🧠

neuromorphic-brain

An interactive educational simulator that models brain-inspired computing architectures, allowing users to explore spiking neural networks, neuromorphic chip designs, and the principles of biological neural computation. Users can visualize neuron firing patterns, synaptic connections, and experiment with event-driven processing paradigms.

🧠 جرب الآن

ما هذا؟

🎯 نصائح المحاكي

📚 المصطلحات

Action Potential
دفعة كهربائية قصيرة (ارتفاع) يتم توليدها بواسطة خلية عصبية عندما تتجاوز إمكانات الغشاء عتبة. تنتشر إشارة الكل أو لا شيء هذه على طول المحور العصبي للتواصل مع الخلايا العصبية الأخرى. في الأنظمة العصبية، تعتبر المسامير هي الوحدة الأساسية لتبادل المعلومات.
Axon
الإسقاط الطويل للخلية العصبية الذي ينقل النبضات الكهربائية (المسامير) بعيدًا عن جسم الخلية إلى الخلايا العصبية الأخرى. في الأجهزة العصبية، يتم تنفيذ المحاور كقنوات توجيه تقوم بتوصيل رسائل سبايك بين الخلايا العصبية الاصطناعية.
Dendrite
الهياكل المتفرعة للخلية العصبية التي تتلقى إشارات الإدخال من الخلايا العصبية الأخرى عبر المشابك العصبية. في الرقائق العصبية، يتم تصميم المعالجة التغصنية بواسطة دوائر تراكم المدخلات التي تدمج الإشارات المتصاعدة الواردة.
Integrate-and-Fire Model
نموذج رياضي مبسط للخلية العصبية يجمع (يدمج) الإشارات الواردة مع مرور الوقت ويولد ارتفاعًا حادًا في الإخراج عندما تتجاوز القيمة المتراكمة عتبة معينة، وبعد ذلك تتم إعادة ضبط الخلية العصبية. يضيف متغير Leaky Integrate-and-Fire (LIF) مصطلح اضمحلال لمزيد من الواقعية البيولوجية.
Membrane Potential
فرق الجهد الكهربائي عبر غشاء الخلية العصبية. وفي الخلايا العصبية البيولوجية، يحدد متى تنشط الخلية العصبية. في النماذج العصبية، يمثل متغير الحالة الداخلية الذي يدمج المدخلات ويؤدي إلى حدوث طفرات.
Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)
قاعدة تعلم بيولوجية حيث يعتمد التغير في قوة التشابك العصبي على التوقيت النسبي للطفرات قبل وبعد التشابك العصبي. إذا اشتعلت الخلايا العصبية قبل التشابك العصبي قبل وقت قصير من الخلية العصبية بعد التشابك العصبي، يتم تقوية المشبك العصبي؛ الترتيب العكسي يؤدي إلى الضعف.
Von Neumann Bottleneck
إن قيود الأداء الأساسية في بنيات الكمبيوتر التقليدية ناتجة عن فصل الذاكرة ووحدات المعالجة، مما يتطلب نقل البيانات بينهما باستمرار. تتجنب البنى العصبية الشكلية ذلك من خلال الجمع بين الحساب والذاكرة.
Neurosynaptic Core
وحدة معالجة أساسية في الرقائق العصبية التي تحتوي على مجموعة من الخلايا العصبية الاصطناعية واتصالاتها المتشابكة ومنطق التوجيه المحلي. ترتبط النوى المتعددة ببعضها البعض لتشكل معالجًا عصبيًا كاملاً.
Lateral Inhibition
آلية عصبية حيث تقلل الخلية العصبية النشطة من نشاط جيرانها. في الأنظمة العصبية الشكلية، يطبق هذا نظام المنافسة الذي يأخذ فيه الفائز كل شيء ويستخدم في مهام مثل التعرف على الأنماط واختيار الميزات.
Refractory Period
الفترة القصيرة التي تلي تحفيز الخلية العصبية والتي لا تستطيع خلالها إطلاق نشاطها مرة أخرى (فترة الانكسار المطلقة) أو تتطلب تحفيزًا أقوى (فترة الانكسار النسبية). يتم تطبيق هذا القيد البيولوجي في النماذج العصبية لتنظيم معدلات إطلاق النار.
Asynchronous Circuit
دائرة إلكترونية تعمل بدون إشارة ساعة عالمية، وتقوم بمعالجة البيانات عند وصول الأحداث. غالبًا ما تستخدم الرقائق العصبية مبادئ التصميم غير المتزامن لتحقيق عملية منخفضة الطاقة تعتمد على الأحداث.
Crossbar Array
طوبولوجيا الدائرة المستخدمة في بعض الأجهزة العصبية حيث يتم تخزين الأوزان المشبكية عند تقاطعات الأسلاك الأفقية والرأسية، مما يتيح مضاعفة ناقلات المصفوفة المتوازية للغاية للحساب العصبي.
Neural Coding
طريقة تمثيل المعلومات ونقلها بواسطة الخلايا العصبية. يقوم تشفير المعدل بتشفير المعلومات بتردد مرتفع، بينما يستخدم التشفير الزمني توقيتًا دقيقًا للارتفاع. يمكن للأنظمة العصبية استغلال كلا مخططي الترميز.
Hebbian Learning
مبدأ التعلم يمكن تلخيصه على أنه "الخلايا العصبية التي تنشط معًا وتترابط معًا". وينص على أن الاتصالات المتشابكة تتقوى عندما تكون الخلايا العصبية قبل وبعد التشابك العصبي نشطة في وقت واحد. STDP هو شكل دقيق مؤقتًا من التعلم الهيبي.
Soma
جسم الخلية العصبية الذي يحتوي على النواة ويدمج الإشارات الواردة من التشعبات. في الأجهزة العصبية، يتم تنفيذ وظيفة سوما عن طريق الدوائر التي تجمع المدخلات المشبكية وتولد طفرات.
Memristor
مكون إلكتروني ذو طرفين تتغير مقاومته بناءً على تاريخ تدفق التيار من خلاله. تعد Memristors واعدة للحوسبة العصبية لأنها تستطيع بشكل طبيعي تنفيذ تخزين الوزن المتشابك واللدونة في الأجهزة.
Winner-Take-All (WTA) Network
شكل دائرة عصبية حيث تتنافس عدة خلايا عصبية من خلال التثبيط الجانبي، ولا ينتج إلا العصبون الأكثر نشاطًا بقوة مخرجات. تُستخدم شبكات WTA في الأنظمة العصبية للتصنيف والتعرف على الأنماط وآليات الانتباه.
Neuromorphic Sensor
جهاز استشعار مصمم للعمل على مبادئ الشكل العصبي، وينتج مخرجات غير متزامنة تعتمد على الأحداث بدلاً من الإطارات ذات المعدل الثابت. تُعد مستشعرات الرؤية الديناميكية (DVS) أو كاميرات الأحداث أمثلة على تغيرات سطوع مستوى البكسل الناتج كأحداث فردية بدقة زمنية بالميكروثانية.
Spike Encoding
عملية تحويل إشارات الإدخال التناظرية (مثل بيانات المستشعر أو قيم البكسل) إلى قطارات متصاعدة يمكن معالجتها عن طريق الشبكات العصبية المتصاعدة. وتشمل الأساليب تشفير المعدل، والترميز الزمني، وتعديل دلتا، والترميز السكاني.
Homeostatic Plasticity
شكل من أشكال اللدونة العصبية التي تحافظ على النشاط العصبي المستقر عن طريق ضبط استثارة الخلايا العصبية أو قوة التشابك العصبي استجابة للتغيرات الطويلة في مستويات النشاط. في الأنظمة العصبية، يمنع الإثارة الجامحة أو الصمت الكامل للخلايا العصبية.
Reservoir Computing
إطار حسابي يستخدم شبكة عصبية متكررة ثابتة ومتصلة بشكل عشوائي (الخزان) حيث يتم تدريب طبقة الإخراج فقط. تستفيد التطبيقات العصبية الشكلية لحوسبة الخزان من الديناميكيات الكامنة في الشبكات المتصاعدة للتعرف على الأنماط الزمنية.
Excitatory and Inhibitory Neurons
نوعان أساسيان من الخلايا العصبية في الدوائر العصبية. تزيد الخلايا العصبية المثيرة من احتمال إطلاق الخلايا العصبية المستهدفة، بينما تقللها الخلايا العصبية المثبطة. يعد التوازن بين الإثارة والتثبيط أمرًا بالغ الأهمية للحساب العصبي المستقر في كل من الأنظمة البيولوجية والعصبية.
Plasticity Rule
قاعدة رياضية تحدد كيفية تغير الأوزان التشابكية استجابة للنشاط العصبي. في الأنظمة العصبية، يمكن تنفيذ قواعد اللدونة مثل STDP وBCM وقاعدة Oja مباشرة في الأجهزة، مما يتيح التعلم على الرقاقة دون إشراف خارجي أو انتشار عكسي.
TrueNorth
تحتوي شريحة IBM العصبية على مليون خلية عصبية قابلة للبرمجة و256 مليون نقطة اشتباك عصبي قابلة للتكوين، وتعمل بطاقة منخفضة للغاية (70 ميجاوات) لمهام التعرف على الأنماط.
Loihi
تقوم شريحة البحث العصبية من إنتل بتنفيذ 128 نواة عصبية مع قواعد تعلم متشابكة قابلة للبرمجة، مما يتيح التعلم والتكيف على الشريحة دون تدريب خارجي.
NorthPole
أحدث شريحة عصبية من IBM (2023) تحقق كفاءة غير مسبوقة في استخدام الطاقة لاستدلال الشبكة العصبية من خلال القضاء على عنق الزجاجة فون نيومان من خلال بنية الذاكرة الموزعة.
Dynamic Vision Sensor (DVS)
كاميرا عصبية الشكل تكتشف تغيرات السطوع على مستوى البكسل بشكل غير متزامن، وتنتج أحداثًا بدقة زمنية ميكروثانية ونطاق ديناميكي شديد، ومحاكاة معالجة الشبكية.
Neural ODE
إطار رياضي يقوم بنمذجة طبقات الشبكة العصبية كتحولات مستمرة، وربط التعلم العميق بنظرية الأنظمة الديناميكية وتمكين معالجة مستمرة تشبه الدماغ.
Brainomorphic
مصطلح أكثر تحديدًا للأجهزة التي تحاكي بشكل وثيق البنية الفيزيائية وديناميكيات الأنسجة العصبية البيولوجية، وتتجاوز الأساليب العصبية الوظيفية لتكرار التفاصيل البيولوجية.
Liquid State Machine
أسلوب حوسبة خزان يستخدم شبكة عصبية متصاعدة متكررة ("السائل") تعمل على تحويل المدخلات إلى تمثيل عالي الأبعاد، مع تدريب طبقة القراءة فقط.
Spike Rate Coding
مخطط ترميز عصبي حيث يتم تشفير المعلومات بتردد طفرات مع مرور الوقت. تمثل معدلات الإطلاق الأعلى إشارات أقوى، على غرار الطريقة التي قد يؤدي بها السطوع إلى زيادة معدلات إطلاق الخلايا العصبية في القشرة البصرية.
Temporal Coding
نظام تشفير عصبي حيث يتم تشفير المعلومات في التوقيت الدقيق للارتفاعات الفردية بدلاً من تكرارها. يمكن أن يحمل التشفير الزمني معلومات أكثر لكل ارتفاع مقارنة بترميز المعدل.
Dendritic Computing
الفهم الناشئ بأن التشعبات (فروع المدخلات من الخلايا العصبية) تؤدي حسابات محلية معقدة، وليس فقط نقل الإشارات السلبية. التصاميم العصبية تشكل بشكل متزايد نموذجًا للمعالجة التغصنية.
BrainScaleS
منصة حوسبة عصبية تم تطويرها في جامعة هايدلبرغ تعمل في وقت متسارع (أسرع بـ 1000 مرة من الوقت الحقيقي البيولوجي)، مما يتيح الاستكشاف السريع لديناميكيات الشبكة العصبية.
Catastrophic Forgetting
مشكلة في الشبكات العصبية التقليدية حيث يؤدي تعلم معلومات جديدة إلى محو المعرفة التي تم تعلمها مسبقًا. الأنظمة العصبية ذات قواعد التعلم المحلية مثل STDP تقاوم هذه المشكلة بشكل طبيعي.
Spike Train
سلسلة من المسامير المنفصلة (جهود الفعل) التي تنتجها الخلية العصبية مع مرور الوقت. يقوم نمط المسامير بتشفير المعلومات وهو إشارة الاتصال الأساسية في الأنظمة العصبية.
Synaptic Weight
قيمة عددية تمثل قوة الاتصال بين خليتين عصبيتين. في الأجهزة العصبية، يتم تخزين الأوزان المشبكية في عناصر الذاكرة (SRAM، أو الممريستورات، أو الدوائر التناظرية) ويتم تعديلها أثناء التعلم.
Leaky Integrate-and-Fire (LIF)
نموذج الخلايا العصبية المبسط الأكثر شيوعًا المستخدم في الحوسبة العصبية. تتكامل (تتراكم) تيارات الإدخال مع تسرب (اضمحلال)، وعندما تصل إمكانات الغشاء إلى عتبة، ينبعث ارتفاع.
Neuromorphic Accelerator
شريحة أجهزة متخصصة تم تحسينها لتشغيل حسابات الشبكة العصبية المتصاعدة، وتحقيق تحسينات كبيرة في كفاءة استخدام الطاقة مقارنة بمعالجات الأغراض العامة لاستدلال الشبكة العصبية.
Bio-Inspired Computing
مصطلح واسع يشمل جميع أساليب الحوسبة المستوحاة من الأنظمة البيولوجية، بما في ذلك الحوسبة العصبية (الدماغ)، والخوارزميات التطورية (التطور)، وذكاء السرب (السلوك الجماعي).
Address-Event Representation (AER)
بروتوكول اتصال يستخدم في أجهزة الشكل العصبي حيث يتم تشفير المسامير كعناوين للخلية العصبية المرسلة ويتم نقلها بشكل غير متزامن، مما يتيح الاتصال الفعال بين الرقائق.
Neural Dust
أجهزة استشعار لاسلكية فائقة الصغر مصممة ليتم زرعها في الجسم لمراقبة النشاط العصبي، وهو ما يمثل التصغير الشديد لتكنولوجيا الاستشعار العصبي.
Astrocyte
نوع من خلايا الدماغ كان يُعتقد سابقًا أنها داعمة سلبية، ومن المعروف الآن أنها تعدل النقل التشابكي والحساب العصبي. بعض الأنظمة العصبية تشكل نموذجًا للتفاعلات بين الخلايا العصبية النجمية لتحسين التعلم.

🏆 شخصيات رئيسية

Carver Mead (1990)

كان رائدًا في مجال هندسة الأشكال العصبية في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا. لقد صاغ مصطلح "الشكل العصبي" وأثبت أن دوائر VLSI التناظرية يمكن أن تحاكي الحسابات العصبية التي تؤديها الأجهزة العصبية البيولوجية، مما يضع المبادئ الأساسية لهذا المجال.

Mike Davies (2017)

مدير مختبر الحوسبة العصبية التابع لشركة Intel والمهندس الرئيسي لشريحة أبحاث Loihi العصبية. تطبق Loihi الشبكات العصبية المتصاعدة في بنية متعددة النواة مع إمكانات التعلم على الرقاقة، وتدعم قواعد اللدونة التشابكية القابلة للبرمجة والاتصال الهرمي.

Steve Furber (2006)

أستاذ في جامعة مانشستر الذي قاد تطوير مشروع SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture)، وهو عبارة عن منصة حوسبة متوازية واسعة النطاق مصممة لمحاكاة الشبكات العصبية واسعة النطاق في الوقت الفعلي باستخدام مليون معالج ARM.

Giacomo Indiveri (2011)

رائدة في تصميمات المعالجات العصبية التناظرية/الرقمية ذات الإشارات المختلطة في ETH Zurich، مما أدى إلى إنشاء شرائح DYNAP-SE التي تنفذ ديناميكيات عصبية واقعية بيولوجيًا في السيليكون مع استهلاك منخفض للغاية للطاقة

Dharmendra Modha (2014)

قاد مجموعة الحوسبة المستوحاة من الدماغ في IBM Research وأنشأ TrueNorth، وهي شريحة عصبية تحتوي على مليون خلية عصبية و256 مليون مشبك عصبي تستهلك 70 مللي واط فقط من الطاقة

Chris Eliasmith (2012)

أنشأ Nengo وبنية المؤشر الدلالي، مما يوفر أطر نظرية وأدوات عملية لبناء نماذج دماغية وظيفية واسعة النطاق على الأجهزة العصبية الشكلية

🎓 مصادر التعلم

💬 رسالة للمتعلمين

{'encouragement': 'The human brain is the most sophisticated information processing system we know of, performing incredible feats of perception, learning, and decision-making while consuming less energy than a light bulb. Neuromorphic computing seeks to unlock these secrets by building machines that compute the way brains do.', 'reminder': "Every expert was once a beginner. The most important step is the first one - and you've already taken it by being here.", 'action': "Explore the simulator! Try different settings, experiment freely, and don't be afraid to make mistakes - that's how the best learning happens.", 'dream': 'Perhaps a neuroscientist in Accra will design the chip that truly mimics brain learning. Perhaps an engineer in Beirut will build neuromorphic sensors that give prosthetic limbs a sense of touch. Brain-inspired computing is for everyone.', 'wiaVision': 'WIA Book believes the science of the brain belongs to all humanity. From Seoul to Kampala, from Damascus to Lima - understanding how neurons compute is your birthright. Free forever, in the spirit of Hongik-ingan.'}

ابدأ الآن

مجاني، بدون تسجيل

ابدأ الآن →