Araştırmacılar AI “Nanomanyetik” Bilgisayarları Gösterdiler

Imperial College London’da bir araştırma ekibi, beyin hücrelerinin çalışması gibi etkileşime giren küçük nanomanyetiklerle yapay zeka (AI) gerçekleştirmenin mümkün olduğunu gösterdi.

Bu yeni “nanomanyetik” hesaplama yöntemi, AI ile ilgili enerji maliyetlerini azaltabilir. Bu, AI enerji maliyetlerinin küresel olarak her 3,5 ayda iki katına çıktığı düşünüldüğünde çok önemlidir.

Araştırma, Nanoteknoloji dergisinde yayımlandı.

Nanomanyetiklerle AI Gibi İşlem Yapma

Araştırma makalesinde, ekip nanomanyetik ağlarının AI benzeri işlemleri gerçekleştirebileceğini kanıtladı. Ayrıca, bu nanomanyetiklerin ‘zaman serisi tahmini’ görevleri için nasıl kullanılabileceğini gösterdiler, bunlar arasında diyabetli hastalar için insülin seviyelerini tahmin etmek gibi şeyler vardır.

Klasik sinir ağları, insan beyninin çalışma şekline dayanır, nöronlar birbirleriyle iletişim kurarak bilgi işler. Ancak, manyetikleri doğrudan bu sürece dahil etmek zor olmuştur, çünkü araştırmacılar veriyi nasıl gireceklerini veya bilgiyi nasıl çıkaracaklarını bilmiyorlardı.

Manyetik etkileşimleri simüle etmek için uzmanlar genellikle geleneksel silikon tabanlı bilgisayarlarda çalışan yazılımlara güveniyorlar, bu da beyni simüle etmeye yardımcı oluyor. Mevcut ilerleme, ekibin kendisi manyetikleri kullanarak veri işleme ve depolama ihtiyacını ortadan kaldırdı, böylece yazılımla simülasyon ihtiyacı ortadan kalktı.

Nanomanyetikler hepsi aynı değil. Bunun yerine, manyetik alanın özelliklerine ve etrafındaki manyetiklerin durumuna bağlı olarak çeşitli ‘durumlara’ sahipler. Bir manyetik alan uygulandığında, manyetiklerin durumu girdinin özelliklerine ve etrafındaki manyetiklerin durumuna bağlı olarak değişebilir.

Yeni Tekniğin Tasarlanması

Ekip, manyetik alan geçtikten sonra her durumda kaç manyetik olduğunu saymak için bir teknik tasarlayabildi.

Dr. Jack Gartside çalışmanın ortak ilk yazarı.

“Manyetik bilgisayarla veri girişi, soru sorma ve cevap alma sorununu uzun süredir çözmeye çalışıyorduk” dedi Dr. Gartside. “Şimdi bunu yapabileceğimizi kanıtladık, enerji yoğun simülasyonu yapan bilgisayar yazılımlarından kurtulmanın yolunu açtı.”

Killian Stenning makalenin ortak ilk yazarı.

“Manyetiklerin nasıl etkileşime girdiği bize gerekli tüm bilgiyi veriyor; fizik yasaları kendileri bilgisayarın işlevini görüyor” dedi Stenning.

Dr. Will Branford ekibin lideri.

“Sherrington ve Kirkpatrick’in yazılım algoritmalarından esinlenen bilgisayar donanımı gerçekleştirmek uzun vadeli bir hedefdi” dedi Dr. Branford. “Konvansiyonel manyetiklerdeki atomlardaki spinleri kullanarak mümkün değildi, ancak spinleri nano desenli dizilere ölçekleyerek gerekli kontrolü ve okunabilirliği başardık.”

Enerji İsrafını Azaltma

Geleneksel silikon çip bilgisayarlardaki AI için kullanılan enerjinin büyük bir kısmı, işleme ve bellek depolama sırasında elektronların verimsiz taşınması nedeniyle boşa harcanıyor. Öte yandan, nanomanyetikler elektronlar gibi parçacıkların fiziksel taşınmasını gerektirmez. Bilgi işler ve aktarır, her manyetik etrafındaki diğer manyetiklerin durumunu etkiler.

Bu işlem daha az enerji israfına neden olur. Bilgi işleme ve depolama birlikte yapılır, geleneksel bilgisayarlardaki gibi ayrı ayrı değil. Tüm bu gelişmelerle birlikte, nanomanyetik hesaplama geleneksel hesaplama yönteminden 100.000 kat daha verimli olabilir.