لقد أنشأ المهندسون مشبكًا عصبيًا اصطناعيًا بصريًا بالكامل

لقد فصلت بنيات الكمبيوتر التقليدية تاريخياً بين معالجة البيانات وتخزينها. يؤدي نقل المعلومات بين المعالج والذاكرة إلى إهدار الكثير من الوقت والطاقة. هذه المشكلة تصيب خوارزميات التعلم الآلي بشكل خاص. أصبح الدماغ البيولوجي أكثر كفاءة: حيث تعمل قوة الوصلات بين الخلايا العصبية كمستودع للخبرة ومرشح حسابي للإشارات الجديدة. لقد قام المهندسون منذ فترة طويلة بتصميم شرائح عصبية تحاكي بنية الدماغ. كانت المشابك العصبية الاصطناعية الأولى تعمل على مكونات إلكترونية وتستهلك الكثير من الطاقة للتسخين. وفي وقت لاحق، ظهرت أجهزة إلكترونية بصرية تستقبل الإشارة الضوئية مباشرة من المصدر، لكنها ما زالت تستخدم دائرة كهربائية لتغيير معلمات الذاكرة. كان العلماء يبحثون عن كيفية إنشاء مشبك بصري كامل. في مثل هذا المخطط، كان على الضوء أن يرسل إشارة في وقت واحد ويغير قوة الاتصال بين عقد الشبكة. يوضح العمل الجديد جدوى هذا النهج. ونشرت النتائج في مجلة الضوئيات المتقدمة.

قام المهندسون بقياس استجابة المادة الانارة للنبضات الضوئية ذات الترددات المختلفة. وقارنوا سلوك النظام عند تعريضه للأشعة فوق البنفسجية والأشعة تحت الحمراء بالتناوب. وكانت المادة المختارة عبارة عن بلورة مشبعة بالسترونتيوم واليوروبيوم والديسبروسيوم، والتي كان لها تأثير تألق طويل الأمد. بالإضافة إلى ذلك، فإن التوازن بين الإضاءة المباشرة وتخزين الطاقة يعتمد على الأجزاء السابقة من الضوء. كان هذا السلوك مثاليًا لمحاكاة ذاكرة الخلية العصبية: حيث “تتذكر” المادة ومضات الضوء السابقة دون شرائح إضافية. خلال التجارب، أرسل العلماء نبضات ضوئية مقترنة إلى البلورة. عملت الأشعة فوق البنفسجية كمضخم. وميضه الأول ملأ الفخاخ الهيكلية بالشحنة. بحلول وقت النبضة الثانية، لم تكن هناك مصائد حرة متبقية، لذلك تحولت الطاقة على الفور إلى توهج. ونتيجة لذلك، كانت الاستجابة للدافع الثاني أقوى من الاستجابة للأول. كان للأشعة تحت الحمراء تأثير معاكس: فقد أسقطت الشحنات من الفخاخ. أخذ الوميض الأول كامل العرض المتراكم، لذلك لم يبق شيء للثاني، وكانت استجابة البلورة خافتة. أثبتت قدرة المادة على جعل الإشارة الضوئية أكثر سطوعًا أو أضعف بشكل مستقل ملاءمتها لتجميع الدوائر المنطقية. ومن الناحية العملية، قام الفيزيائيون بتحويل البلورة إلى فيلم وقاموا بتغطية المصفوفة الكلاسيكية للكاميرا الرقمية بها. كان الطلاء بمثابة مرشح بصري حساس. تركت التفاصيل الساطعة للصورة أثرًا لفترة طويلة، وتلاشت ضوضاء البكسل العشوائية على الفور حتى تم رقمنة الإطار. بعد ذلك، تم اختبار أداء المستشعر في مهمة التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد باستخدام نموذج حاسوبي. وبدون تضمين الخصائص البلورية، بلغت دقة برمجيات الشبكة العصبية 78%، وعند محاكاة تشغيل المشبك البصري زادت إلى 96% تقريبًا. التعرف على الأرقام باستخدام شبكة عصبية تعتمد على بيانات محاكاة تشغيل المشبك البصري / © Y. Yan et al./Advanced Photonics (2026) ومع ذلك، من السابق لأوانه الحديث عن المعالجات الضوئية الجاهزة بمثل هذه المؤشرات. توجد حاليًا غرفة معقدة مكونة من آلاف المشابك الضوئية فقط في جهاز محاكاة الكمبيوتر. في الواقع، استجاب نموذج أولي بلوري واحد للأوامر خلال عشرات المللي ثانية. بالنسبة للإلكترونيات الدقيقة الحديثة، يعد هذا تأخيرًا كبيرًا. يتطلب الجهاز أيضًا الكثير من الطاقة لإضاءة الليزر. إن تقليل حجم الشريحة إلى ميكرومتر سيساعد في تحويل هذه العيوب إلى مزايا.

أثبتت التجربة أن الكاميرا ككل قادرة على حساب وتذكر الفروق الدقيقة في الإطار دون سحب التيار. وفي المستقبل، يمكن أن تساعد هذه التكنولوجيا في الحفاظ على طاقة البطارية لفترة أطول من خلال التخلص من بعض عمليات الحوسبة الثقيلة.