Yapay zeka ve akıllı cihazlar hızla gelişirken, makine görüşü günümüz teknolojilerinin temel taşlarından biri haline geliyor. Ancak her geçen saniye üretilen devasa miktarda görsel verinin işlenmesi, yüksek güç, depolama ve hesaplama kapasitesi gerektiriyor. Bu durum, özellikle uç cihazlarda (örneğin akıllı telefonlar, dronlar veya otonom araçlar) görsel tanıma sistemlerinin kullanımını sınırlıyor.
İnsan görsel sistemi ise bu zorluğa karşı alternatif bir model sunuyor. Geleneksel makine görüşü sistemleri her ayrıntıyı işlemek zorundayken, insan beyni ve gözleri bilgiyi seçici şekilde filtreleyerek daha az enerjiyle daha verimli bir görsel işleme sağlıyor.
BİYOLOJİDEN İLHAMLA GELEN ÇÖZÜM
Bu bağlamda, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenen nöromorfik bilişim, bilgisayar görüşündeki sınırlamaların üstesinden gelmek için umut vadeden bir yaklaşım olarak öne çıkıyor. Ancak bu alanda hala iki büyük zorluk sürüyor: İnsan benzeri renk tanıma kabiliyeti sağlamak ve harici enerjiye olan ihtiyacı ortadan kaldırmak.
Tokyo Bilim Üniversitesi (TUS) Elektronik Sistemler Mühendisliği Bölümü'nden Doç. Dr. Takashi Ikuno liderliğindeki araştırma ekibi, bu sorunlara çığır açıcı bir çözüm sundu. 12 Mayıs 2025'te Scientific Reports dergisinde yayımlanan çalışmalarında, renkleri olağanüstü hassasiyetle ayırt edebilen ve kendi kendine enerji üretebilen yapay bir sinaps geliştirdiler.
KENDİNDEN ENERJİLİ SİSTEM
Araştırma ekibi, güneş enerjisiyle çalışan iki farklı boya duyarlı güneş hücresini birleştirerek cihazlarını oluşturdu. Bu yapay sinaps, geleneksel optoelektronik cihazlardan farklı olarak harici bir güç kaynağına ihtiyaç duymuyor. Güneş enerjisi dönüşümü yoluyla kendi elektriğini üretebilen bu yapı, özellikle enerji verimliliği gerektiren uç bilişim uygulamaları için son derece uygun hale geliyor.
Cihaz, görünür ışık spektrumunda 10 nanometrelik çözünürlükle renkleri ayırt edebiliyor – bu da insan gözünün renk ayrım seviyesine oldukça yakın bir performans anlamına geliyor. Ayrıca, cihaz iki kutuplu tepkiler de gösterebiliyor; mavi ışık altında pozitif voltaj, kırmızı ışık altında ise negatif voltaj üretiyor. Bu özellik, geleneksel olarak birden fazla cihazla gerçekleştirilen mantık işlemlerinin tek bir donanım üzerinden yapılmasına olanak sağlıyor.
YÜKSEK DOĞRULUKLA TANIMA
Araştırmacılar, bu yapının gerçek dünya uygulamasını göstermek amacıyla cihazlarını fiziksel bir rezervuar hesaplama çerçevesinde test ettiler. Kırmızı, yeşil ve mavi renklerde kaydedilen farklı insan hareketlerini tanımak için yalnızca bu cihazı kullanarak 18 farklı renk-hareket kombinasyonunu %82 doğrulukla sınıflandırmayı başardılar. Bu başarı, çoklu fotodiyotlara gerek kalmadan yüksek doğrulukta sınıflandırma yapılabileceğini ortaya koydu.
GENİŞ UYGULAMA ALANI
Bu yenilikçi cihazın kullanım alanları birçok sektöre yayılıyor. Otonom araçlarda trafik ışıkları ve yol işaretleri gibi görsel unsurların daha etkin tanınmasını sağlayabilir. Sağlık teknolojilerinde ise, düşük enerji tüketimiyle çalışan biyometrik sensörler geliştirilebilir. Tüketici elektroniğinde bu teknoloji; artırılmış/sanal gerçeklik başlıkları ve akıllı telefonlar gibi ürünlerin görsel tanıma yeteneklerini artırırken pil ömrünü de uzatabilir.
GELECEĞİ ŞEKİLLENDİRECEK TEKNOLOJİ
Çalışmanın baş araştırmacısı Doç. Dr. Ikuno, geliştirdikleri optoelektronik cihazın hem yüksek çözünürlüklü renk ayrımı hem de mantık işlemlerini eşzamanlı olarak gerçekleştirebilme kabiliyetiyle düşük güç tüketimli yapay zeka sistemlerine büyük katkı sağlayacağını vurguluyor. Bu teknolojinin, optik sensörlerden biyometrik sistemlere ve taşınabilir tanıma cihazlarına kadar pek çok alanda etkili olabileceği öngörülüyor.
Tokyo Bilim Üniversitesi'nin bu çalışması, görsel zekayı uç cihazlara taşımada büyük bir adım olarak değerlendiriliyor. Bu sayede günlük yaşamımızdaki cihazlar, çevremizi artık daha insansı bir şekilde algılayabilecek.
