Arama
İnsan beynini taklit edebilen yapay sinapslar
Son yıllardaki yapay zekâ çalışmalarının artması, bilgisayar sistemlerini de doğru orantıda geliştirdi. Artık otonom araçlar kullanılabiliyor, uzun metinler çok az hatayla çevrilebiliyor ve birbirinden şaşırtıcı beceriler sergilenebiliyor. Son araştırmalar neticesinde, insan beyninin görevleri tamamladığı analog yolu taklit eden, grafen tabanlı bir yapay sinaps geliştirildi. Çalışmada nanotelleri kullanan araştırmacılar, bir hafıza varmış gibi çalışabilen yapay sinapslar üretti. Bu yapay sinapslar beynin biyolojik çalışma mekanizmasını taklit edebilecek…
Şimdiye kadar yapay sinapslar biyolojik sinapslardan çok daha fazla enerji tüketti. Bir araştırma biyolojik sinapsların her bir nöron ateşlendiğinde 10 femtojoule tükettiğini iddia ediyor.
Yapay zekânın yeniden canlandırılmasında, bilgisayarlar beyni belli şekillerde çoğaltabilir, ancak bir analog sinaps taklit etmek için yaklaşık bir düzine dijital cihaza ihtiyaç vardır. İnsan beyninin bilgi iletmek için yüzlerce trilyonluk sinapsları vardır, bu yüzden dijital cihazlarla bir beyin inşa etmek veya ölçeklendirmek imkansızdır.
Bu çalışma ise yapay sinapsların beynin biyolojik çalışma mekanizmasını taklit edebileceği anlamına geliyor. Enformasyonu kaydedip işleyebilen yapay sinapslar aynı anda birçok sinyali alabilme becerisine de sahip. Oksit kristal nanotellerden üretilen sinapslar, insan beynini taklit eden nöromorfik işlemcilerde kullanılacak.
Biyolojik nöron ve sinaps ilişkileri üzerine kurulu bu işlemciler öğrenme yetisine de sahip oluyor. Biyolojik mühendislikten yola çıkılarak tasarlandıkları için zorlu problemleri çözebilmek için de umut vaat ediyorlar. Ancak insan beynindekine benzer sinyal üretimine de ihtiyaçları var. Buna sahip nöral ağlarda veriler paralel işleniyor.
Nöromorfik yongalarla çalışan sistemler insan beyninin çalışma mekanizmasını taklit ettiği için son derece önemli avantajları var. Tıpkı beynimizdeki nöronlar gibi çalışan işlemcilerin birbirlerine ağlarla bağlandığı bu sistemlerde bir nöronun hasar görüp devreden çıkması durumunda hemen başka bir nöron o görevi devralıyor. Pratik yaptıkça kendini geliştiriyor.
Örneğin yeni öğrenmeye başladığımız bir müzik aletiyle ne kadar çok çalışırsak, beynimizde o kadar yeni bağlantı kurulup, bunlar için kısa yollar oluşturulur ki bu da zaten öğrenme dediğimiz şeydir. Bu olduğunda, bir bölgeden diğerine iletilen sinyaller kendilerine özgü yolları kullanmaya başlar. Biyolojik tabanlı bu işlemciler de benzer şekilde çalışıyor.