Yapay zekada fotonik dönemi: İnsan beynini örnekliyor

Araştırmacılar, yarı iletken nanolazer ağlarını kullanarak beynin ‘hayal kurma’ ve ‘içsel model oluşturma’ yeteneğini taklit etmeyi başardı. Elektronik sistemlerden yüz milyonlarca kat daha hızlı çalışan bu yeni nesil fiziksel bilgisayar mimari, yapay zekanın enerji verimliliği ve işlem hızı darboğazını aşmayı hedefliyor.

Bilim insanları, insan beyninin kısıtlı veriden bütünü hayal etme (Bayes çıkarımı) yeteneğini, sodyum ve potasyum iyonları yerine fotonları kullanarak yarı iletken bir platforma taşıdı.

İÇSEL MODELLER VE OLASILIKLI ÖRNEKLEME

İnsan beyninin en temel özelliklerinden biri, doğrudan duyusal girdilerin ötesinde bir ‘dünya modeli’ oluşturabilmesidir. Araştırmacılar, nanolazer ağlarının da benzer bir olasılıksal temsil öğrendiğini kanıtladı. Tıpkı insan beyninin bir yüzücünün su altındaki görünmeyen uzuvlarını hayal etmesi gibi, bu yapay ağlar da eksik verileri mantıklı olasılıklarla tamamlayabiliyor. Deneylerde, kısmen gösterilen el yazısı rakamları başarıyla tamamlayan ağın, kısıtlama olmadığında ise uykudaki insan beyni gibi özgürce ‘hayal kurabildiği’ gözlemlendi.

MİLİSANİYELERDEN PİKOSANİYELERE: 100 MİLYON KAT HIZ

Yarı iletken lazerlere dayalı fiziksel bilgisayarlar, geleneksel elektroniklere kıyasla hız ve bant genişliği açısından devasa avantajlar sunuyor. Beyindeki nöronlar milisaniyelerle ifade edilen sürelerde iletişim kurarken, nanolazer ağları on pikosaniyelik (saniyenin trilyonda biri) zaman ölçeklerinde çalışabiliyor. Bu da biyolojik sistemlerden yüz milyonlarca kat daha hızlı bir veri işleme kapasitesi anlamına geliyor.

IŞIKLA HESAPLAMANIN PRATİK AVANTAJLARI

Bern Üniversitesi'nden Dr. Mihai A. Petrovici, ışıkla hesaplamanın mevcut elektronik çiplere göre büyük pratik üstünlükleri olduğunu vurguluyor:

• Düşük enerji kaybı: Işık, elektrik akımlarına kıyasla çok daha az enerji kaybıyla iletiliyor.
• Geniş bant genişliği: Farklı frekanslardaki sinyaller girişim olmadan bir arada bulunabiliyor; bu da yüksek hızlı internet altyapısının neden optik tabanlı olduğunu açıklıyor.
• Enerji verimliliği: Nöromorfik çipler (BrainScaleS-2 gibi), eşit büyüklükteki bir beyin dokusundan bin kat daha hızlı çalışırken, enerji tüketimini minimize ediyor.

DİSİPLİNLER ARASI STRATEJİK İŞ BİRLİĞİ

Bern Üniversitesi’nin nöro-yapay zeka ekibi ile Thales'in fotonik uzmanlarını bir araya getiren proje, çip ölçekli uygulamalar için somut yol haritaları sunuyor. EBRAINS araştırma altyapısı tarafından desteklenen bu çalışma, sodyum ve potasyum iyonlarının fotonlarla yer değiştirdiği bir ‘hesaplama estetiği’ sunmanın ötesinde, ticari olarak ölçeklenebilir ve ultra hızlı donanımların önünü açıyor.