في عالم التكنولوجيا الحديثة، يحتاج الباحثون إلى إيجاد حلول مبتكرة لتحسين كفاءة الشبكات العصبية وتقليل استهلاك الطاقة. في هذا السياق، تطلق ورقة بحثية جديدة مفهوم الشبكات العصبية الفيزيائية اللاسلكية (WPNNs) التي تعتبر خطوة نوعية نحو دمج العمليات العصبية المباشرة في بنية الأجهزة التناظرية.

تقدم الدراسة التي تم نشرها على منصة arXiv طريقة جديدة تتمثل في استخدام شبكة إعادة توجيه متعددة الإدخال ومخرجات متعددة (MIMO) بعمق متكون من قفزات متعددة، حيث تعمل كل محطة إعادة توجيه ككسب خطي معقد وقابل للتدريب، يتبعه عدم الخطية الناتجة عن مكبرات الصوت كوظيفة تفعيل. هذه الطبقات المتعددة تسمح بتشكيل شبكة متصلة على الهواء، حيث يمكن تدريب جميع المعلمات من بداية إلى نهاية.

كما تطور الباحثون تصميمين لإرسال واستقبال البيانات ليناسب ظروف مختلفة من توافر معلومات حالة القناة (CSI)، أحدهما يعتمد على طريقة المربعات الأقل (LS) التي تتطلب معلومات على جانب المستقبل فقط، والآخر يعتمد على تحليل القيم المفردة (SVD) الذي يتطلب معلومات من كلا الجانبين.

تظهر نتائج المحاكاة أن البنية المقترحة تمنح دقة عالية في الاستدلال على الهواء لتصنيف الصور، مما يبرز أهمية استغلال عدم الخطية في الأجهزة لتعزيز قدرة الاستدلال.

هذه الاكتشافات ليست مجرد تحسينات تقنية، بل تمثل تحولًا جذريًا في كيفية تفكيرنا في الشبكات العصبية وكيفية تطبيقها في مجالات مختلفة، مما يدعو إلى الاستمرار في البحث والتطوير في هذا المجال.