Araştırmacılar Nöromorfik Hesaplamada İlerliyor

Kore İleri Bilim Enstitüsü'ndeki (KAIST) bir araştırma ekibi, bir birim hücrede aynı anda nöronları ve sinapsları taklit eden nano boyutlu bir nöromorfik bellek cihazı bildirdi. Yeni gelişme, insan beynini yarı iletken cihazlarla taklit edebilen nöromorfik bilgi işlemi başarmaya yönelik büyük bir adımdır. 

Araştırma yayınlandı Doğa İletişim.

Yapay Zekayı Nöromorfik Bilgi İşlemle Gerçekleştirme

Uzmanlar, insan beynindeki nöronların ve sinapsların mekanizmalarını taklit ederek yapay zekayı (AI) gerçekleştirmek için nöromorfik bilgi işlem elde etmek için çalışıyorlar. Mevcut bilgisayarlar, çeşitli sınırlamalar nedeniyle insan beyninin belirli bilişsel işlevlerini sağlayamıyor, ancak potansiyelleri kapsamlı bir şekilde araştırıldı. 

Bununla birlikte, mevcut Tamamlayıcı Metal Oksit Yarı İletken (CMOS) tabanlı nöromorfik devreler, yapay nöronları ve sinapsları sinerjistik etkileşimler olmadan bağlar. Nöronların ve sinapsların uygulanmasının zor olduğu kanıtlanmıştır. 

Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'nden Profesör Keon Jae Lee liderliğindeki araştırma ekibi, nöron-sinaps etkileşimlerini tek bir hafıza hücresinde tanıtarak insanların biyolojik çalışma mekanizmalarını uyguladı. Bu, yapay nöronal ve sinaptik cihazları elektriksel olarak birbirine bağlayan geleneksel yaklaşımdan farklıdır. 

Yapay Sinaptik Cihazlar

Daha önce çalışılan yapay sinaptik cihazlar, insan beyninin operasyonel mekanizmalarından açık farklılıklar gösteren paralel hesaplamaları hızlandırmak için sıklıkla kullanılır. Nöromorfik bellek cihazında nöronlar ve sinapslar arasındaki sinerjistik etkileşimleri uygulayarak, biyolojik sinir ağının mekanizmaları taklit edilebildi. Nöromorfik cihaz ayrıca karmaşık CMOS nöron devrelerini tek bir cihazla değiştirebilir, bu da ölçeklenebilirliği ve maliyet verimliliğini artırır. 

İnsan beyni, 100 milyar nöron ve 100 trilyon sinapstan oluşan karmaşık bir ağdan oluşur ve bunların işlevleri ve yapıları, dış uyaranlara bağlı olarak değişebilmekte ve bu da onların çevreye uyum sağlamasını sağlamaktadır. Ekip tarafından geliştirilen nöromorfik cihaz, nöronların ve sinapsların özelliklerini taklit eden uçucu ve uçucu olmayan bellek cihazları kullanarak kısa süreli ve uzun süreli anıların bir arada var olmasını sağlıyor. Faz değiştirme belleği uçucu olmayan bir cihaz olarak kullanılırken, geçici bellek bir eşik anahtarlama cihazı ile temsil edilir. Anında elektrotlar olmadan entegre edilmiş iki ince film cihazla, nöronların ve sinapsların işlevsel uyarlanabilirliği nöromorfik bellekte uygulanabilir. 

Profesör Lee, "Nöronlar ve sinapslar, hafıza ve öğrenme gibi bilişsel işlevleri oluşturmak için birbirleriyle etkileşime giriyor, bu nedenle her ikisini de simüle etmek, beyinden ilham alan yapay zeka için temel bir unsurdur" dedi. "Geliştirilen nöromorfik bellek cihazı, nöronlar ve sinapslar arasında pozitif bir geri bildirim etkisi uygulayarak unutulan bilgilerin hızlı bir şekilde öğrenilmesini sağlayan yeniden eğitim etkisini de taklit ediyor."