرمجة الرقمية، تعالج تحديات أساسية في تصميم الأجهزة العصبية. عامل التسريع 1000× للنظام مقارنة بالمعايير الزمنية البيولوجية يمكن من تطبيقات بحثية عملية كانت ستتطلب أوقات محاكاة طويلة بشكل غير عملي.

مقارنة بمناهج الحوسبة العصبية الأخرى مثل TrueNorth من IBM و Loihi من Intel، تقدم BrainScaleS-2 مزايا فريدة في الواقعية البيولوجية من خلال تنفيذها التناظري. بينما توفر الأنظمة الرقمية مثل Loihi قابلية برمجة أكبر، فإن النهج التناظري لـ BrainScaleS-2 يقدم بشكل محتمل كفاءة طاقة أفضل لأنواع معينة من الحسابات العصبية. هذا يتوافق مع الاتجاهات الملاحظة في أبحاث الحوسبة العصبية الحديثة، حيث تكتسب النهج الهجينة التناظرية-الرقمية زخماً لخصائص أدائها المتوازنة.

يعالج دمج معالج اللدونة الرقمية المخصص قيداً رئيسياً للأنظمة التناظرية البحتة: صعوبة تنفيذ قواعد التعلم المعقدة والقابلة للبرمجة. يمكن هذا الابتكار BrainScaleS-2 من دعم ليس فقط STDP الثابت ولكن أيضاً آليات تعلم أكثر تطوراً، مما يجعله أكثر تنوعاً للبحث في اللدونة العصبية وخوارزميات التعلم.

يدعم النظام كل من الشبكات العصبية المتأججة واستدلال التعلم العميق من خلال ضرب المصفوفة المتجهة، مما يظهر نهجاً عملياً للمشهد الحالي للذكاء الاصطناعي. تسمح هذه القدرة المزدوجة للباحثين باستكشاف الحوسبة المستوحاة من الدماغ مع الحفاظ على التوافق مع مناهج التعلم العميق السائدة. يظهر إطار المعايرة لإدارة اختلافات عملية التصنيع التناظرية هندسة متطورة تعترف بالتحديات العملية للحوسبة العصبية التناظرية وتعامل معها.

بالنظر إلى المستقبل، يمكن للبنى مثل BrainScaleS-2 أن تلعب دوراً حاسماً في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، خاصة لتطبيقات الحوسبة الطرفية حيث تكون قيود الطاقة حرجة. يؤكد الاستثمار المستمر للمشروع الأوروبي للدماغ البشري في هذه التكنولوجيا على أهميتها المحتملة لكل من أبحاث علم الأعصاب وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية.

7. المراجع

Schemmel, J., et al. "A Wafer-Scale Neuromorphic Hardware System for Large-Scale Neural Modeling." ISCAS 2010.
Indiveri, G., et al. "Neuromorphic silicon neuron circuits." Frontiers in Neuroscience, 2011.
Davies, M., et al. "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning." IEEE Micro, 2018.
Merolla, P. A., et al. "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface." Science, 2014.
Pei, J., et al. "Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture." Nature, 2019.
European Human Brain Project. "Neuromorphic Computing Platform." https://www.humanbrainproject.eu
IEEE Spectrum. "The Quest for Artificial Intelligence that Mimics the Brain." https://spectrum.ieee.org