Araştırmacılar Yarı İletken Malzeme Kullanarak Beyin Nöronlarını Taklit Ediyorlar

Bilgisayar çipleri, yapay zeka (AI)ın en önemli yönlerinden biridir. Güçlü küçük parçalar, otomatik görüntü tanıma için temel oluşturur ve kısmen robotların belirli faaliyetleri, örneğin yürümeyi, nasıl yapacaklarını öğrenmelerine yardımcı olur. AI teknolojisinin artan potansiyeliyle, günümüzün bilgisayar çiplerinin hem çok güçlü hem de ekonomik olması gerekir, ancak bu zor bir şeydir.

Geleneksel mikroelektroniklerin yalnızca fiziksel sınırlamalar nedeniyle belirli bir noktaya kadar optimize edilebileceği için, araştırmacılar, bilgiyi daha verimli bir şekilde işleme ve depolama konusunda ilham almak için sık sık yaptıkları gibi, insan beynine döndüler.

Dresden Teknoloji Üniversitesi (TU Dresden) ve Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) bilim adamları, yarı iletken malzemeleri kullanarak, ilk kez beyin nöronlarının işleyişini taklit etmeyi başardılar.

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 oldu.

Bugünün Mikroelektronikleri ve Yapay Nöron

Mikroelektroniklerin performansını iyileştirmek için en sık kullanılan teknik, bileşen boyutunu azaltmaktır. Silikon bilgisayar çiplerinin durumunda, bu azalma, bireysel transistörler için gerçekleşir.

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

Araştırmacılar, beyni taklit etmek ve veri işleme ve veri depolamayı birleştirebilen bir yapay nöron oluşturmaya çalıştılar.

“Grubumuz biyolojik ve kimyasal elektronik sensörlerle ilgili geniş deneyime sahiptir” diyor Barbara. “Bu nedenle, biosensörlerin ilkelerini kullanarak nöronların özelliklerini simüle ettik ve klasik bir alan etkili transistörü değiştirerek bir yapay nöron transistörü oluşturduk.”

Bu yaklaşım, aynı anda depolama ve bilgi işlemenin, tek bir bileşen içinde olmasını sağlar. Bugün en çok kullanılan transistör teknolojisinde, bu iki süreç ayrılmıştır, bu da daha慢 işlem süreleri ve performans sınırlamalarına neden olur.

İnsan Beyni

Araştırmacılar, yıllardır insan beynine dayalı bilgisayarlar oluşturmaya çalışıyorlar, ancak çok fazla şey başarısız oldu. İlk girişimlerden bazıları, Petri kaplarında sinir hücrelerinin elektronikle bağlanmasıydı, ancak TU Dresden’den Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Profesörü Gianaurelio Cuniberti, “her zaman beslenmesi gereken bir ‘Islak’ bilgisayar çipi kimseye fayda sağlamaz” diyor.

Araştırmacılar, nörotransistörü uygulamada başarılı oldular.

“Bir geleneksel silikon wafer üzerine, devrelerle birlikte, viskoz bir madde – sol-jel – uyguluyoruz. Bu polimer sertleşir ve gözenekli bir seramik haline gelir” diyor Cuniberti. “İyons, deliklerin arasında hareket eder. Elektronlardan daha ağırdırlar ve uyarıldıktan sonra konumlarına geri dönmeleri daha yavaştır. Bu gecikme, histerizis olarak adlandırılır ve depolama etkisine neden olur. Bir transistör ne kadar çok uyarılırsa, o kadar çabuk açılır ve akımı geçirir. Bu, bağlantıyı güçlendirir. Sistem öğreniyor.”

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

“Ama daha zeki olacaklar” diyor Cuniberti. “Örneğin, böyle işlemcilerle donatılmış bir robot, yürümeyi veya kavramayı öğrenecektir; bir optik sistemi olacaktır ve bağlantıları tanıyarak öğrenecektir. Ve tüm bunlar, herhangi bir yazılım geliştirmek zorunda kalmadan.”

Bu tür bir bilgisayarın diğer önemli avantajlarından biri, esnekliğinin, çalıştırma sırasında değişiklikler yapabilmesi ve uyum sağlamasıdır. İnsan beyni gibi, bu, bilgisayarın programlanmadığı sorunlarla karşılaşabileceği ve bunları çözebileceği anlamına gelir.