شبكة عصبونية نبضية Spiking Neural Network (SNN)

ما هي الشبكة العصبونية النبضية؟

هي عبارة عن شبكات عصبونية اصطناعية تحاكي الشبكات العصبونية الطبيعية في الدماغ البشري، وتستخدم نبضات المعلومات على شكل خطوات زمنية منفصلة، للتواصل بين العصبونات في الشبكة العصبونية الاصطناعية.

كيف تعمل الشبكة العصبونية النبضية؟

 تم تصميم هذه الشبكات لتحقيق نمذجة أفضل لآلية عمل الدماغ، ولديها القدرة على أن تكون أكثر كفاءة وقوة من الشبكات العصبونية التقليدية. وتعمل وفق ما يلي:

• تعمل هذه الشبكات وفق مبدأ الاستجابة للمدخلات، وتحدد قوة المدخل معدل إطلاق العصبونات لأداء مهمة معينة.
• يتم تحديد قوة المدخلات من خلال أوزان الروابط بين العصبونات.
• يتم تحديث الأوزان بناء على تقييم الخطأ في مخرجات الشبكة، وتكرر العملية حتى الحصول على معدل دقة كافٍ.
• تعمل العصبونات فقط عندما يتم تحفيزها عن طريق المدخلات. يمكن أن يكون هذا المدخل من العصبونات الأخرى أو من البيئة.
• تعد الشبكات العصبونية أكثر كفاءة لأنها يمكن أن تستفيد من قلة المدخلات. هذا يعني أن العصبونات المستجيبة للبيانات المدخلة ذات الصلة بالمهمة المطروحة. 

تطبيقات الشبكة العصبونية النبضية

يمكن تطبيق الشبكة العصبونية النبضية من حيث المبدأ على تطبيقات الشبكات العصبونية الاصطناعية التقليدية مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام والترجمة الآلية والتشخيص الطبي والرؤية الحاسوبية وغيرها الكثير من المهام مثل السيارات ذاتية القيادة. 

ونظراً لبنيتها الداخلية يمكن استخدامها لدراسة عمل الدارات العصبونية البيولوجية. 

تحديات الشبكة العصبونية النبضية

تعد هذه الشبكات جديدة نسبياً وبالتالي غير مفهومة بشكل جيد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون تدريب الشبكات العصبونية النبضية صعباً ويستغرق وقتاً طويلاً، لأنها تتطلب أجهزة وبرامج متخصصة.

إضافةً إلى حساسيتها تجاه التغيرات في بيانات المدخلات، ما يعني أنه قد يكون من الصعب دمجها في تطبيقات العالم الحقيقي.