Mühendisler Yeni Tip Nöromorfik Bilgisayar Üzerinde Çalışıyor

Penn State’teki bir mühendisler ekibi, geleneksel bilgisayarların ilerlemesinin yavaşlamasıyla birlikte yeni bir bilgisayar türü üzerinde çalışıyor. Yeni bilgisayar yöntemi, beyinin nöral ağlarına dayanıyor ve son derece verimlidir.

Makale Nature Communications‘de yayımlandı.

Beyinden İlham Alan Bilgisayarlar

Modern bilgisayarlar ve analog bilgisayarlar arasındaki temel fark, formerin iki durumdan oluşmasıdır: açık-kapalı veya sıfır ve bir. Diğer yandan, bir analog bilgisayar birçok olası durum olabilir. Ekibin verdiği bir örnek, açma-kapama ışık ile değişken aydınlatma seviyesine sahip bir ışık arasındaki karşılaştırmadır.

Ekibin lideri ve Penn State mühendislik bilimi ve mekaniği yardımcı profesörü Saptarshi Das’a göre, beyinden ilham alan bilgisayar çalışmaları 40 yıldan fazla bir süredir devam ediyor. Bugün, dijital bilgisayar sınırları bizi yüksek hızlı görüntü işleme yöntemlerine yöneltiyor, bu da otonom araçlar için geçerli.

Büyük veri de beyin tabanlı bilgisayara geçişte önemli bir rol oynuyor, çünkü pattern tanıma türleri beyin tabanlı bilgisayarlarla çalışıyor.

“Güçlü bilgisayarlarımız var, bundan şüphemiz yok, sorun şu ki, hafızayı bir yerde saklamak ve başka bir yerde hesaplama yapmak zorundasınız” dedi Das.

Verileri hafızadan mantığa geri götürmek, çok fazla enerji harcamasına neden oluyor ve bu da daha yavaş hesaplama hızlarına yol açıyor. Hesaplama ve hafıza depolama aynı yerde olmadıkça, bu tür bir ortam için çok fazla alan gereklidir.

Thomas Shranghamer, gruptaki bir doktora öğrencisi ve makalenin ilk yazarı.

“Yapay nöral ağlar oluşturuyoruz, bunlar beyinin enerji ve alan verimliliğini taklit etmeye çalışıyor” dedi Shranghamer. “Beyin o kadar kompakt ki, omuzlarınızın üzerine sığabilir, oysa modern bir süper bilgisayar iki veya üç tenis kortu büyüklüğünde bir alanı kaplar.”

Yeniden Yapılandırılabilir Yapay Nöral Ağlar

Ekibin çalıştığı yapay nöral ağlar, insan beynindeki nöronlar gibi yeniden yapılandırılabilir. Bu, bir grafen tabakasına kısa bir elektrik alanı uygulayarak gerçekleşir. Ekibin en az 16 olası hafıza durumunu gösterdiği bildirildi.

“Gösterdiğimiz şey, basit grafen alan efekt transistörleri kullanarak büyük sayıda hafıza durumunu kesinlik ile kontrol edebileceğimiz” dedi Das.

Ekibin şimdi bu teknolojiyi ticarileştirmek istemesi ve Das’ın, büyük yarı iletken şirketleri arasında nöromorfik bilgisayara geçişin mevcut olması nedeniyle bu çalışmaya büyük ilgi olacağını düşünmesi.

Penn State ekibinden gelen çalışma, bu tür yapay nöral ağlara geçişin son örneğidir. İnsan beyni, birçok yeni teknolojinin ilham kaynağı olarak değerini bir kez daha kanıtlıyor ve modern süperbilgisayarların boyutunu nasıl önemli ölçüde azaltabileceği konusunda uzmanlara değerli bir bakış açısı sağlıyor.