Yapay zekalı biyonik göz: İnsan beynini taklit eden nöromorfik çip geliştirildi

Avustralyalı araştırmacılar, insan beyninin görsel bilgiyi işleme biçiminden esinlenen yeni bir nöromorfik görme sistemi geliştirdi. RMIT Optoelektronik Malzemeler ve Sensörler Merkezi Profesörü Sumeet Walia liderliğindeki çalışmada, algılama, bellek ve bilgi işleme işlevleri aynıçip üzerinde bir araya getirildi. Atomik incelikte molibden disülfür kullanılarak geliştirilen 2x2 santimetrelik prototip, görsel verileri ayrı işlem birimlerine göndermeden bulunduğu noktada analiz edip saklayabiliyor.

NÖROMORFİK MİMARİ

Geleneksel kamera ve yapay zekâ sistemlerinde görüntü verileri sensörlerden bellek birimlerine ve işlemcilere sürekli aktarılırken, geliştirilen çip bu süreçleri tek yapı içinde gerçekleştiriyor. Molibden disülfür tabanlı sistem sayı, şekil ve hareket örüntülerini yerel olarak tanıyabiliyor. Görsel bilginin üretildiği noktada filtrelenmesi ve yorumlanması, işlenmesi gereken veri miktarını azaltıyor. Bu yaklaşımın özellikle karmaşık görsel görevlerde uzak veri merkezlerine duyulan ihtiyacı ve veri aktarımından kaynaklanan enerji tüketimini düşürme potansiyeli bulunuyor.

SU BAZLI ÜRETİM

Teknolojinin geliştirilmesindeki önemli aşamalardan biri, atomik incelikteki yarı iletkenlerin üretim sırasında zarar görmeden yüzeye aktarılması oldu. Ekibin ACS Applied Materials & Interfaces dergisinde yayımladığı çalışmada, molibden disülfür tabakaları ile elektrotların yüzeye aktarılması için su bazlı bir yöntem geliştirildi. Bu temiz üretim tekniği, transfer sırasında ortaya çıkabilen kusurların azaltılmasına ve cihazın elektriksel ve ışık algılama performansının iyileştirilmesine imkan sağladı. Yöntem için Uluslararası Patent İşbirliği Antlaşması kapsamında patent başvurusu yapıldı.

BİYONİK GÖRME

Araştırmacılar, geliştirilen üretim yönteminin laboratuvar ölçeğindeki nöromorfik görme prototiplerinin daha büyük ve işlevsel sistemlere aktarılmasını kolaylaştırabileceğini belirtiyor. Teknolojinin akıllı biyonik gözlerden endüstriyel görme sistemlerine kadar farklı cihazlara entegre edilmesi hedefleniyor. Sensör, bellek ve işlem birimlerinin aynı yapıda birleştirilmesi, özellikle hızlı görsel tepki gerektiren uygulamalarda daha kompakt sistemlerin geliştirilmesine imkan tanıyabilecek bir mimari sunuyor.

DÜŞÜK ENERJİ

Nöromorfik görme yaklaşımının bir diğer hedefi, yapay zekâ sistemlerinde görüntülerin taşınması ve depolanması sırasında oluşan enerji tüketimini azaltmak. Çip, görüntüdeki değişiklikleri yerinde algılayarak yalnızca gerekli veriyi işlemeye odaklanıyor. Bu yapı; otonom araçlar, robotik sistemler ve akıllı sensörler gibi sürekli görsel veri üreten uygulamalarda daha düşük enerji tüketen donanımların geliştirilmesine yönelik bir seçenek oluşturuyor. Çalışma, ileri malzeme bilimi ile nöromorfik hesaplama mimarilerini aynı platformda birleştirerek düşük güç tüketimli yapay zekâ sistemlerine yönelik yeni bir araştırma alanı ortaya koyuyor.