İnsan Beynini Taklit Eden Grafen Bazlı Yapay Sinaps

Pittsburgh Üniversitesi’nden araştırmacılar, bir dijital bilgisayar gibi bilgiyi işlemeyen, ancak insan beyninin görevleri tamamladığı analog yolu taklit eden, grafen tabanlı bir yapay sinaps geliştirdi. Sinaps, biyolojik sinapslarla karşılaştırıldığında mükemmel enerji verimliliği gösterdi.
Bu çalışmada yer alan Dr. Xiong, “Beynin analog doğası ve masif paralizmi, kısmen insanların karmaşık ve çeşitli veri kümelerinde ses tanıma veya desen tanıma gibi daha yüksek düzeyde bilişsel işlevler söz konusu olduğunda en güçlü bilgisayarları bile geride bırakabilmeleridir” diyor.

Nöromorfik hesaplama olarak adlandırılan yeni bir alan, insan beyninden esinlenen hesaplamalı donanım tasarımına odaklanır. Grafenin iletken özellikleri, araştırmacıların sinaptik bağlantının veya sinaptik ağırlığın gücü olan elektrik iletkenliğini hassas bir şekilde ayarlamalarına izin veriyor.Son zamanlarda yapay zekanın yeniden canlandırılmasında, bilgisayarlar beyni belli şekillerde çoğaltabilir, ancak bir analog sinaps taklit etmek için yaklaşık bir düzine dijital cihaza ihtiyaç vardır. İnsan beyninin bilgi iletmek için yüzlerce trilyonluk sinapsları vardır, bu yüzden dijital cihazlarla bir beyin inşa etmek imkansızdır veya en azından ölçeklendirilemez. Xiong Lab’ın yaklaşımı, büyük ölçekli yapay sinir ağlarının donanım uygulaması için olası bir yol sağlıyor.

Xiong’a göre, mevcut CMOS (tamamlayıcı metal oksit yarı iletken) teknolojisine dayanan yapay sinir ağları, her zaman enerji verimliliği, ölçeklenebilirlik ve paketleme yoğunluğu açısından sınırlı işlevselliğe sahip olacaktır. Xiong “Sinaptik elektronikler için doğada analog, ölçeklenebilir ve büyük ölçekli entegrasyonlar için uygun yeni cihaz konseptleri geliştirmemiz gerçekten önemli. Grafen sinapsımız şu ana kadar bu şartlardaki tüm kutuları kontrol ediyor gibi görünüyor” diyor.
Giyilebilir elektronik cihazlar ve sensörlerdeki ilkel istihbarat seviyesini güçlendirerek, akıllı sensörler ile sağlığımızı izleyebilir, önleyici bakım ve zamanında teşhis sağlayabilir, bitkilerin büyümesini izleyebilir ve olası zararlı sorunlarını tespit edebilir ve üretim sürecini düzenleyebilir ve optimize edebiliriz. Bu önemli ölçüde toplumumuzdaki genel üretkenlik ve yaşam kalitesinin iyileştirilmesine katkısı olacaktır.

Analog insan beyni gibi işlev gören yapay bir beynin gelişimi henüz pek uygun değildir ve bir dizi atılım gerektirmektedir. Araştırmacılar bu yeni yapay sinapsları optimize etmek için doğru konfigürasyonları bulmalıdır. Bunları sinir ağları oluşturmak için bir dizi başka cihazla uyumlu hale getirmeleri gerekecek ve büyük ölçekli bir sinir ağındaki tüm yapay sinapsların aynı şekilde davrandığından emin olmaları gerekecektir. Zorluklara rağmen Dr. Xiong, yönettikleri yön konusunda iyimser olduğunu söylüyor.
Çeviri: Esen Çiftçi
İleri Okuma: Nanowerk
Advanced Materials