יום חמישי, 20 באוגוסט 2026 מתעדכן אוטומטית כל שעה

כל מה שחם בעולם הבינה המלאכותית · בעברית

📚 בית הספר ל-AI ✈️ הצטרפו לערוץ הטלגרם

נוירונים מלאכותיים חדשים מחקים את פעולת התאים במוח

חוקרים באוניברסיטת דרום קליפורניה (USC) פיתחו נוירונים מלאכותיים המבוססים על רכיבי "ממריסטור דיפוזיבי" מבוססי-יונים, המחקים את האופן שבו תאי עצב אמיתיים משתמשים באיתותים כימיים להעברת ועיבוד מידע. מדובר בצעד בתחום החישוביות הביולוגית (neuromorphic computing), שמטרתו לבנות רכיבי חומרה שמתפקדים בדומה למוח האנושי.

חוקרים באוניברסיטת דרום קליפורניה (USC) פיתחו נוירונים מלאכותיים שמדמים תהליכים ביולוגיים אמיתיים המתרחשים בתאי עצב במוח, כך דווח ב-ScienceDaily. הרכיבים מבוססים על טכנולוגיה שנקראת "ממריסטור דיפוזיבי" מבוסס-יונים (ion-based diffusive memristor) — סוג של רכיב חשמלי המדמה את האופן שבו נוירונים ביולוגיים משתמשים בתנועת יונים כימיים כדי להעביר ולעבד אותות בין תאים.

מה זה ממריסטור, ולמה זה מזכיר את המוח

ממריסטור הוא רכיב אלקטרוני שה"התנגדות" שלו לזרם חשמלי משתנה בהתאם להיסטוריית הפעילות שעברה בו — במילים אחרות, יש לו סוג של "זיכרון" פיזי. בגוף האדם, נוירונים מעבירים אותות ביניהם באמצעות תנועת יונים (חלקיקים טעונים חשמלית) דרך הממברנה של התא, תהליך שמאפשר למוח גם להעביר מידע וגם ללמוד ולהסתגל עם הזמן. לפי המקור, הרכיבים החדשים של צוות USC נבנו כך שהם מדמים ישירות את מנגנון תנועת היונים הזה, ולא רק מחקים את התוצאה החיצונית של פעולת הנוירון.

זהו הבדל מהותי ביחס לדרך שבה מחשבים רגילים, כולל שבבים המריצים מודלים של בינה מלאכותית, מעבדים מידע כיום. מחשבים קונבנציונליים מבוססים על ארכיטקטורה שמפרידה בין יחידת העיבוד לזיכרון, ונדרשים להזיז כל הזמן נתונים בין השניים — תהליך שצורך אנרגיה רבה. תחום החישוביות הביולוגית (neuromorphic computing), שבו עוסק המחקר הזה, שואף לבנות שבבים שבהם החישוב והזיכרון מתרחשים באותו רכיב פיזי, בדומה למוח.

המשמעות האפשרית

המקור שעליו מבוססת הכתבה תמציתי ואינו מפרט נתוני ביצועים, יישומים קונקרטיים או לוח זמנים להטמעה מסחרית של הרכיבים. עם זאת, ככל הנראה מדובר בעוד אבן דרך במאמץ מחקרי רחב יותר לפתח חומרת מחשוב שצורכת פחות אנרגיה מהשבבים הדיגיטליים המסורתיים המניעים כיום מערכות בינה מלאכותית — תחום שזוכה לתשומת לב גוברת ככל שהדרישה החישובית והאנרגטית של מודלים גדולים ממשיכה לגדול. אם גישות מבוססות-ממריסטור כמו זו של צוות USC יבשילו לכדי רכיבים יציבים וניתנים לייצור בקנה מידה גדול, המשמעות עשויה להיות שבבים שמסוגלים לבצע חלק ממשימות הלמידה והעיבוד בצורה קרובה יותר לאופן שבו המוח האנושי עושה זאת — אך זהו עדיין שלב מחקרי בסיסי, ולא ברור מהמקור באיזה שלב פיתוח נמצאת הטכנולוגיה או מתי, אם בכלל, היא צפויה להגיע לשימוש מעשי.

פרסומת

→ לכל הכתבות