Araştırmacılar AI “Nanomanyetik” Bilgisayarları Gösterdi

Imperial College London’da bir araştırma ekibi, beyinlerin nöronları gibi etkileşime giren tinye nanomanyetler ile 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.

AI Benzeri İşlem Nanomanyetler ile Gerçekleştirme

Araştırma makalesinde, ekip nanomanyet ağlarının AI benzeri işlem gerçekleştirebileceğini ilk kez kanıtladı. Ayrıca, diyabetik hastalar için insülin seviyelerini tahmin etme gibi görevler de dahil olmak üzere “zaman serisi tahmini” görevleri için bu nanomanyetlerin nasıl kullanılabileceğini gösterdiler.

Klasik sinir ağları, insan beyninin çalışma şekline dayanır ve nöronlar birbirleriyle bilgi işleme için iletişim kurar. Ancak manyetlerin bu süreçte doğrudan kullanılması zor olmuştur, çünkü araştırmacılar verilerini nasıl gireceklerini veya bilgiyi nasıl çıkaracaklarını bilmiyorlardı.

Uzmanlar genellikle manyet etkileşimlerini simüle etmek için geleneksel silikon tabanlı bilgisayarlarda çalışan yazılımlara güveniyorlar, bu da beyni simüle etmeye yardımcı oluyor. Mevcut ilerleme, ekibin manyetlerin kendilerini kullanarak veri işleme ve depolama yapmasını sağladı, bu da yazılımla simülasyon ihtiyacını ortadan kaldırdı.

Nanomanyetler hepsi aynı değil. Bunun yerine, manyetlerin yönüne bağlı olarak çeşitli “durumlar” vardır. Nanomanyet ağına manyetik bir alan uygulandığında, manyetlerin durumu, girişin özelliklerine ve çevre manyetlerin durumlarına bağlı olarak değişebilir.

Yeni Tekniğin Tasarlanması

Ekip, manyetlerin her bir durumundaki manyet sayısını alan geçtikten sonra sayma tekniği geliştirebildi.

Dr. Jack Gartside çalışmanın ortak ilk yazarıdır.

“Verileri girmeye, soru sormaya ve manyetik bilgisayardan cevap almaya çalışıyoruz” dedi Dr. Gartside. “Şimdi bunu yapabileceğimizi kanıtladığımıza göre, enerji yoğun simülasyonu yapan bilgisayar yazılımlarından kurtulmanın yolunu açtı.”

Killian Stenning makalenin ortak ilk yazarıdır.

“Manyetlerin nasıl etkileşime girdiği bize ihtiyacımız olan tüm bilgileri veriyor; fizik yasaları kendiliğinden bilgisayar oluyor” dedi Stenning.

Dr. Will Branford ekibin lideridir.

“Sherrington ve Kirkpatrick’in yazılım algoritmalarına ilham veren bilgisayar donanımını gerçekleştirmek uzun vadeli bir hedefdi” dedi Dr. Branford. “İkonvansiyonel manyetlerdeki 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, nanomanyetler, elektronlar gibi parçacıkların fiziksel taşınmasını gerektirmez. Bilgiyi “magnon” dalgası ile işler ve aktarır, her manyet çevresindeki diğer manyetlerin durumunu etkiler.

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