استلهم باحثون في معهد أوكيناوا للعلوم والتكنولوجيا باليابان تصميم خوارزمية حاسوبية جديدة من الشبكة العصبية لذبابة الفاكهة، في محاولة لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل استهلاكاً للطاقة.

وأطلق الفريق على الخوارزمية اسم «Spi-Fly»، واعتمد في بنائها على الطريقة التي يعالج بها الجهاز العصبي لذبابة الفاكهة الروائح ويميز بينها، وهي آلية تتميز بالبساطة والكفاءة رغم محدودية عدد الخلايا العصبية مقارنة بالأنظمة البيولوجية الأكثر تعقيداً.

وأظهرت الدراسة، المنشورة في دورية «Neuromorphic Computing and Engineering»، أن الخوارزمية استطاعت تصنيف الروائح بدرجة عالية من الدقة، حتى عندما كانت كمية بيانات التدريب محدودة.

ويكتسب هذا الجانب أهمية خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي، إذ تعتمد كثير من النماذج الحديثة على كميات ضخمة من البيانات وقدرات حاسوبية كبيرة، ما يرفع استهلاك الطاقة ويزيد تكلفة التدريب والتشغيل.

ويراهن الباحثون على أن الاستفادة من مبادئ عمل الأنظمة العصبية لدى الكائنات الحية قد تساعد في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة، قادرة على أداء مهام معقدة باستخدام موارد أقل.

وتندرج «Spi-Fly» ضمن مجال الحوسبة العصبية الشكل، الذي يسعى إلى محاكاة طريقة عمل الدماغ والأجهزة العصبية في معالجة المعلومات، بهدف تصميم أنظمة أكثر سرعة وكفاءة في استهلاك الطاقة.