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 olup, robotların belirli faaliyetleri nasıl yapacaklarını öğretmekte de önemli bir rol oynamaktadır. AI teknolojisinin artan potansiyeliyle birlikte, günümüzün bilgisayar çiplerinin hem çok güçlü hem de ekonomik olması gerekmektedir, ancak bu zor bir şeydir.

Geleneksel mikroelektroniklerin fiziksel sınırlamalar nedeniyle yalnızca belirli bir noktaya kadar optimize edilebileceği için, araştırmacılar bilgi işlemeyi ve depolamayı daha verimli hale getirmek için ilham almak amacıyla, sıklıkla 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 olarak gerçekleştirildi.

Bugünün Mikroelektronikleri ve Yapay Nöron

Mikroelektroniklerin performansını iyileştirmek için günümüzde en sık kullanılan teknik, bileşen boyutunu azaltmaktır. Silikon bilgisayar çiplerinde bu azaltma, bireysel transistörler için gerçekleşir.

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

Araştırmacılar, beyni taklit etmek ve veri işleme ile veri depolamayı birleştirebilen bir yapay nöron oluşturmayı amaçladılar.

“Grubumuz biyolojik ve kimyasal elektronik sensörlerle ilgili geniş deneyime sahiptir,” diyor Baraban. “Bu nedenle, biosensör 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. Günümüzde en çok kullanılan transistör teknolojisi, bu iki işlemi ayırır, bu da daha yavaş işlem süreleri ve performans sınırlamalarına neden olur.

İnsan Beyni

Araştırmacılar, yıllardır insan beynine dayalı bilgisayarlar oluşturmaya çalışıyorlar, ancak çok azı başarılı oldu. İlk girişimlerden bazıları, Petri kaplarında sinir hücrelerini elektronikle bağlamayı içeriyordu, ancak TU Dresden’den Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Profesörü Gianaurelio Cuniberti, “sürekli beslenmesi gereken bir ‘Islak’ bilgisayar çipi kimsenin işine yaramaz” diyor.

Araştırmacılar ekibi, nörotransistörü uygulamada başarılı oldu.

“Bir geleneksel silikon wafer üzerine devrelerle birlikte bir viskoz madde – sol-jel olarak adlandırılan bir madde – uyguluyoruz. Bu polimer sertleşir ve gözenekli bir seramik haline gelir,” diyor Cuniberti. “Deliklerin arasında iyonlar hareket eder. Elektronlardan daha ağırdırlar ve uyarıldıktan sonra konumlarına dönmek için daha yavaşlardır. Bu gecikme, histerizis olarak adlandırılır ve 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.

“Ancak onlar daha zeki olacaklar,” diyor Cuniberti. “Örneğin, böyle işlemcilerle donatılmış bir robot, yürümeyi veya kavramayı öğrenecek; bir optik sistemi olacak ve bağlantıları tanıyacak. Ve tüm bunlar hiçbir yazılım geliştirmeye gerek kalmadan.”

Bu tür bir bilgisayarın diğer önemli avantajlarından biri, esnekliğinin çalışırken değişiklikler yapmasına ve uyum sağlamasına izin vermesidir. İnsanların beyni gibi, bu, bilgisayarın önceden programlanmadığı sorunlarla karşılaşabileceği ve bunları çözebileceği anlamına gelir.