أدمغة النحل تُلهم الذكاء الاصطناعي والروبوتات الأكثر ذكاءً

النحل، أعظم الملقحات في العالم، يشكل جزءًا أساسيًا من التنوع البيولوجي الذي نعتمد عليه نحن البشر بشكل مباشر من أجل البقاء.

تشتهر هذه الحشرات المجنحة في المقام الأول بتوفير طعام عالي الجودة مثل العسل وكذلك شمع العسل، والبروبوليس، وحبوب اللقاح، والهلام، وغيرها من المنتجات. والأمر الأكثر أهمية هو أنها مسؤولة عن تلقيح عدد لا يحصى من النباتات المزهرة، بما في ذلك الغالبية العظمى من المحاصيل الغذائية في العالم، مما يمكّن النباتات من التكاثر وإنتاج الفاكهة والخضروات والبذور. 

ولتحقيق هذه الغاية، تستخدم النحلات أجسادها المشعرة لنقل حبوب اللقاح من زهرة إلى أخرى.

في حين أن النحل ليس وحيدا في هذا، كما تقوم الطيور والقرود وحتى البشر بالتلقيح، النحل هي بالتأكيد الأكثر شيوعا الملقحات. It ويقدر إن أكثر من 87% من جميع أنواع النباتات المزهرة تعتمد على الحيوانات، حيث يعتبر النحل المجموعة الأساسية للتلقيح، وهي خدمة أساسية للنظام البيئي حيوية للتنوع البيولوجي والأمن الغذائي.

النحل في الواقع حشرات ذكية للغاية، وقد قام الناس بدراسة سلوكها وطباعها وتفاعلاتها الاجتماعية لفهم صحة النظام البيئي والتغيرات البيئية وتحسين كفاءة تلقيح المحاصيل.

علاوة على ذلك، النحل وتستخدم كنموذج لفهم السلوك التعاوني ورسم خريطة لكيفية تنسيق الأدمغة الصغيرة للمهام الاجتماعية المعقدة. 

يستلهم العلماء أيضًا من النحل لتطوير التكنولوجيا. على سبيل المثال، استراتيجياتهم في الملاحة والتواصل يتم تطبيقها لتكنولوجيا الطائرات بدون طيار. كما ألهم سلوك النحل الروبوتات والخوارزميات والذكاء الاصطناعي.

وفي هذا الصدد، اكتشف الباحثون الآن أن النحل يستخدم حركات طيرانه لتحسين إشارات الدماغ، مما يسمح له بالتعلم والتعرف على الأنماط البصرية المعقدة بدقة كبيرة. 

وبحسب الدراسة الجديدة، فإن هذا الإدراك المبني على الحركة قد يحدث ثورة في تطوير الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي والروبوتات من خلال التركيز على الكفاءة على حساب قوة الحوسبة الهائلة.

ذكاء النحل: ما تعلمناه من الأدمغة الصغيرة عن الذكاء الاصطناعي

إن قدرات التعلم البصري لدى النحل مذهلة بكل بساطة. هذه يتضح ذلك من قدرتهم على تعلم ربط لون بمكافأة، بالإضافة إلى تحديد سمات محددة لتصنيف الأنماط البصرية. بل أظهروا قدرة على فهم المفاهيم المجردة وحل مسائل الأعداد من خلال مسح العناصر داخل المحفز بشكل متسلسل. 

مفهوم أساسي في العلوم المعرفية، يشير العدد إلى عدد العناصر في مجموعة و is عادة ما يتم دراستها في سياق الإدراك البصري، حيث يشير إلى القدرة على استيعاب كمية الأشياء في مشهد ما بسرعة دون عدها. 

وعلى هذا النحو، تقوم مهام الأعداد بتحليل قدرة الدماغ الفطرية على إدراك الكميات وتقديرها.

ومن الواضح أن النحل يتمتع بقدرات استثنائية، مما يجعله نموذجًا حيوانيًا قيمًا لاستكشاف مبادئ التعلم البصري من خلال تحليل استجاباته السلوكية.

لكن الشيء، فإنه لا يزال غير في الحقيقة معروف م كيف تتمكن النحلات من تحديد الأنماط المعقدة وإدراك تعقيدات العالم من حولها أثناء البحث عن الطعام، نظرًا لحساسيتها البصرية المنخفضة ومواردها العصبية المحدودة.

الخلايا العصبية الحسية البصرية هي في الواقع من المفترض أن يتطور من أجل استغلال الانتظامات في المشاهد الطبيعية. على سبيل المثال، أظهرت الدراسات أن المسارات الحسية والسلوكيات المرتبطة بالحشرات تتكيف ديناميكيًا مع الظروف المحيطة المختلفة. يتم تعديل الاستجابات بناءً على بيانات الإدخال مثل التردد المكاني، والتباين، والارتباطات المكانية الزمنية. 

عندما يتعلق الأمر باستراتيجيات أخذ العينات النشطة، حيث تقوم الحيوانات بمسح بيئتها بشكل مستمر لاستخراج المعلومات البصرية بمرور الوقت، فإن هذا السلوك له آثار سلبية على الصحة العقلية. وقد لوحظت على نطاق واسع عبر الأنواع. 

في حين تستخدم الرئيسيات حركات العين لتعزيز دقتها المكانية الدقيقة وتحسين تشفير المحفزات الطبيعية، تستخدم الحشرات استراتيجيات تتضمن حركات الرأس والجسم أو حركات محددة. مسارات النهج.

وفي حالة النحل، من المرجح أن يعتمد على الرؤية النشطة والعينات المتسلسلة لبناء تمثيل عصبي قوي ومرن لمحيطه. 

تلعب هذه الاستراتيجيات دورا الجزء الرئيسي في المعالجة البصرية المبكرة، تقليل التكرار و يصنعون القادم ترميز من المحفزات البصرية أكثر فعالية. ولكن مرة أخرى، فهمنا لكيفية عمل هذه الآليات السماح لا تزال قدرة النحل على اكتشاف الانتظامات البصرية والتغلب على القيود التمثيلية وحل المهام المعقدة فقير.

وبحسب الدراسة الأخيرة، فإن فهم هذه الاستراتيجيات أمر بالغ الأهمية لكشف المبادئ الأساسية لرؤية الحشرات وتأثيراتها الأوسع على المعالجة البصرية عبر الأنظمة البيولوجية والاصطناعية.

لذا، البناء على دراستهم السابقة، والتي تم تقييم مسارات طيران النحل أثناء مهمة بصرية بسيطة¹، الباحثون الآن النظر في العناصر الرئيسية للدائرة التي تساهم في الرؤية النشطة في التعرف على الأنماط اللونية.

الهدف الأساسي من الدراسة هو تحديد كيفية مساهمة سلوك المسح لدى النحل في تنظيم وترابط الخلايا العصبية في الفصوص البصرية.

افترض باحثون من جامعة شيفيلد أن سلوكيات المسح قد تكيفت مع معاينة السمات البصرية المعقدة بطريقة تُشفّرها بكفاءة أكبر في الخلايا العصبية الفصيصية. وهذا بدوره يُسهّل تمثيلات فريدة تدعم التعلم في دماغ النحل الصغير. لاختبار هذه الفرضية، طوّر الباحثون نموذجًا عصبيًا للفصوص البصرية لدى النحل.

قام الباحثون بإدخال مبادئ الترميز من خلال نموذج جديد للبلاستيكية غير الترابطية. هذه وقد مكّن هذا النموذج من تنظيم اتصالاته ذاتيًا داخل الفص البصري، وبالتالي خلق تمثيلات فعالة للبيئة، مما أدى إلى ظهور خلايا انتقائية للتوجه، وهي ضرورية لتشفير المشاهد البصرية المعقدة.

تم تعزيز إطار المعالجة البصرية بشكل أكبر by توظيف وحدة أخرى لاتخاذ القرار، والتي استغرق الإلهام من آليات التعلم الترابطي للحشرات.

تكشف محاكاة الباحثين أن مجموعة فرعية صغيرة من الخلايا العصبية الفصيصية، الحساسة لاتجاهات وسرعات محددة، قادرة على ضغط بيئات بصرية معقدة في تمثيلات تُعبّر عنها بمعدلات إطلاق. تُميّز هذه التمثيلات غير المتكررة بفعالية بين أنماط الجمع والضرب، مما يُبرز قابلية تطبيق النموذج على نطاق أوسع.

يمكن أن تساعدنا الأفكار التي تم جمعها في الدراسة في تعزيز فهمنا للرؤية والإدراك البيولوجي و إلهام تطوير نماذج حسابية جديدة لمهام التعرف البصري، ذكر القادم الدراسة.

كيف تساهم الرؤية المستوحاة من النحل في تشكيل الروبوتات والذكاء الاصطناعي

أحدث دراسة، جهد تعاوني مع جامعة كوين ماري في لندن ونشر في مجلة eLife، مفصلة أ نموذج رقمي لدماغ النحلة المصغر².

إنها تستغل الطريقة المذهلة التي تجمع بها هذه الحشرات أدمغتها وأجسامها للمساهمة في تطوير التكنولوجيا وجعل روبوتات المستقبل أكثر ذكاءً وكفاءة. وكما هو الحال مع النحل الذي يستخدم حركات طيرانه لإنشاء إشارات دماغية واضحة وتبسيط المهام البصرية المعقدة، يمكن لتقنية الجيل التالي أيضًا جمع المعلومات ذات الصلة من خلال الحركة بدلاً من الاعتماد على قوة حوسبة هائلة.

وقد أثبتت الدراسة أن حتى أدمغة الحشرات الصغيرة قادرة على حل المهام البصرية المعقدة. 

إن حقيقة أن عددًا قليلًا من خلايا الدماغ يمكنها القيام بهذا القدر تعني أن الذكاء ليس مجرد شيء يتعلق بالدماغ، بل هو نتيجة عمل الدماغ والجسم والبيئة في تماسك. 

بناء رقمي الإصدار ساعدت دراسة أجريت على دماغ النحلة الباحثين على اكتشاف أن الطريقة التي تحرك بها النحلة أجسادها أثناء الطيران تساعد في تحديد شكلها من خلال المدخلات البصرية. كما تنتج هذه الحركات أيضًا إشارات كهربائية فريدة في أدمغتهم، التي تسمح مساعدتهم على تحديد الميزات المتوقعة من حولهم بسهولة وكفاءة.

هذه يعرض النحل دقة ملحوظة في التعلم وتحديد الأنماط البصرية المعقدة أثناء الطيران.

في هذه الدراسة، أثبتنا بنجاح أن حتى أصغر الأدمغة قادرة على استغلال الحركة لإدراك العالم من حولها وفهمه. وهذا يُظهر لنا أن نظامًا صغيرًا وفعالًا - وإن كان ثمرة ملايين السنين من التطور - قادر على إجراء عمليات حسابية أكثر تعقيدًا بكثير مما كنا نعتقد سابقًا.

- المؤلف الرئيسي للدراسة، البروفيسور جيمس مارشال، مدير مركز الذكاء الآلي في جامعة شيفيلد

By الاستفادة من وأشار مارشال إلى أن أفضل تصميمات الطبيعة للذكاء تفتح الطريق أمام "الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي، ودفع التقدم في مجال الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والتعلم في العالم الحقيقي".

كما ذُكر سابقًا، تستند هذه الدراسة إلى أبحاث سابقة حول كيفية استخدام النحل للرؤية النشطة، حيث تساعد حركته في جمع المعلومات البصرية ومعالجتها. ويتناول هذا العمل الأحدث بعمق آليات الدماغ الأساسية التي تُحرك سلوكه في الطيران وفحص أنماط محددة.

في عملنا السابق، أذهلنا اكتشاف أن النحل يستخدم اختصارًا ذكيًا للمسح الضوئي لحل الألغاز البصرية. لكن هذا كشف لنا فقط ما يفعله؛ وفي هذه الدراسة، أردنا فهم كيفية ذلك.

- المؤلف الرئيسي، الدكتور هادي مابودي من جامعة شيفيلد

المرئيات المتقدمة نمط التعلم قدرات النحل لديها في الواقع كان التداول الطويل فهم. هذه يشمل قدرتهم على التمييز بين الوجوه البشرية، ولكن ليس كما أن كيف يتنقلون حول العالم بهذه الكفاءة.

"يُظهر نموذجنا لدماغ النحلة أن دوائرها العصبية مُحسّنة لمعالجة المعلومات البصرية ليس بمعزل عن غيرها، ولكن من خلال التفاعل النشط مع حركات طيرانها في البيئة الطبيعية."

– مابودي

وأشار إلى أن هذا يدعم النظرية التي تقول إن الذكاء ينشأ من التفاعل بين الدماغ والجسم والبيئة التي تعمل معًا.

لقد تعلمنا أن النحل، على الرغم من أن أدمغته لا يزيد حجمها عن حبة سمسم، لا يرى العالم فحسب، بل يُشكله بنشاط من خلال حركته. إنه مثال رائع على كيفية تشابك الفعل والإدراك بشكل وثيق لحل المشكلات المعقدة بموارد محدودة. هذه "هو شيء له آثار كبيرة على كل من علم الأحياء والذكاء الاصطناعي."

– مابودي

يُظهر النموذج، الذي بُني بجهود تعاونية، أن الخلايا العصبية للنحلة تُصبح مُتناغمة للغاية مع حركات واتجاهات مُحددة مع تكيف دماغها ببطء من خلال التعرض المُتكرر لمُحفزات مُختلفة. يُحسّن ذلك استجاباتها دون الحاجة إلى الارتباطات أو التعزيز.

وهذا يعني أن دماغ النحلة يتكيف مع بيئتها بمجرد الملاحظة أثناء الطيران، دون الحاجة إلى مكافآت فورية.

يتم كل هذا باستخدام عدد قليل من الخلايا العصبية، مما يوفر الطاقة والقدرة على المعالجة، مما يجعل دماغها فعالاً للغاية. لاختبار النموذج، أخضعه الفريق لنفس التحديات البصرية التي واجهتها النحلات الحقيقية. في هذه الحالة، كان على النموذج الحسابي التمييز بين علامة "الجمع" وعلامة "الضرب".

عند تقليد استراتيجية النحل الحقيقي، ومسح النصف السفلي فقط من الأنماط، أظهر النموذج أداءً محسنًا بشكل كبير. 

علاوة على ذلك، أثبت النموذج بنجاح م كيف يمكن للنحل التعرف على الوجوه البشرية، باستخدام شبكة صغيرة فقط من الخلايا العصبية الاصطناعية، مؤكدا التنوع و القادم قوة المعالجة البصرية لديهم.

قال البروفيسور لارس تشيتكا، أستاذ علم البيئة الحسية والسلوكية بجامعة كوين ماري بلندن: "لطالما أثار تساؤل العلماء حول ما إذا كان حجم الدماغ يتنبأ بذكاء الحيوانات. لكن هذه التكهنات لا معنى لها إلا إذا عرفنا العمليات الحسابية العصبية التي تُبنى عليها مهمة معينة". وأضاف: "هنا، نحدد الحد الأدنى لعدد الخلايا العصبية اللازمة لمهام التمييز البصري الصعبة، ونجد أن هذه الأعداد صغيرة للغاية، حتى في المهام المعقدة مثل التعرف على الوجوه البشرية. وبالتالي، فإن أدمغة الحشرات الدقيقة قادرة على إجراء عمليات حسابية متقدمة".

So، هذا الطريق دراسة يضيف إلى الدليل على أن الحيوانات لا تتلقى المعلومات بشكل سلبي فحسب. في الواقع، فإنهم يعملون بنشاط على ذلك.

تتمتع النحل، على وجه الخصوص، بمعالجة بصرية من الدرجة الأعلى، ويكشف النموذج كيف يمكن للمسح الموجه بالسلوك أن يخلق أكواد عصبية مضغوطة وقابلة للتعلم.

"تدعم هذه النتائج معًا إطارًا موحدًا حيث تتطور ديناميكيات الإدراك والفعل والدماغ معًا لحل المهام البصرية المعقدة باستخدام الحد الأدنى من الموارد - مما يوفر رؤى قوية لكل من علم الأحياء والذكاء الاصطناعي."

- البروفيسور ميكو جووسولا، أستاذ علم الأعصاب النظامي من كلية العلوم البيولوجية ومعهد علوم الأعصاب بجامعة شيفيلد

انقر هنا لمعرفة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في حماية النحل من الدبابير الآسيوية.

مرر للتمرير →

الاستثمار في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

في عالم الذكاء الاصطناعي والروبوتات، كوالكوم (QCOM ) هو معروف الاسم الذي استكشف الشكل العصبي و الذكاء الاصطناعي الحافة التقنيات. 

قبل أكثر من عقد من الزمان، أطلقت شركة كوالكوم معالجات كوالكوم زيرووث لمحاكاة الإدراك والتعلم البشري، تمامًا كما تفعل الأدمغة البيولوجية. إلى جانب التعلم المستوحى من البيولوجيا، كان الهدف هو محاكاة كفاءة أدمغتنا في نقل المعلومات وتوحيد بنية المعالجة الجديدة المسماة وحدة المعالجة العصبية (NPU).

وفي الوقت نفسه، تعمل منصة Robotics RB6 التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تشغيل الجيل التالي من الروبوتات والآلات الذكية، بما في ذلك روبوتات التوصيل، والروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRs)، وطائرات UAM، وروبوتات التصنيع، وحلول الدفاع المستقلة، وغير ذلك الكثير. المنصة يسلم كفاءة الطاقة، متقدمة الذكاء الاصطناعي الحافة الحوسبة ومعالجة الفيديو باستخدام اتصال 5G للروبوتات

في المقام الأول، تشارك شركة كوالكوم في تطوير التقنيات الأساسية لصناعة الاتصالات اللاسلكية، بما في ذلك 3G و4G و5G والاتصال اللاسلكي, والحوسبة عالية الأداء ومنخفضة الطاقة.

انقر هنا لمعرفة كل شيء عن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي (AI).

كوالكوم (QCOM )

بالنظر إلى أداء شركة كوالكوم في السوق، يتم تداول أسهم الشركة التي تبلغ قيمتها السوقية 171.67 مليار دولار حاليًا عند 159.54 دولارًا، بزيادة 3.6% حتى الآن هذا العام.

رغم أن أداء الشركة هذا العام كان مخيباً للآمال، إلا أنه يأتي في أعقاب ارتفاع سهم شركة QCOM إلى ما يزيد عن 215 دولارًا أمريكيًا في يونيو من العام الماضي. ويبلغ ربح السهم (لآخر 10.36 أشهر) 15.36، ونسبة السعر إلى الربحية (لآخر 44.62 أشهر) 2.24، ونسبة العائد على حقوق الملكية (لآخر XNUMX أشهر) XNUMX%، بينما يستفيد المساهمون من عائد توزيعات أرباح بنسبة XNUMX%.

وعلى الصعيد المالي، أعلنت شركة صناعة الرقائق اللاسلكية عن زيادة في الإيرادات بنسبة 10% لتصل إلى 10.4 مليار دولار للربع المالي الثالث المنتهي في 29 يونيو 2025.

بفضل قوة أداء QCT في قطاعات الهواتف المحمولة وإنترنت الأشياء والسيارات، ارتفعت إيراداتها بنسبة 11% على أساس سنوي لتصل إلى 9 مليارات دولار أمريكي، كما ارتفعت إيراداتها قبل الضرائب والفوائد بنسبة 22% لتصل إلى 2.7 مليار دولار أمريكي. في الوقت نفسه، ارتفعت إيرادات QCT المجمعة في قطاعي السيارات وإنترنت الأشياء بنسبة 23% على أساس سنوي لتصل إلى 2.7 مليار دولار أمريكي.

وارتفعت ربحية السهم غير المتوافقة مع مبادئ المحاسبة المقبولة عمومًا للشركة بنسبة 19% على أساس سنوي إلى 2.77 دولار.

وفقًا للرئيس التنفيذي كريستيانو أمون:

"يؤكد النمو القوي في إيرادات كيو سي تي للسيارات وإنترنت الأشياء خلال ربع سنوي آخر على استراتيجيتنا للتنويع وثقتنا بتحقيق أهدافنا طويلة الأجل للإيرادات. ريادتنا في معالجة الذكاء الاصطناعي، والحوسبة عالية الأداء ومنخفضة الاستهلاك للطاقة، والاتصال المتقدم تُمكّننا من أن نصبح المنصة المفضلة في هذا القطاع مع توسع نطاق الذكاء الاصطناعي في مجال الحوسبة الطرفية."

خلال الربع، أعادت شركة كوالكوم 3.8 مليار دولار إلى المساهمين، والتي تضمنت 967 مليون دولار، أو 0.89 دولار للسهم، من أرباح نقدية و2.8 مليار دولار من عمليات إعادة شراء الأسهم.

في الآونة الأخيرة، أطلقت شركة كوالكوم معالج Dragonwing Q-6690 لعملائها من المؤسسات، بعد أقل من ستة أشهر من الكشف عنه مجموعة منتجات Dragonwing. وتزعم الشركة أن هذه الشريحة هي أول معالج محمول في العالم مزود بقدرات RFID مدمجة بترددات عالية للغاية.

من خلال حلولها الصناعية والمدمجة في مجال إنترنت الأشياء والشبكات والبنية التحتية الخلوية، تهدف الشركة إلى الاستفادة منها لتبسيط التعقيد، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتمكين اتخاذ القرارات بشكل أكثر ذكاءً.

وفي ظل ذلك، بدأت شركة الذكاء الاصطناعي السعودية "هيومن" في بناء أول مراكز بيانات لها في الرياض والدمام، التي شاركت فيها مع كوالكوم و AMD، وCisco، وGroq. وتخطط الشركة لبناء 1.9 جيجاوات من سعة مراكز البيانات بحلول نهاية هذا العقد.

أحدث كوالكوم (ككوم) أخبار وتطورات الأسهم

خاتمة

لطالما ألهمت الحيوانات التكنولوجيا، والآن يُظهر لنا النحل أن الذكاء لا يقتصر على حجم الدماغ، بل على الكفاءة والقدرة على التكيف والتكامل السلس بين الجسم والدماغ والبيئة. قد تُسهم هذه الدروس في إحداث نقلة نوعية في تصميم الذكاء الاصطناعي.

يُعد الذكاء الاصطناعي من أكثر المجالات تطورًا وتطورًا في عصرنا الحالي، إذ يحظى باهتمام كبير ورأس مال كبير وتطور ملحوظ. إلا أن توسيع نطاق النماذج الضخمة أمر مكلف، ويستهلك طاقة هائلة، وغير مستدام. وهنا، يقدم البحث المستوحى من النحل بديلًا: شبكات عصبية صغيرة وفعّالة، قادرة على تحقيق المزيد بموارد أقل.

من خلال دراسة الرؤية النشطة والاستراتيجيات العصبية المدمجة للنحل، يمكننا بناء الذكاء الاصطناعي والروبوتات المستقبلية التي هي أسرع وأكثر قدرة.

انقر هنا لمعرفة ما إذا كانت الملقحات الروبوتية قادرة على لعب دور في الزراعة الرأسية.

المراجع:

1. مابودي، هـ.، ريختر، ج.، جيرو، م.-ج.، روبر، م.، مارشال، ج.ر.، وتشيتكا، ل. الرؤية النشطة للنحل في مهمة تمييز الأنماط البسيطة. إي لايف، 14، e106332، نُشر في 20 فبراير 2025. https://doi.org/10.7554/eLife.106332
2. مابودي، هـ.، روبر، م.، جيرو، م.-ج.، جووسولا، م.، شيتكا، ل.، ومارشال، ج.ر. نموذج عصبي للرؤية النشطة يوضح كيف يمكن للترميز المكاني الزمني في الخلايا العصبية الفصيصية أن يساعد في التعرف على الأنماط لدى النحل. eLife، 14، e89929، نُشر في 1 يوليو 2025. https://doi.org/10.7554/eLife.89929