پردازش سریع‌تر از کامپیوتر؛ راز محاسبات مغز در تعاملات غیرمحلی
برنا - گروه علمی و فناوری: محققان با الهام از مکانیک کوانتومی، مدل جدیدی به نام CHARM را توسعه داده‌اند که نشان می‌دهد مغز انسان با بهره‌گیری از شبکه‌ای از تعاملات غیرمحلی، اطلاعات را سریع‌تر و کارآمدتر از کامپیوترهای مدرن پردازش می‌کند.
زهرا وجدانی: مغز انسان با وجود محدودیت‌های فیزیکی در سرعت انتقال سیگنال‌های عصبی، قادر است حجم عظیمی از اطلاعات را به شکلی فوق‌العاده سریع و کارآمد پردازش کند. این قابلیت حیرت‌انگیز همواره مورد توجه دانشمندان و متخصصان علوم اعصاب بوده است. کامپیوترهای مدرن، با سرعت پردازش بسیار بالا و حافظه‌های پیشرفته، همچنان در بسیاری از وظایف پیچیده از مغز انسان عقب می‌مانند. این پرسش که مغز چگونه می‌تواند با وجود ارتباطات عصبی نسبتاً کند، عملکردی سریع‌تر و انعطاف‌پذیرتر از ماشین‌های پیشرفته داشته باشد، همواره به‌عنوان یک معما مطرح بوده است.
در سال‌های اخیر پژوهش‌های بسیاری به بررسی معماری شبکه‌ای مغز و نحوه پردازش اطلاعات در آن پرداخته‌اند. به‌تازگی، تیمی از دانشمندان از دانشگاه‌های پمپئو فابرا (اسپانیا)، آکسفورد (انگلستان) و بوئنوس آیرس (آرژانتین)، با بهره‌گیری از چارچوبی ریاضی برگرفته از مکانیک کوانتومی، سرنخ‌های جدیدی در این زمینه ارائه داده‌اند. این چارچوب که تحت عنوان تجزیه هارمونیک‌های پیچیده (CHARM) شناخته می‌شود، بر اساس معادله موج شرودینگر طراحی شده است و نشان می‌دهد که پردازش اطلاعات در مغز به‌صورت غیرمحلی و شبکه‌ای انجام می‌شود. این یافته‌ها، نظریه سنتی پردازش محلی مغز را به چالش کشیده و دیدگاه تازه‌ای از نحوه عملکرد شناختی انسان ارائه می‌دهند.
در این گزارش ابتدا به نحوه عملکرد مغز در پردازش اطلاعات و محدودیت‌های سرعت انتقال عصبی خواهیم پرداخت. سپس، مدل CHARM و نحوه عملکرد آن در شناسایی تعاملات غیرمحلی مغز را بررسی کرده و در نهایت، پیامد‌های این پژوهش را در حوزه‌های علوم اعصاب، درمان اختلالات شناختی و هوش مصنوعی مورد تحلیل قرار خواهیم داد.
پردازش اطلاعات در مغز – فراتر از سرعت انتقال عصبی
مغز انسان متشکل از حدود ۸۶ میلیارد نورون است که از طریق سیناپس‌ها به یکدیگر متصل هستند. این نورون‌ها برای ارتباط با یکدیگر، سیگنال‌های الکتریکی و شیمیایی را رد و بدل می‌کنند. با این حال، سرعت انتقال این سیگنال‌ها بسیار محدود است. به‌طور معمول، پیام‌های الکتریکی در مغز با سرعتی بین ۱۰ تا ۲۰ میلی‌ثانیه منتقل می‌شوند.
این در حالی است که یک کامپیوتر مدرن می‌تواند در کسری از نانوثانیه، عملیات محاسباتی را انجام دهد. با وجود این محدودیت، مغز در انجام وظایف پیچیده‌ای مانند تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری‌های آنی و حل مسائل پیچیده، عملکردی سریع‌تر و کارآمدتر از کامپیوتر‌ها دارد.
نظریه وضعیت بحرانی:
مطالعات پیشین نشان داده‌اند که مغز برای بهینه‌سازی پردازش اطلاعات، در وضعیت بحرانی (Critical State) فعالیت می‌کند. این وضعیت حالتی است که مغز بین نظم و آشوب قرار دارد. در چنین شرایطی، فعالیت‌های عصبی به اندازه‌ای منظم هستند که امکان پردازش مؤثر داده‌ها وجود دارد، اما در عین حال، به‌اندازه‌ای انعطاف‌پذیر هستند که بتوانند به تغییرات محیطی پاسخ دهند. این وضعیت به مغز اجازه می‌دهد تا اطلاعات را به‌طور موازی و با حداکثر بهره‌وری پردازش کند.
با این حال، وضعیت بحرانی به‌تنهایی قادر به توضیح سرعت فوق‌العاده مغز نیست. پژوهش جدید نشان می‌دهد که علت اصلی این عملکرد، نه فقط وضعیت بحرانی، بلکه معماری شبکه‌ای غیرمحلی مغز است.
چارچوب CHARM – مدلسازی کوانتومی فعالیت مغزی
در مطالعه‌ای که در ژورنال Physical Review E منتشر شده است، تیمی از پژوهشگران به سرپرستی گوستاوو دکو، رویکردی نوین برای مدلسازی فعالیت مغزی ارائه دادند. این چارچوب که CHARM (Complex Harmonics Decomposition) نام دارد، از اصول مکانیک کوانتومی الهام گرفته است. محققان برای درک بهتر تعاملات غیرمحلی مغز، از معادله موج شرودینگر استفاده کردند. این معادله که در فیزیک کوانتومی به‌کار می‌رود، نحوه تغییر وضعیت ذرات زیراتمی در فضا و زمان را توصیف می‌کند و شامل تعاملات غیرمحلی است.
در مدل CHARM، دینامیک‌های مغزی به‌عنوان امواج کوانتومی در نظر گرفته می‌شوند. این امواج قادرند در فواصل دور با یکدیگر تعامل داشته باشند. به بیان ساده‌تر، در این مدل، فعالیت مغزی به بخش‌های مجزا تقسیم نمی‌شود، بلکه به‌صورت شبکه‌ای و همزمان در سراسر مغز جریان می‌یابد.
تحلیل داده‌های تصویربرداری مغزی:
محققان برای آزمایش CHARM، داده‌های تصویربرداری مغزی (fMRI) بیش از ۱،۰۰۰ شرکت‌کننده را تحلیل کردند. fMRI فعالیت مغزی را از طریق تغییرات جریان خون ثبت می‌کند. محققان با اعمال CHARM بر این داده‌ها، توانستند تعاملات غیرمحلی را با دقت بالاتری نسبت به روش‌های سنتی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) شناسایی کنند.
نتایج نشان داد که برخلاف تصورات پیشین، فعالیت مغزی به نواحی مجزا محدود نمی‌شود، بلکه شبکه‌ای گسترده از تعاملات بلندبرد وجود دارد که امکان پردازش سریع اطلاعات را فراهم می‌کند.
تفاوت فعالیت شبکه‌ای در بیداری و خواب
یکی از نتایج مهم این پژوهش، تفاوت واضح در الگو‌های فعالیت مغزی بین حالت بیداری و خواب بود. CHARM نشان داد که در حالت بیداری، شبکه‌های مغزی تعاملات غیرمحلی قوی‌تر و گسترده‌تری دارند. این تعاملات بلندبرد، امکان پردازش همزمان و موازی اطلاعات را فراهم کرده و به عملکرد سریع مغز کمک می‌کنند.
در مقابل، در حالت خواب، این تعاملات ضعیف‌تر و محدودتر می‌شوند. مغز در این حالت به وضعیت بحرانی پایین‌تری وارد می‌شود و فعالیت‌های شبکه‌ای به حالت محلی‌تر کاهش می‌یابند. این یافته می‌تواند به درک بهتری از عملکرد مغز در اختلالات خواب مانند بی‌خوابی منجر شود.
پیامد‌های پژوهش برای هوش مصنوعی و درمان‌های عصبی
یافته‌های این پژوهش فراتر از علوم اعصاب، پیامد‌های گسترده‌ای برای هوش مصنوعی (AI) و درمان اختلالات شناختی دارد.
• کاربرد در هوش مصنوعی:
الگوریتم‌های هوش مصنوعی فعلی معمولاً مبتنی بر محاسبات ترتیبی یا موازی محدود هستند. مدل CHARM نشان می‌دهد که بهره‌گیری از شبکه‌های غیرمحلی و همزمان می‌تواند منجر به طراحی الگوریتم‌های کارآمدتر و هوشمندتر شود. این فناوری می‌تواند به توسعه مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی با قابلیت‌های پردازش پیچیده‌تر و تطبیق‌پذیری بیشتر منجر شود.
• درمان اختلالات عصبی:
نتایج این مطالعه می‌تواند به توسعه روش‌های درمانی جدید برای اختلالات عصبی کمک کند. برای مثال، در بیماران مبتلا به آلزایمر یا اسکیزوفرنی، ارتباطات شبکه‌ای مغز مختل می‌شود. با استفاده از CHARM، می‌توان الگو‌های غیرمحلی مغز را شناسایی و مدل‌های درمانی هدفمندتری طراحی کرد.
مغز به‌عنوان یک ابرکامپیوتر شبکه‌ای
پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد که مغز انسان برخلاف کامپیوترهای سنتی، بر پایه پردازش غیرمحلی و شبکه‌ای عمل می‌کند. این معماری توزیع‌شده به مغز اجازه می‌دهد تا محدودیت‌های سرعت انتقال عصبی را دور بزند و اطلاعات را به‌طور همزمان و کارآمد پردازش کند.
مدل CHARM، با الهام از مکانیک کوانتومی، راه جدیدی برای درک عملکرد مغزی ارائه می‌دهد که می‌تواند به پیشرفت‌های مهمی در علوم اعصاب، هوش مصنوعی و درمان‌های پزشکی منجر شود.
این یافته‌ها نه‌تنها درک ما از عملکرد مغز را تغییر می‌دهند بلکه راه را برای طراحی سیستم‌های محاسباتی قدرتمندتر در آینده هموار می‌کنند.
انتهای پیام/
