Bilgisayarlar ve yapay zeka, insanların alışveriş yapma şeklindeki büyük değişiklikleri kullanmaya devam ediyor. Bir alışveriş listesi oluşturmak için bir robotun beynini eğitmek nispeten kolaydır, fakat robotik alışverişçinin mağazadaki binlerce ürün arasındaki farkı kolayca söyleyebilmesini sağlamasına ne dersiniz? Purdue Üniversitesi araştırmacıları ve beyni ilham alan bilgisayar uzmanları, cevabın bir kısmının mıknatıslarda bulunabileceğini düşünüyor. Araştırmacılar, kişisel robotları, kendi kendine sürüş arabaları ve dronlar gibi cihazları farklı nesneler hakkında daha iyi genelleştirmek, programlamak ve öğretmek için beyin benzeri ağlara sahip manyetikler kullanma sürecini geliştirdi. Purdue’dan Edward G. TiedemannJr. Seçkin Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Profesörü Kaushik Roy, “Stokastik (Stokastik, değişken, rastlantısal anlamına gelen sıfat.) sinir ağlarımız insan beyninin belirli faaliyetlerini taklit etmeye ve nöronların ve sinapsların bağlantısı yoluyla hesaplamaya çalışıyor.” Dedi ve “Bu, bilgisayarın beyninin yalnızca bilgi depolamasını değil, aynı zamanda nesneler hakkında iyi bir genelleme yapmasını ve sonra nesneler arasında ayrım yaparken daha iyi performans göstermesini sağlayabilmesini sağlar.” Şeklinde devam etti.
Roy, bu ayın başlarında Almanya’da düzenlenen yıllık Alman Fizik Bilimleri Konferansı sırasında bu teknolojiyi sundu. Çalışma aynı zamanda Sinirbilim Sınırlarında da göründü. Bir nano-mıknatısın anahtarlama dinamikleri, nöronların elektriksel dinamikleri ile aynıdır. Manyetik tünel birleşim cihazları, doğada stokastik olan anahtarlama davranışını göstermektedir. Stokastik anahtarlama davranışı, bir nöronun sigmoid anahtarlama davranışını temsil eder. Bu tür manyetik tünel kavşakları, sinaptik ağırlıkları depolamak için de kullanılabilir. Purdue grubu, sıçan hipokampüsünde deneysel olarak gözlemlenen Stochastic-STDP olarak adlandırılan, spike zamanlamasına bağlı plastikliği (STDP) kullanan sinapslar için yeni bir stokastik eğitim algoritması önerdi. Mıknatısın içsel stokastik davranışı, farklı nesne temsillerini öğrenmek için önerilen algoritmaya dayanarak mıknatıslanma durumlarını stokastik olarak değiştirmek için kullanılmıştır.
Nano-mıknatısların mıknatıslanma durumunda deterministik olarak kodlanan eğitimli sinaptik ağırlıklar daha sonra çıkarım sırasında kullanılır.
Avantajlı olarak, yüksek enerjili bariyer mıknatısların kullanılması (K, Boltzmann sabiti ve T çalışma sıcaklığı olan 30-40KT ) sadece kompakt stokastik ilkel maddelere izin vermekle kalmaz, aynı cihazın aynı zamanda verileri karşılayan kararlı bir bellek elemanı olarak kullanılmasını sağlar saklama zorunluluğu. Bununla birlikte, sigmoid benzeri nöronal hesaplamalar yapmak için kullanılan nano mıknatısların bariyer yüksekliği, daha yüksek enerji verimliliği için 20KT ‘ ye düşürülebilir. Purdue’ nin Beyin ilhamli Bilgi İşlem Özerk Zekasını Sağlayan Bilgi İşlem Merkezine liderlik eden Roy, “Geliştirdiğimiz mıknatıs teknolojisindeki en büyük avantaj, enerjinin çok verimli olmasıdır” dedi ve devam etti: “Beyin hesaplamalarına benzer işlevleri gerçekleştirmek için gereken bellek ve enerji miktarını sıkıştırırken nöronları ve sinapsları temsil eden daha basit bir ağ oluşturduk.”
Roy, beyin benzeri ağların, seyahat eden satıcı problemi ve grafik renklendirme gibi kombinasyonel optimizasyon problemleri de dahil olmak üzere zor problemleri çözmede başka kullanımları olduğunu söyledi. Önerilen stokastik cihazlar, algoritmaların yerel minimum noktalardan çıkmasına yardımcı olan “doğal temizleyici” olarak işlev görebilir. Çalışmaları, Purdue’ nun Giant Leaps kutlaması ile aynı hizada, üniversitenin yapay zekadaki küresel ilerlemelerini Purdue’ nin 150. yıldönümü kapsamında kabul ediyor. Purdue’yu gerçek dünya sorunlarını çözen entelektüel bir merkez olarak sergilemek üzere tasarlanan, yıl boyunca sürecek kutlamanın Fikirler Festivali’nin dört temasından biridir. Roy, C-BRIC’deki araştırmaların temelini oluşturan patentli teknolojilerde Purdue Araştırma Vakfı Teknoloji Ticareti Ofisi ile çalıştı.Teknolojinin lisansını alabilmek için ise ortaklar arıyorlar.
Editör / Yazar: Zeynep Erva Şahin
Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/04/190425104114.htm
Mıknatıslar AI'nın, İnsan Beyninin Verimliliğine Daha Yakın Olmasına Yardımcı Olabilir
