ABD Kaliforniya’da USC Viterbi Mühendislik Okulu ve İleri Bilgisayar Okulu'ndaki araştırmacılar, biyolojik beyin hücrelerinin karmaşık elektrokimyasal davranışını taklit eden yapay nöronlar geliştirdiler. Bu atılım, nöromorfik hesaplama teknolojisinde önemli bir sıçrama olarak kabul ediliyor.
Geleneksel dijital işlemcilerin veya yalnızca sinirsel aktiviteyi simüle eden silikon teknolojisine dayalı mevcut nöromorfik yongaların aksine, bu yapay nöronlar biyolojik benzerlerinin analog dinamiklerini fiziksel olarak somutlaştırıyor. Çalışma, bu yeni çip sınıfının, günümüzün silikon tabanlı teknolojilerini tamamlayarak ve geliştirerek nasıl mümkün olabileceğini araştırıyor.
YENİ NÖRON TÜRÜ: DİFÜZİF MEMRİSTÖR
USC Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği Profesörü Joshua Yang liderliğindeki çalışma, difüzif memristör adı verilen yeni bir yapay nöron türünü tanıtıyor. Bu cihaz, atomların hareketine dayanacak ve beynin çalışma şekline daha benzer şekilde işleyen, daha enerji verimli yeni çiplerin geliştirilmesine olanak sağlayacak.
Biyolojik süreçte beyin, bilgiyi iletmek ve işlemek için hem elektriksel hem de kimyasal sinyalleri kullanır. Nöronlar, elektrik sinyalleriyle başlar, sinapslarda kimyasal sinyallere dönüşür ve ardından bir sonraki nöronda tekrar elektrik sinyallerine dönüşür. Yang ve meslektaşları, bu fiziksel süreci gümüş iyonlarını kullanarak taklit etmeyi başardı.
TEK TRANSİSTÖR YETERLİ
Geliştirilen bu teknolojinin en büyük avantajı, difüzif memristör tabanlı yapay nöronların, geleneksel tasarımlarda kullanılan onlarca hatta yüzlerce transistör yerine yalnızca tek bir transistörlük alan gerektirmesi.
USC'deki Nöromorfik Hesaplama Mükemmeliyet Merkezi Direktörü olan Yang, insan beyninde hareketin potasyum, sodyum veya kalsiyum gibi iyonlara (kimyasallara) dayandığını hatırlattı. Yang, laboratuvarlarında kullanılan gümüş iyonlarının tam olarak aynı olmasa da, iyon hareketini ve dinamiklerini yöneten fiziğin çok benzer olduğunu ve bu sayede nöronların işlevini çok basit bir yapıyla gerçekleştirebildiklerini belirtti.
DAHA VERİMLİ YZ HEDEFLENİYOR
Araştırmacılar, yapay zeka sistemleri inşa etmek için iyon dinamiklerinden yararlanmayı seçtiklerini, çünkü insan beyninin bu yöntemi kullandığını ve insan beyninin evrimin kazananı olarak en verimli akıllı motor olduğunu ifade ediyor. Yang, mevcut bilgi işlem sistemlerinin en büyük sorununun yeterince verimli olmamaları ve çok fazla enerji tüketmeleri olduğunu dile getiriyor.
Beynin aksine mevcut bilgi işlem sistemlerinin, büyük miktarda veriyi işlemek veya sadece birkaç örnekten öğrenmek için tasarlanmadığını açıklayan Yang, beynin prensiplerine göre çalışan yapay sistemlerin geliştirilmesinin hem enerji verimliliğini hem de öğrenme verimliliğini artıracağını belirtiyor.
Yeni yöntem, doğal zekayı taklit etmeye bir adım daha yaklaşıyor. Yang, bu yeni yapının, çip boyutunu ve enerji tüketimini kat kat azaltmalarını sağlayacak yapı taşlarını tasarladığını ve böylece gelecekte, sürdürülemez enerji tüketimi olmadan benzer bir zeka seviyesiyle yapay zeka uygulamaları yapmanın sürdürülebilir olacağını sözlerine ekledi.
