Araştırmacılar Yarı İletken Malzemesini Kullanarak Beyin Nöronlarını Taklit Ediyorlar

Bilgisayar çipleri, yapay zeka (AI)ın en önemli yönlerinden biridir. Güçlü küçük parçalar, otomatik görüntü tanıma için temel teşkil etmektedir ve kısmen robotlara belirli faaliyetleri, örneğin yürümeyi öğretmek için sorumludur. AI teknolojisinin artan potansiyeli ile bugün kullanılan bilgisayar çiplerinin hem çok güçlü hem de ekonomik olması gerekmektedir, ancak bu zor bir şeydir.

Geleneksel mikroelektroniklerin yalnızca fiziksel sınırlamalar nedeniyle optimize edilebileceği düşünülürse, araştırmacılar bilgiyi daha verimli bir şekilde işlemek ve depolamak için ilham almak amacıyla, genellikle yaptıkları gibi, insan beynine döndüler.

TU Dresden ve Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) bilim insanları, yarı iletken malzemeleri kullanarak beyin nöronlarının işleyişini ilk kez başarıyla taklit ettiler.

Araştırma, Nature Electronics dergisinde yayımlandı.

Çalışma, HZDR fizikçisi Larysa Baraban dahil olmak üzere üç ana yazar tarafından yapıldı ve altı kurum arasındaki uluslararası bir işbirliği idi.

Bugünün Mikroelektronikleri ve Yapay Nöron

Mikroelektroniklerin performansını iyileştirmek için en çok kullanılan teknik, bileşen boyutunu azaltmaktır. Silikon bilgisayar çiplerinde bu azalma, bireysel transistörler için gerçekleşir.

Baraban’a göre, “Bu sonsuza kadar devam edemez – yeni yaklaşımlara ihtiyacımız var.”

Araştırmacılar, beyini taklit etmek ve veri işleme ve veri depolamayı birleştirebilen bir yapay nöron oluşturmak için çalıştılar.

“Grubumuz biyolojik ve kimyasal elektronik sensörler konusunda geniş bir deneyime sahiptir” diyor Barbara. “Bu nedenle, biosensörlerin ilkelerini kullanarak nöronların özelliklerini simule ettik ve klasik bir alan efekt transistörünü değiştirerek bir yapay nöron transistörü oluşturduk.”

Bu yaklaşım, aynı bileşen içinde hem veri depolama hem de bilgi işlemenin aynı anda gerçekleşmesine olanak tanır. Bugün en çok kullanılan transistör teknolojilerinde bu iki işlem ayrılmıştır ve bu da daha yavaş işlem süreleri ve performans sınırlamalarına neden olur.

İnsan Beyni

Araştırmacılar, uzun yıllardan beri insan beynine dayalı bilgisayarlar oluşturmaya çalışıyorlar, ancak bunlar büyük ölçüde başarısızlıkla sonuçlandı. İlk girişimlerden bazıları, Petri kaplarında sinir hücrelerinin elektronikle bağlanmasıydı, ancak TU Dresden’den Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Profesörü Gianaurelio Cuniberti’nin dediği gibi, “sürekli beslenmesi gereken bir ‘Islak’ bilgisayar çipi hiç kimseye fayda sağlamaz.”

Araştırmacılar, nörotransistörü uygulamada başarılı oldular.

“Bir geleneksel silikon wafer üzerine, devrelerle birlikte, viskoz bir madde – sol-jel – uyguluyoruz” diyor Cuniberti. “Bu polimer sertleşir ve gözenekli bir seramik haline gelir. İyonlar, delikler arasında hareket eder. Elektronlardan daha ağırdırlar ve uyarıldıktan sonra konumlarına dönmek daha yavaş olur. Bu gecikme, histerzis olarak adlandırılır ve bu da depolama etkisine neden olur. Bireysel bir transistör ne kadar çok uyarılırsa, o kadar hızlı açılır ve akımı geçirir. Bu, bağlantıyı güçlendirir. Sistem öğreniyor.”

Ekibe göre, çip, matematiksel hesaplamaları son ondalığa kadar hesaplamak yerine, bunları tahmin edecektir.

“Ama daha zeki olacaklar” diyor Cuniberti. “Örneğin, böyle işlemcilerle donatılmış bir robot, yürümeyi veya kavramayı öğrenecektir; optik bir sistemle donatılmış olacak ve bağlantıları tanıyarak öğrenecektir. Ve tüm bunlar, herhangi bir yazılım geliştirmeden.”

Bu tür bir bilgisayarın diğer önemli avantajlarından biri, plastisitesinin çalışırken değişiklikler yapmasına ve uyum sağlamasına izin vermesidir. İnsanların beyni gibi, bu, bilgisayarın programlanmadığı sorunlarla karşılaşmasına ve bunları çözmesine olanak tanır.