Güney Koreli bir araştırma ekibi, çip plakası ölçeğinde kütle entegrasyonu yoluyla yeni nesil yarı iletken cihaz olarak kabul gören bir memristör geliştirmeyi başardı. Nature Communications dergisinde yayımlanan araştırma, geleneksel yarı iletkenlerin sınırlamalarını aşarak, insan beynini taklit eden son derece entegre bir yapay zeka yarı iletkeninin uygulanması için yeni bir teknolojik platform öneriyor.
İnsan beyni yaklaşık 100 milyar nöron ve 100 trilyon sinaps içerir; bu sayede çok büyük miktarda bilgiyi kompakt bir alanda depolayabilir ve işleyebilir. Yeni nesil yapay zeka araştırmaları, bu yapıyı taklit eden beyin benzeri yapay zeka çipleri geliştirmeyi hedefliyor. Ancak mevcut yapay zeka yarı iletkenleri, karmaşık devreleri ve yüksek güç gereksinimleri nedeniyle insan beyninden çok daha az verimli olmaya devam ediyor.
YÜKSEK BİLGİ YOĞUNLUĞU
Memristör, bu sınırlamaların üstesinden gelebilecek yeni bir alternatiftir. Akım miktarını hatırlayabilen bir yarı iletken cihaz olarak, bellek ve hesaplama görevlerini aynı anda yürütür. Basit mimarisi sayesinde devre, tipik yarı iletkenlere kıyasla çok daha yüksek bir yoğunlukta yapılandırılabilir. Özellikle, çapraz çubuk biçimindeki bir düzenleme, aynı alanda SRAM'a kıyasla onlarca kat daha fazla bilgi depolanmasını sağlar.
Ancak, memristör entegrasyon teknolojisi şimdiye kadar düşük verim, gerilim kaybı ve akım kaçağı gibi sorunlar nedeniyle küçük ölçekli deneysel çalışmalarla sınırlı kalmıştır.
PLAKA ENTEGRASYONU
Profesör Choi ve ekibi, UC Santa Barbara'daki Dr. Dmitri Strukov'un grubuyla ortak bir araştırma yürüterek, malzeme, bileşen, devre ve algoritmanın birlikte tasarlanması konusunda yeni bir yaklaşım ortaya koydu. Bu yöntem, karmaşık bir üretim süreci gerektirmeden 4 inçlik bir plaka üzerinde yaklaşık yüzde 95 verim sağlayan bir memristör çapraz çubuk devresinin uygulanmasını sağladı.
Ayrıca, araştırma ekibi 3 boyutlu dikey istifleme yapısını başarıyla gösterdi. Bu, memristör tabanlı bir devrenin gelecekte büyük ölçekli bir yapay zeka hesaplama sistemine genişletilebileceği olasılığını ortaya koyuyor. Önerilen teknolojiye dayalı olarak bir dikenli sinir ağı uygulandığında, gerçek yapay zeka hesaplamasında dikkate değer verimlilik ve kararlı çalışma doğrulandı.
Profesör Choi, bu çalışmanın, geçmişte sınırlı olan memristör entegrasyon teknolojisini geliştirmek için bir yöntem önerdiğini ve bunun gelecekte yeni nesil bir yarı iletken platformunun geliştirilmesine yol açmasını beklediklerini belirtti.
