الحوسبة الجانبية

الموسوعة الحرة

الحوسبة الجانبية هي منهج تفكير إبداعي لحل المشكلات الحاسوبية . وقد اشتهر هذا المنهج بفضل إدوارد دي بونو . [ 1 ] تُستخدم هذه التقنية لتوليد أفكار إبداعية وحل المشكلات. وبالمثل، بتطبيق تقنيات الحوسبة الجانبية على مشكلة ما، يصبح من الأسهل بكثير التوصل إلى حل فعال، مبتكر، أو غير تقليدي، وسهل التنفيذ، ومنخفض التكلفة الحسابية.

يتمثل النهج التقليدي لحل مسائل الحوسبة إما في بناء نماذج رياضية أو استخدام بنية شرطية (إذا-ثم-وإلا) . على سبيل المثال، يُستخدم البحث الشامل في العديد من محركات الشطرنج [ 2 ] ، إلا أن هذا النهج مكلف حسابيًا وقد يؤدي أحيانًا إلى حلول غير مُرضية. في مثل هذه المسائل، يُمكن للحوسبة الجانبية أن تُفيد في التوصل إلى حل أفضل.

يمكن استخدام مشكلة بسيطة تتعلق برجوع الشاحنة للخلف لتوضيح الحوسبة الجانبية . تُعد هذه المشكلة من أصعب المهام التي تواجه تقنيات الحوسبة التقليدية، وقد تم حلها بكفاءة باستخدام المنطق الضبابي (وهو أحد تقنيات الحوسبة الجانبية). أحيانًا، تتوصل الحوسبة الجانبية إلى حلول مبتكرة لمشاكل حسابية معينة من خلال محاكاة كيفية حل الكائنات الحية، مثل البشر والنمل والنحل، للمشاكل؛ أو كيفية تكوين البلورات النقية عن طريق التلدين، أو تطور الكائنات الحية، أو ميكانيكا الكم، وما إلى ذلك.

من التفكير الجانبي إلى الحوسبة الجانبية

التفكير الجانبي هو أسلوب للتفكير الإبداعي لحل المشكلات. [ 1 ] يمتلك الدماغ، باعتباره مركز التفكير، نظام معلومات ذاتي التنظيم. يميل الدماغ إلى تكوين أنماط، وتستخدمها عمليات التفكير التقليدية لحل المشكلات. يقترح أسلوب التفكير الجانبي التحرر من هذه الأنماط للوصول إلى حلول أفضل من خلال أفكار جديدة. يُعدّ الاستخدام المبتكر لمعالجة المعلومات المبدأ الأساسي للتفكير الجانبي.

يُعدّ العامل الاستفزازي سمةً مميزةً للتفكير الجانبي. وتتمثل وظيفته في توليد أفكار جديدة من خلال الاستفزاز، وتوفير مخرج من الأفكار القديمة. كما أنه يُنشئ ترتيبًا مؤقتًا للمعلومات.

يختلف منطق الماء عن المنطق التقليدي أو منطق الصخور . [ 3 ] يتميز منطق الماء بحدود تعتمد على الظروف والأحوال، بينما يتميز منطق الصخور بحدود صارمة. يشبه منطق الماء، من بعض النواحي، المنطق الضبابي .

الانتقال إلى الحوسبة الجانبية

يُوظّف الحوسبة الجانبية معالجة المعلومات بطريقة مبتكرة تُشبه التفكير الجانبي. ويُفسَّر ذلك باستخدام الحوسبة التطورية، وهي تقنية مفيدة للغاية في الحوسبة الجانبية. يتم التطور من خلال التغيير والانتقاء. فبينما تُحدث الطفرة العشوائية التغيير، يتم الانتقاء من خلال البقاء للأصلح . تعمل الطفرة العشوائية كآلية مبتكرة لمعالجة المعلومات، وتُوفّر مسارًا جديدًا لإيجاد حلول أفضل لمشكلة الحوسبة. وقد اقترح البروفيسور سي آر سوتيكشن كومار مصطلح "الحوسبة الجانبية" لأول مرة، ونُظِّم المؤتمر العالمي الأول للحوسبة الجانبية ( WCLC 2004) بمشاركة دولية خلال شهر ديسمبر من ذلك العام.

تستوحي الحوسبة الجانبية تشبيهاتها من أمثلة واقعية مثل:

العوامل المميزة لـ "الحوسبة الجانبية":

  • لا يتناول المشكلة بشكل مباشر من خلال الوسائل الرياضية.
  • يستخدم نماذج غير مباشرة أو يبحث عن تشبيهات لحل المشكلة.
  • يختلف هذا اختلافاً جذرياً عما هو شائع، مثل استخدام "الفوتونات" في الحوسبة الضوئية. وهذا نادر الحدوث لأن معظم أجهزة الكمبيوتر التقليدية تستخدم الإلكترونات لنقل الإشارات.
  • في بعض الأحيان تكون تقنيات الحوسبة الجانبية بسيطة بشكل مدهش وتقدم حلولاً عالية الأداء لمشاكل معقدة للغاية.
  • تستخدم بعض تقنيات الحوسبة الجانبية "قفزات غير مبررة". قد لا تبدو هذه القفزات منطقية. ومن الأمثلة على ذلك استخدام عامل "الطفرة" في الخوارزميات الجينية.

اتفاقية – جانبية

من الصعب للغاية رسم حدود فاصلة واضحة بين الحوسبة التقليدية والحوسبة الجانبية. مع مرور الوقت، تصبح بعض تقنيات الحوسبة غير التقليدية جزءًا لا يتجزأ من الحوسبة السائدة. لذا، سيظل هناك دائمًا تداخل بين الحوسبة التقليدية والحوسبة الجانبية. وسيكون تصنيف تقنية حوسبة ما على أنها تقليدية أو جانبية مهمة شاقة كما هو موضح في الشكل. فالحدود غير واضحة، ويمكن التعامل معها باستخدام المجموعات الضبابية.

التعريف الرسمي

الحوسبة الجانبية هي مجموعة ضبابية تضم جميع تقنيات الحوسبة التي تستخدم أساليب حوسبة غير تقليدية. لذا، تشمل الحوسبة الجانبية تلك التقنيات التي تستخدم الحوسبة شبه التقليدية أو الهجينة. وتكون درجة انتماء تقنيات الحوسبة الجانبية أكبر من الصفر في المجموعة الضبابية لتقنيات الحوسبة غير التقليدية.

يُبرز ما يلي بعض الفروقات المهمة للحوسبة الجانبية.

الحوسبة التقليدية
  • المشكلة والتقنية مرتبطتان ارتباطاً مباشراً .
  • يعالج المشكلة بتحليل رياضي دقيق.
  • يقوم بإنشاء نماذج رياضية.
  • يمكن تحليل تقنية الحوسبة رياضياً.
الحوسبة الجانبية
  • قد لا تكون للمشكلة أي علاقة تذكر بتقنية الحوسبة المستخدمة
  • يعالج المشكلات من خلال القياسات مثل نموذج معالجة المعلومات البشرية، والتلدين ، وما إلى ذلك.
  • في بعض الأحيان لا يمكن تحليل تقنية الحوسبة رياضياً.

الحوسبة الجانبية والحوسبة المتوازية

يركز الحوسبة المتوازية على تحسين أداء الحواسيب/الخوارزميات من خلال استخدام عناصر حوسبة متعددة (مثل وحدات المعالجة). [ 4 ] وتتحسن سرعة الحوسبة باستخدام هذه العناصر. تُعد الحوسبة المتوازية امتدادًا للحوسبة التسلسلية التقليدية . مع ذلك، في الحوسبة الجانبية، تُحل المشكلة باستخدام معالجة معلومات غير تقليدية، سواءً باستخدام الحوسبة التسلسلية أو المتوازية.

مراجعة لتقنيات الحوسبة الجانبية

توجد عدة تقنيات حاسوبية تتناسب مع نموذج الحوسبة الجانبية. فيما يلي وصف موجز لبعض تقنيات الحوسبة الجانبية:

ذكاء السرب

الذكاء الجماعي هو خاصية لنظام ما، حيث تؤدي السلوكيات الجماعية لعناصر (غير متطورة) تتفاعل محليًا مع بيئتها إلى ظهور أنماط وظيفية عالمية متماسكة. [ 5 ] يوفر الذكاء الجماعي أساسًا لاستكشاف حل المشكلات الجماعي (أو الموزع) دون تحكم مركزي أو توفير نموذج عالمي.

إحدى تقنيات الذكاء الجماعي المثيرة للاهتمام هي خوارزمية مستعمرة النمل : [ 6 ]

  • النمل ليس متطوراً سلوكياً، لكنه يؤدي مهاماً معقدة بشكل جماعي. يمتلك النمل نظام تواصل متطوراً للغاية يعتمد على الإشارات.
  • تتواصل النمل باستخدام الفيرومونات؛ حيث يتم وضع مسارات يمكن للنمل الآخر اتباعها.
  • مشكلة التوجيه: تقوم النمل بإسقاط فرمونات مختلفة تستخدم لحساب "أقصر" مسار من المصدر إلى الوجهة (الوجهات).

الأنظمة القائمة على الوكلاء

الوكلاء عبارة عن أنظمة حاسوبية مُغلفة موجودة في بيئة معينة، وقادرة على العمل بمرونة واستقلالية ضمن تلك البيئة لتحقيق أهداف تصميمها. [ 7 ] يُعتبر الوكلاء مستقلين (غير قابلين للتحكم)، وتفاعليين (يستجيبون للأحداث)، واستباقيين (يبادرون باتخاذ إجراءات من تلقاء أنفسهم)، واجتماعيين (متواصلين). تختلف قدرات الوكلاء: فقد يكونون ثابتين أو متحركين، وقد يكونون أذكياء أو لا. لكل وكيل مهمته ودوره الخاص. تُستخدم الوكلاء، وأنظمة الوكلاء المتعددة، كاستعارة لنمذجة العمليات الموزعة المعقدة. يحتاج هؤلاء الوكلاء حتمًا إلى التفاعل فيما بينهم لإدارة ترابطاتهم . تشمل هذه التفاعلات تعاون الوكلاء وتفاوضهم وتنسيقهم.

الأنظمة القائمة على الوكلاء هي برامج حاسوبية تُحاكي ظواهر معقدة متنوعة عبر "وكلاء" افتراضيين يُمثلون مكونات نظام الأعمال. تُبرمج سلوكيات هؤلاء الوكلاء بقواعد تُصوّر واقعيًا كيفية سير العمل. ومع تفاعل الوكلاء الأفراد المتنوعين في النموذج، تُظهر المحاكاة كيف تُؤثر سلوكياتهم الجماعية على أداء النظام بأكمله، كظهور منتج ناجح أو جدول زمني أمثل. تُعد هذه المحاكاة أدوات استراتيجية فعّالة لتحليل سيناريوهات "ماذا لو": فعندما يُغيّر المديرون خصائص الوكلاء أو "قواعدهم"، يُمكن ملاحظة تأثير هذا التغيير بسهولة في مُخرجات النموذج.

الحوسبة الشبكية

وبالمثل ، تُعدّ الشبكة الحاسوبية بنية تحتية للأجهزة والبرامج توفر وصولاً موثوقاً ومتسقاً وشاملاً وغير مكلف إلى قدرات حاسوبية متطورة. [ 8 ] وتشمل تطبيقات الحوسبة الشبكية ما يلي :

  • تصميم الرقائق، ومشاكل التشفير ، والأجهزة الطبية، والحوسبة الفائقة .
  • تستخدم تطبيقات الحوسبة الفائقة الموزعة الشبكات لتجميع موارد حسابية كبيرة من أجل معالجة المشكلات التي لا يمكن حلها على نظام واحد.

الحوسبة الذاتية

يتحكم الجهاز العصبي اللاإرادي في معدل ضربات القلب ودرجة حرارة الجسم، مما يحرر الدماغ الواعي من عبء التعامل مع هذه الوظائف وغيرها من الوظائف الأساسية الحيوية. جوهر الحوسبة اللاإرادية هو الإدارة الذاتية، والتي تهدف إلى تحرير مديري الأنظمة من تفاصيل تشغيل النظام وصيانته. [ 9 ]

أربعة جوانب للحوسبة الذاتية هي:

  • التكوين الذاتي
  • التحسين الذاتي
  • الشفاء الذاتي
  • الحماية الذاتية

هذا تحدٍ كبير تروج له شركة IBM . [ 10 ]

الحوسبة الضوئية

الحوسبة الضوئية هي استخدام الفوتونات بدلاً من الإلكترونات التقليدية في العمليات الحسابية. [ 11 ] وهناك العديد من الأمثلة الناجحة على الحواسيب الضوئية. تستخدم البوابات المنطقية التقليدية أشباه الموصلات ، التي تستخدم الإلكترونات لنقل الإشارات. أما في حالة الحواسيب الضوئية، فتُستخدم الفوتونات الموجودة في حزمة الضوء لإجراء العمليات الحسابية.

هناك العديد من المزايا لاستخدام الأجهزة البصرية في الحوسبة مثل المناعة ضد التداخل الكهرومغناطيسي ، وعرض النطاق الترددي الكبير، وما إلى ذلك.

الحوسبة باستخدام الحمض النووي

تستخدم الحوسبة القائمة على الحمض النووي خيوط الحمض النووي لترميز حالة المشكلة ومعالجتها باستخدام التقنيات المتوفرة بشكل شائع في أي مختبر بيولوجيا جزيئية من أجل محاكاة العمليات التي تختار حل المشكلة إن وجد.

بما أن جزيء الحمض النووي (DNA) هو أيضاً شفرة، ولكنه يتكون من تسلسل من أربع قواعد تتزاوج بطريقة يمكن التنبؤ بها، فقد فكر العديد من العلماء في إمكانية ابتكار حاسوب جزيئي. تعتمد هذه الحواسيب على تفاعلات أسرع بكثير لنيوكليوتيدات الحمض النووي عند ارتباطها بنظائرها، وهي طريقة تعتمد على القوة الغاشمة ، ولكنها تحمل إمكانات هائلة لإنشاء جيل جديد من الحواسيب أسرع بمئة مليار مرة من أسرع حاسوب شخصي حالي. وقد وُصفت الحوسبة القائمة على الحمض النووي بأنها "أول مثال حقيقي لتقنية النانو "، بل و"بداية عهد جديد"، مما يُرسي صلة غير مسبوقة بين علوم الحاسوب وعلوم الحياة.

من الأمثلة على تطبيقات الحوسبة باستخدام الحمض النووي حل مسألة مسار هاميلتون، وهي مسألة معروفة بأنها من المسائل الكاملة غير القطعية (NP-complete). يزداد عدد العمليات المخبرية المطلوبة باستخدام الحمض النووي خطيًا مع عدد رؤوس الرسم البياني. [ 12 ] وقد أشارت التقارير إلى أن الخوارزميات الجزيئية قادرة على حل مسائل التشفير في عدد كثير الحدود من الخطوات. وكما هو معروف، يُعد تحليل الأعداد الكبيرة إلى عواملها الأولية مشكلة مهمة في العديد من تطبيقات التشفير.

الحوسبة الكمومية

في الحاسوب الكمومي ، لا تُعدّ الوحدة الأساسية للمعلومات (وتُسمى البت الكمومي أو الكيوبت ) ثنائية، بل رباعية في طبيعتها. [ 13 ] [ 14 ] تنشأ هذه الخاصية للكيوبت كنتيجة مباشرة لالتزامه بقوانين ميكانيكا الكم، التي تختلف اختلافًا جذريًا عن قوانين الفيزياء الكلاسيكية. لا يقتصر وجود الكيوبت على الحالة المنطقية 0 أو 1 كما في البت الكلاسيكي، بل يشمل أيضًا حالات تُقابل مزيجًا أو تراكبًا كموميًا لهذه الحالات الكلاسيكية. بعبارة أخرى، يمكن أن يوجد الكيوبت كصفر، أو واحد، أو في آنٍ واحد كصفر وواحد معًا، بمعامل عددي يُمثل احتمالية كل حالة. يُعالج الحاسوب الكمومي الكيوبتات بتنفيذ سلسلة من البوابات الكمومية ، كل منها عبارة عن تحويل وحدوي يعمل على كيوبت واحد أو زوج من الكيوبتات. عند تطبيق هذه البوابات بالتتابع، يمكن للحاسوب الكمومي أن يقوم بتحويل وحدوي معقد لمجموعة من الكيوبتات في حالة أولية معينة.

الحوسبة القابلة لإعادة التكوين

تُتيح مصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA) إمكانية بناء حواسيب قابلة لإعادة التكوين بشكل كامل . [ 15 ] يتم تغيير بنية الحاسوب من خلال إعادة تكوين دوائر FPGA أثناء التشغيل. ويُحسّن التوافق الأمثل بين البنية والخوارزمية أداء الحاسوب القابل لإعادة التكوين. وتتمثل الميزة الرئيسية في أداء الأجهزة ومرونة البرمجيات.

في العديد من التطبيقات مثل مطابقة بصمات الأصابع، ومقارنة تسلسل الحمض النووي، وما إلى ذلك، أظهرت الحواسيب القابلة لإعادة التكوين أداءً أفضل بعدة مراتب من الحواسيب التقليدية. [ 16 ]

التلدين المحاكي

صُممت خوارزمية التلدين المحاكي بدراسة كيفية تشكل البلورات النقية من حالة غازية ساخنة أثناء تبريد النظام ببطء. [ 17 ] أُعيد تصميم المسألة الحسابية كتمرين للتلدين المحاكي، ومن ثم تم التوصل إلى الحلول. يُستعار مبدأ عمل التلدين المحاكي من علم المعادن: حيث تُسخّن قطعة من المعدن (وتُعرّض الذرات لحركة حرارية)، ثم يُترك المعدن ليبرد ببطء. يسمح التبريد البطيء والمنتظم للمعدن للذرات بالانزلاق تدريجيًا إلى مواضعها الأكثر استقرارًا ("ذات الطاقة الدنيا"). (كان التبريد السريع سيؤدي إلى "تجميدها" في أي موضع كانت فيه آنذاك). يكون التركيب الناتج للمعدن أقوى وأكثر استقرارًا. من خلال محاكاة عملية التلدين داخل برنامج حاسوبي، يُمكن إيجاد حلول لمشاكل صعبة ومعقدة للغاية. فبدلًا من تقليل طاقة كتلة المعدن أو زيادة قوتها، يُقلل البرنامج أو يزيد من قيمة هدف معين ذي صلة بالمشكلة المطروحة.

الحوسبة المرنة

يُعدّ الحوسبة المرنة أحد المكونات الرئيسية للحوسبة الجانبية، حيث تعالج المشكلات باستخدام نموذج معالجة المعلومات البشرية. [ 18 ] وتشمل تقنية الحوسبة المرنة المنطق الضبابي، والحوسبة العصبية، والحوسبة التطورية، والتعلم الآلي، والحوسبة الاحتمالية الفوضوية.

الحوسبة العصبية

بدلاً من حل المشكلة عن طريق إنشاء نموذج معادلة غير خطية لها، يُستخدم تشبيه الشبكة العصبية البيولوجية لحل المشكلة. [ 19 ] تُدرَّب الشبكة العصبية كما يُدرَّب الدماغ البشري لحل مشكلة معينة. وقد حقق هذا النهج نجاحًا كبيرًا في حل بعض مشاكل التعرف على الأنماط .

الحوسبة التطورية

تُحاكي الخوارزمية الجينية التطور الطبيعي لتوفير حل أمثل شامل. [ 20 ] تبدأ الخوارزميات الجينية بمجموعة من الكروموسومات التي تُمثل الحلول المختلفة. تُقيّم هذه الحلول باستخدام دالة لياقة ، وتُحدد عملية اختيار الحلول التي ستُستخدم في عملية التنافس. تُحقق هذه الخوارزميات نجاحًا كبيرًا في حل مسائل البحث والتحسين. تُنشأ الحلول الجديدة باستخدام مبادئ تطورية مثل الطفرة والتهجين.

المنطق الضبابي

يعتمد المنطق الضبابي على مفاهيم المجموعات الضبابية التي اقترحها لطفي زاده . [ 21 ] يُعدّ مفهوم درجة الانتماء أساسيًا في المجموعات الضبابية. وتختلف المجموعات الضبابية عن المجموعات الواضحة في أنها تسمح بانتماء عنصر ما إلى مجموعة بدرجة معينة (درجة الانتماء). يجد هذا النهج تطبيقات فعّالة في مسائل التحكم. [ 22 ] وقد حقق المنطق الضبابي تطبيقات واسعة النطاق، وانتشر بالفعل على نطاق واسع في سوق الإلكترونيات الاستهلاكية، مثل الغسالات، وأفران الميكروويف، والهواتف المحمولة، وأجهزة التلفاز، وكاميرات الفيديو، وغيرها.

الحوسبة الاحتمالية/الفوضوية

محركات الحوسبة الاحتمالية، مثل استخدام نموذج بياني احتمالي كشبكة بايز . تُعرف هذه التقنيات الحسابية باسم العشوائية، وتُنتج خوارزميات احتمالية. عند تفسيرها كظاهرة فيزيائية من خلال الديناميكا الحرارية الإحصائية الكلاسيكية، تُؤدي هذه التقنيات إلى توفير في الطاقة يتناسب مع الاحتمال p الذي يضمن صحة كل خطوة حسابية أولية (أو ما يُعادله من احتمال الخطأ، (1–p)). [ 23 ] تعتمد الحوسبة الفوضوية على نظرية الفوضى. [ 24 ]

الفراكتلات

الحوسبة الكسورية هي أجسام تُظهر تشابهًا ذاتيًا على مستويات مختلفة. [ 25 ] يتضمن توليد الكسور خوارزميات تكرارية صغيرة. أبعاد الكسور أكبر من أبعادها الطوبولوجية. طول الكسورية لانهائي، ولا يمكن قياس حجمها. يتم وصفها بخوارزمية تكرارية، على عكس الشكل الإقليدي الذي يُعطى بصيغة بسيطة. هناك أنواع عديدة من الكسور، ومجموعات ماندلبروت من أكثرها شيوعًا.

وجدت الأشكال الكسورية تطبيقات في معالجة الصور، وضغط الصور، وتوليد الموسيقى، وألعاب الكمبيوتر، وغيرها. مجموعة ماندلبروت هي شكل كسري سُمّي على اسم مُنشئه. على عكس الأشكال الكسورية الأخرى، ورغم أن مجموعة ماندلبروت متشابهة ذاتيًا عند التكبير، إلا أن تفاصيلها الصغيرة لا تُطابق الشكل الكلي. أي أن مجموعة ماندلبروت مُعقدة بلا حدود. لكن عملية توليدها تعتمد على معادلة بسيطة للغاية. مجموعة ماندلبروت M هي مجموعة من الأعداد المركبة. تُحسب الأعداد Z التي تنتمي إلى M عن طريق اختبار معادلة ماندلبروت بشكل تكراري. C ثابت. إذا تقاربت المعادلة لقيمة Z مُختارة ، فإن Z تنتمي إلى M. معادلة ماندلبروت:

خوارزمية عشوائية

تُجري الخوارزمية العشوائية اختيارات عشوائية أثناء تنفيذها، مما يُتيح توفيرًا في وقت التنفيذ في بداية البرنامج. لكن من عيوب هذه الطريقة احتمال الحصول على حل خاطئ. مع ذلك، تتميز الخوارزمية العشوائية المصممة جيدًا باحتمالية عالية جدًا لإرجاع إجابة صحيحة. [ 26 ] وتنقسم الخوارزميات العشوائية إلى فئتين رئيسيتين:

لنفترض خوارزمية لإيجاد العنصر رقم k في مصفوفة. يتمثل النهج الحتمي في اختيار عنصر محوري قريب من وسيط المصفوفة وتقسيمها حوله. أما النهج العشوائي، فيتمثل في اختيار عنصر محوري عشوائيًا، مما يوفر الوقت في بداية العملية. ومثل خوارزميات التقريب، يمكن استخدام هذه الخوارزميات لحل مسائل NP-complete المعقدة بسرعة أكبر. مع ذلك، تتميز الخوارزمية العشوائية عن خوارزميات التقريب بأنها ستؤدي في النهاية إلى إجابة دقيقة إذا نُفذت مرات كافية.

التعلم الآلي

يتعلم البشر والحيوانات مهارات ولغات ومفاهيم جديدة. وبالمثل، توفر خوارزميات التعلم الآلي القدرة على التعميم انطلاقًا من بيانات التدريب. [ 27 ] يوجد نوعان من التعلم الآلي:

  • التعلم الآلي الخاضع للإشراف
  • التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف

إحدى تقنيات التعلم الآلي المعروفة هي خوارزمية الانتشار العكسي. [ 19 ] تحاكي هذه الخوارزمية كيفية تعلم البشر من الأمثلة. تُعرض أنماط التدريب على الشبكة بشكل متكرر، ثم يُعاد نشر الخطأ عكسيًا، وتُعدّل أوزان الشبكة باستخدام خوارزمية التدرج الهبوطي. تتقارب الشبكة من خلال مئات العمليات الحسابية التكرارية.

آلات المتجهات الداعمة

هذا نوع آخر من تقنيات التعلم الآلي الناجحة للغاية والتي تم تطبيقها بنجاح على مهام مثل تصنيف النصوص، والتعرف على المتحدث ، والتعرف على الصور، وما إلى ذلك. [ 28 ]

تطبيقات نموذجية

توجد العديد من التطبيقات الناجحة لتقنيات الحوسبة الجانبية. فيما يلي مجموعة صغيرة من التطبيقات التي توضح الحوسبة الجانبية:

  • فرز الفقاعات : هنا، تُعالج مشكلة الفرز الحاسوبية بتشبيه الفقاعات الصاعدة في الماء. ويتم ذلك بمعاملة الأرقام كفقاعات وتحريكها إلى مواقعها الطبيعية.
  • مشكلة الرجوع للخلف بالشاحنة: تُعدّ هذه مشكلة مثيرة للاهتمام، وتتمثل في رجوع الشاحنة للخلف وركنها في موقع محدد. وقد واجهت تقنيات الحوسبة التقليدية صعوبة في حل هذه المشكلة، إلا أن نظام المنطق الضبابي قد نجح في حلها. [ 22 ]
  • موازنة البندول المقلوب: تتضمن هذه المسألة موازنة البندول المقلوب. وقد تم حل هذه المسألة بكفاءة باستخدام الشبكات العصبية والأنظمة الضبابية. [ 22 ]
  • التحكم الذكي في مستوى الصوت للهواتف المحمولة: يعتمد التحكم في مستوى الصوت في الهواتف المحمولة على مستويات الضوضاء المحيطة، وأنواع الضوضاء، وخصائص السمع لدى المستخدم، وغيرها من العوامل. وتتسم قياسات مستوى الضوضاء ومستوى شدة الصوت بعدم الدقة والتحيز. وقد أثبت الباحثون نجاح استخدام نظام المنطق الضبابي للتحكم في مستوى الصوت في الهواتف المحمولة. [ 29 ]
  • التحسين باستخدام الخوارزميات الجينية والتقسية المحاكاة : ثبت أن مسائل مثل مسألة البائع المتجول تُصنف ضمن مسائل NP الكاملة . [ 30 ] تُحل هذه المسائل باستخدام خوارزميات تستفيد من الأساليب الاستدلالية. ومن تطبيقاتها توجيه الدوائر المتكاملة واسعة النطاق (VLSI) وتقسيمها، وغيرها. وقد نجحت الخوارزميات الجينية والتقسية المحاكاة في حل مسائل التحسين هذه. [ 20 ] [ 31 ]
  • برمجة ما لا يمكن برمجته (PTU) تتضمن الإنشاء التلقائي لبرامج الكمبيوتر لأجهزة الحوسبة غير التقليدية مثل الأوتوماتا الخلوية ، وأنظمة الوكلاء المتعددين ، والأنظمة المتوازية ، ومصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية ، ومصفوفات الدوائر التناظرية القابلة للبرمجة الميدانية، ومستعمرات النمل، وذكاء الأسراب ، والأنظمة الموزعة، وما شابه ذلك. [ 32 ]

ملخص

ما سبق هو استعراض لتقنيات الحوسبة الجانبية. تعتمد الحوسبة الجانبية على منهجية التفكير الجانبي، وتطبق أساليب غير تقليدية لحل المشكلات الحاسوبية. في حين أن معظم المشكلات تُحل بالأساليب التقليدية، إلا أن هناك مشكلات تتطلب الحوسبة الجانبية. توفر الحوسبة الجانبية ميزة الكفاءة الحسابية، وانخفاض تكلفة التنفيذ، وحلولًا أفضل مقارنةً بالحوسبة التقليدية في العديد من المشكلات. تعالج الحوسبة الجانبية بنجاح فئة من المشكلات من خلال استغلال التسامح مع عدم الدقة، والغموض، والحقيقة الجزئية لتحقيق سهولة المعالجة، والمتانة، وانخفاض تكلفة الحل. وقد صُنفت تقنيات الحوسبة الجانبية التي تستخدم نماذج معالجة المعلومات الشبيهة بالبشر ضمن فئة "الحوسبة المرنة" في الأدبيات العلمية.

يُعدّ الحوسبة الجانبية أداةً قيّمةً لحلّ العديد من المشكلات الحاسوبية التي لا تتوفر لها نماذج رياضية. فهي تُتيح تطوير حلول مبتكرة تُفضي إلى أنظمة ذكية ذات ذكاء آلي فائق. وقد تناولت هذه المقالة الانتقال من التفكير الجانبي إلى الحوسبة الجانبية، ثمّ وصفت العديد من تقنيات الحوسبة الجانبية، مُتبعةً بتطبيقاتها. وتُستخدم الحوسبة الجانبية لبناء جيل جديد من الذكاء الاصطناعي القائم على معالجة غير تقليدية.

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 دي بونو، إي. (1990). التفكير الجانبي للإدارة: دليل عملي . كتب بنجوين. ISBN 978-0-07-094233-2.
  2. ↑ هسو، ف. هـ. (2002). وراء ديب بلو: بناء الحاسوب الذي هزم بطل العالم في الشطرنج . مطبعة جامعة برينستون. ISBN 978-0-691-09065-8.
  3. ^ دي بونو، إي. (1991). منطق الماء . كتب البطريق. رقم ISBN 978-0-670-84231-5.
  4. ↑ هوانغ، ك. (1993). هندسة الحاسوب المتقدمة: التوازي، قابلية التوسع، قابلية البرمجة . شركة ماكجرو هيل للنشر، نيويورك. ISBN 978-0-07-031622-5.
  5. ↑ بونابو، إي.؛ دوريغو، م.؛ ثيراولوز، ج. (1999). ذكاء الأسراب: من الأنظمة الطبيعية إلى الأنظمة الاصطناعية . مطبعة جامعة أكسفورد. ISBN 978-0-19-513158-1.
  6. ↑ دوريغو، م.؛ دي كارو، ج.؛ غامبيريلا، ل.م. (1999). خوارزميات النمل للتحسين المتقطع، الحياة الاصطناعية . مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
  7. ↑ برادشو، جيه إم (1997). وكلاء البرمجيات . مطبعة AAAI/مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ISBN 978-0-262-52234-2.
  8. ↑ فوستر، إيان (1999). "شبكات الحوسبة، الفصل 2". الشبكة: مخطط لبنية تحتية حاسوبية جديدة، تقرير فني .
  9. ↑ مورش، ر. (2004). الحوسبة الذاتية . دار نشر بيرسون. رقم ISBN 978-0-13-144025-8.
  10. ↑ "التشغيل الذاتي" . شركة آي بي إم. 2004.
  11. ↑ كريم، ماجستير؛ عوال، أ.ع.س. (1992). الحوسبة الضوئية: مقدمة . دار نشر وايلي. رقم ISBN 978-0-471-52886-9.
  12. ↑ بيسانتي، ن. (1997). مسح للحوسبة باستخدام الحمض النووي (تقرير فني). جامعة بيزا، إيطاليا. TR-97-07.
  13. ↑ براونشتاين، س. (1999). الحوسبة الكمومية . دار نشر وايلي. ISBN 978-3-527-40284-7.
  14. ↑ فورتناو، ل. (يوليو 2003). "مقدمة في الحوسبة الكمومية من منظور علوم الحاسوب ومراجعة الأنشطة". مجلة NEC للبحوث والتطوير . 44 (3): 268-272 .
  15. ↑ سوتيكشن، كومار، عام 1996. الحواسيب العصبية القابلة لإعادة التشكيل: النماذج الأولية السريعة وتصميم توليف الشبكات العصبية الاصطناعية لمصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (تقرير فني). جامعة ملبورن، أستراليا. أطروحة دكتوراه.{{cite tech report}}: صيانة CS1: الأسماء الرقمية: قائمة المؤلفين ( رابط )
  16. ↑ كومبتون وهاوك، 2002
  17. ↑ آرتس وكروست، 1997
  18. ↑ وقائع معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، 2001
  19. 1 2 ماسترز، ت. (1995). خوارزمية عصبية، مبتكرة، وهجينة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية . دار نشر جون وايلي وأولاده.
  20. 1 2 غولدبيرغ، دي إي (2000). الخوارزميات الجينية في البحث والتحسين والتعلم الآلي . دار نشر أديسون ويسلي. ISBN 978-0-201-15767-3.
  21. ↑ روس، 1997
  22. 1 2 3 كوسكو، ب. (1997). الشبكات العصبية والأنظمة الضبابية: منهج الأنظمة الديناميكية للذكاء الآلي . دار برنتيس هول للنشر. ISBN 978-0-13-611435-2.
  23. ↑ باليم، 2003
  24. ↑ جليك، 1998
  25. ↑ ماندلبروت، 1977
  26. ↑ موتواني وراجافان، 1995
  27. ↑ ميتشل، 1997
  28. ↑ يواخيمز، 2002
  29. ↑ سوثيكشن، كومار (يونيو 2003). "موالف صوت ذكي للهواتف الخلوية". اتصالات IEEE اللاسلكية . 11 (4): 44-49 . doi : 10.1109/MWC.2004.1308949 . S2CID 5711655 . 
  30. ↑ غاري وجونسون، 1979
  31. ↑ آرتس وكروست، 1997
  32. ↑ كوزا وآخرون، 2003

مصادر

  • سوثيكشن كومار سي آر (2022)، خوارزميات الحوسبة الجانبية: كتاب عمل للمبرمجين، الطبعة الثانية، 2022 كتاب خوارزميات الحوسبة الجانبية (آخر وصول في 28 نوفمبر 2022)
  • دي بونو، إي. (2003). "إدوارد دي بونو" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 2001-02-01.
  • وقائع IEEE (2001): عدد خاص حول الابتكارات الصناعية باستخدام الحوسبة اللينة ، سبتمبر.
  • تي. روس (2004): المنطق الضبابي مع التطبيقات الهندسية ، ناشرو ماكجرو هيل.
  • ب. كوسكو (1994)؛ التفكير الضبابي، دار فلامينغو للنشر.
  • إي. آرتس وج. كروست (1997)؛ التلدين المحاكي وآلات بولتزمان، جون وايلي وأولاده للنشر.
  • KV Palem (2003)؛ الحوسبة الواعية للطاقة من خلال التبديل الاحتمالي: دراسة للحدود ، التقرير الفني GIT-CC-03-16 مايو 2003.
  • M. Sima, S. Vassiliadis, S. Cotofona, JTJ Van Eijndoven, and KA Vissers (2000); تصنيف آلات الحوسبة المخصصة، في وقائع ورشة عمل التقدم، أكتوبر.
  • ج. جليك (1998)؛ الفوضى: صنع علم جديد، دار النشر فينتج.
  • ب. ماندلبروت (1997)؛ الهندسة الكسورية للطبيعة، دار نشر فريمان، نيويورك.
  • DR Hofstadter (1999)؛ Godel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid ، HarperCollins Publishers.
  • RA Aliev و RR Aliev (2001)؛ الحوسبة المرنة وتطبيقاتها ، دار النشر العالمية العلمية.
  • Jyh-Shing Roger Jang, Chuen-Tsai Sun & Eiji Mizutani (1997); Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computal approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall Publishers.
  • جون ر. كوزا، مارتن أ. كين، ماثيو ج. ستريتر، ويليام ميدلويك، جيسن يو، وغيدو لانزا (2003)؛ البرمجة الجينية الرابعة: الذكاء الآلي التنافسي البشري الروتيني، كلوير أكاديميك.
  • جيمس ألين (1995)؛ فهم اللغة الطبيعية، الطبعة الثانية، دار نشر بيرسون للتعليم.
  • ر. هيركن (1995); آلة تورينج العالمية، سبرينغر-فيرلاغ، الطبعة الثانية.
  • هاري ر. لويس، كريستوس هـ. باباديمترو (1997)؛ عناصر نظرية الحوسبة، الطبعة الثانية، دار نشر برنتيس هول.
  • م. غاري ود. جونسون (1979)؛ الحواسيب والاستعصاء: نظرية اكتمال NP، دار نشر دبليو إتش فريمان وشركاه.
  • م. سيبسر (2001)؛ مقدمة في نظرية الحوسبة، دار نشر تومسون/بروكس/كول.
  • K. Compton و S. Hauck (2002)؛ الحوسبة القابلة لإعادة التكوين: مسح للأنظمة والبرمجيات، ACM Computing Surveys، المجلد 34، العدد 2، يونيو 2002، الصفحات  171-210.
  • DW Patterson (1990)؛ مقدمة في الذكاء الاصطناعي وأنظمة الخبراء، دار نشر برنتيس هول.
  • إي. شارنياك ودي. ماكديرموت (1999)؛ مقدمة في الذكاء الاصطناعي، أديسون ويسلي.
  • هاميروف، إس آر (1997). الحوسبة المتقدمة . دار نشر إلسيفير للعلوم. رقم ISBN 978-0-444-70283-8.
  • RL Epstein و WA Carnielli (1989)؛ الحوسبة، الدوال القابلة للحوسبة، المنطق وأسس الرياضيات، Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books and Software.
  • تي. يواخيمز (2002)؛ تعلم تصنيف النصوص باستخدام آلات المتجهات الداعمة ، دار نشر كلوير الأكاديمية.
  • تي. ميتشل (1997)؛ التعلم الآلي، دار نشر ماكجرو هيل.
  • R. Motwani و P. Raghavan (1995)؛ الخوارزميات العشوائية ، سلسلة كامبريدج الدولية في الحوسبة المتوازية، مطبعة جامعة كامبريدج.
  • صن مايكروسيستمز (2003)؛ مقدمة في الحوسبة عالية الإنتاجية، تقرير فني.

المؤتمرات

  • المؤتمر العالمي الأول للحوسبة الجانبية ، المعهد الهندي للعلوم، بنغالور، الهند، ديسمبر 2004 WCLC 2004
  • المؤتمر العالمي الثاني للحوسبة الجانبية ، WCLC 2005، معهد بي إي إس آي تي، بنغالور، الهند