Dünyanın dört bir yanındaki ekipler; bilgisayar vizyonu ve doğal dil işleme gibi görevleri yerine getirmek ve beynin kablolarını taklit etmek için tasarlanmış bazı yollarla sinir ağları adı verilen daha karmaşık yapay zeka sistemleri inşa ediyorlar.
Sinir ağlarını simüle etmek için son teknoloji yarı iletken devreleri kullanmak; büyük miktarda bellek ve yüksek güç tüketimi gerektirir. MIT ekibi, beyin süreçlerini çok daha verimli bir şekilde taklit edebilen fiziksel, analog cihazları kullanan alternatif bir sistem üzerinde çalışıyor.
Sinir ağları, sinapslar olarak bilinen nöronlar arasındaki bağlantıların kademeli olarak güçlendirilmesine veya zayıflamasına dayanan, beyinde öğrenmenin nasıl gerçekleştiğini simüle etmeye çalışır. Bu fiziksel sinir ağının ana bileşeni; elektronik iletkenliği elektrikle kontrol edilebilen dirençli anahtardır. Bu kontrol veya modülasyon, beyindeki sinapsların güçlendirilmesini ve zayıflamasını taklit eder.
Geleneksel silikon mikroçip teknolojisini kullanan sinir ağlarında; bu sinapsların simülasyonu enerji yoğun bir süreçtir. Verimliliği artırmak ve daha iddialı sinir ağı hedefleri sağlamak için, son yıllarda araştırmacılar; öğrenme ve unutma sırasında sinapsların kademeli olarak güçlenme ve zayıflama şeklini daha doğrudan taklit edebilecek bir dizi fiziksel cihazı araştırıyorlar.
Bu tür simüle edilmiş sinapslar için şimdiye kadar aday olan, analog dirençli cihazların çoğu; ya enerji kullanımı açısından çok verimsizdi ya da bir cihazdan diğerine veya bir döngüden diğerine tutarsız bir şekilde gerçekleştirildi. Araştırmacılar; yeni sistemin her iki zorluğun da üstesinden geldiğini söylüyor.
Nükleer Bilim ve Mühendislik ile Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Profesörü Bilge Yıldız: “Sadece enerji sorununu değil, aynı zamanda mevcut kavramların bazılarında yaygın olan tekrarlanabilirlikle ilgili sorunu da ele alıyoruz. ”
Bu çalışmadaki direnç anahtarı, tungsten trioksitten (WO3) yapılmış ve pillerin şarj edilmesine ve boşalmasına benzer bir şekilde çalışan bir elektrokimyasal cihazdır. İyonlar; (bu durumda protonlar) malzemenin uygulanan voltajın polaritesine ve gücüne bağlı olarak kristal örgüsüne girip çıkabiliyorlar. Bu değişiklikler, sinapsların güçlendirilmesi veya zayıflaması gibi, ters uygulanan bir voltaj tarafından değiştirilene kadar yerinde kalır.
Nükleer Bilim ve Mühendislik ile Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Profesörü Ju Li: “Mekanizma yarı iletkenlerin katkısına benzer. Bu süreçte silikonun iletkenliği, silikon kafes içine yabancı iyonlar sokularak birçok büyüklük derecesinde değiştirilebilir. Geleneksel olarak bu iyonlar fabrikada implante ediliyor. Ancak yeni cihazla iyonlar, kafesin içine ve dışına dinamik, sürekli bir süreçte pompalanıyor.”
Araştırmacılar, voltajı kontrol ederek “dopant” iyonlarının ne kadarının içeri girip çıktığını kontrol edebiliyorlar ve çok iyi bir tekrarlanabilirlik ve enerji verimliliği gösterdiklerini belirtiyorlar.
Araştırmacı Yıldız: ”Bu süreç biyolojik beynin sinapslarının işleyişine çok benziyor. Orada protonlarla değil; kalsiyum, potasyum, magnezyum vb. gibi diğer iyonlarla çalışıyoruz ve bu iyonları hareket ettirerek sinapsların direncini değiştiriyoruz ve bu bir öğrenme unsurudur. Cihazdaki tungsten trioksitte gerçekleşen süreç, biyolojik sinapslarda meydana gelen direnç modülasyonuna benziyor. Burada gösterdiğimiz şey; optimize edilmiş bir cihaz olmasa bile, beyindekine yakın iletkenlikteki birim değişiklik başına ve birim alan başına enerji tüketimi sırasına ulaşıyor. Ayrıca geleneksel CMOS tipi yarı iletkenlerle aynı görevi yerine getirmeye çalışmak milyonlarca kat daha fazla enerji gerektirecek.”
Araştırmacı Li’ye göre; yeni cihazın sunumunda kullanılan malzemeler, mevcut yarı iletken üretim sistemleri ile uyumlulukları için seçilmiştir. Ancak, cihazın ısıya toleransını sınırlayan bir polimer malzeme içerir, bu nedenle ekip hala cihazın proton ileten zarının diğer varyasyonlarını ve hidrojen kaynağını uzun vadeli operasyonlar için daha iyi şekilde kapsüllemenin yollarını arıyor.
Kaynak : MIT, Ntboxmag