Beyin Gibi Çalışan Işık Tabanlı Belleklere İlk Adım
Dünyanın en hızlı bilgisayarı bile insan beyninden daha hızlı hesap yapamıyor. Çünkü insan beyni bellek, zeka ve akıl yetilerinin hepsini bir arada barındırıyor. Hatırlamak istediği veri için geçmişe gidip geçmişteki verileri o an elde edilen güncel bilgilerle aynı anda işleyebiliyor. Bu veri tafiği için farklı donanımların çalışmasını beklemiyor .
Mesela bir bilgisayar , elinizde bir resim var ve yeni çektiğiniz resimle eski resmi birleştirip yeni bir görsel elde etmek istiyorsunuz. Ne kadar da ilkel değil mi ? Önce eski resmi editörle açmalısınız , sonra yeni resmi editleyip ilk resimle birleştirmelisiniz. Bu işlemler olurken işlemci , ram ve ekran kartındaki gpu haberleşecek ve siz ekranda görmek istediğiniz görüntüyü elde edinceye kadar sürüp gidecek. Oysa insan beyninde iki görseli bindirmek istediğinizde hayal kurmanız yeterli. Bu işlemi yapmak için bilgisayar zamanı ile tanımlanamayacak kadar kısa düşünmek yeterli.
İşte bu hızı bilgisayarlarda ve yapay zeka sistemlerinde kullanmak isteyen bilim insanları birbirleriyle haberleşirken zaman kaybetmeyen ve senkron çalışan bellek sistemleri üzerinde bir dizi çalışma yürüttü. Elde ettikleri sonuç geleceğin belleğini oluşturmak için bir basamak niteliğinde.
Nature dergisinde yayınlanan bir araştırmaya göre Almanya Münster Üniversitelerinden Bilim insanları Oxford ve Exeter araştrırma grupları ile birlikte insan beynine benzer bilgisayarlar yaratmanın önünü açabilecek bir donanım geliştirmeyi başardılar. Bilim insanları, nöronları ve sinapslarını taklit edebilen, nöron ağı içeren bir çip ürettiler. Işıkla çalışan çip bilgileri öğrenip hesaplayabiliyor. Büyük verilerin hesaplanmasında ve analiz edilmesinde kullanılması planlanan çip yapay zeka için devrim niteliğinde.
Elektrobik sistemlerden ziyade optik verileri desenlerle birbirine bindiren bilim insanları veri girişinden çıktıya kadar olan süreçte sistemlerin birbirleriyle haberleşme sürelerini işlemleri tamamlamak için kullanıyor.
Münster Üniversitesi’nden Prof. Wolfram Pernice yaptığı açıklamada “Bu entegre fotonik sistem deneysel bir dönüm noktasıdır. Yaklaşım daha sonra birçok farklı alanda, örneğin tıbbi teşhislerde, büyük miktarda verilerin değerlendirilmesinde kullanılabilir.” ifadelerini kullanıyor.
İnsanlığın veri işlemde optik sistemler ve foton parçacıklarını kullanmada çok geri olduğunu belirten bilim insanları bu çalışmada ışık iletebilen ve optik mikroçiplere üretilebilen optik dalga kılavuzları halihazırda depolama ortamlarında bulunan faz değiştirme malzemeleri ile bütünleştirilmiştir, mesela yeniden yazılabilir DVD’ler. Bu faz değiştirici malzemeler, kristalli olmalarına bağlı olarak – atomları kendilerini düzenli bir şekilde düzenlediğinde – veya amorf olarak – atomları düzensiz bir şekilde organize edildiğinde, optik özelliklerini çarpıcı bir şekilde değiştirmeleri ile karakterize edilir. Bir lazer, malzemeyi ısıtırsa, bu faz değişimi ışıkla tetiklenebilir. Böylece elektronik malzeme kullanılmadan optik veri ile veri koordinasyonu sağlanmaktadır.
Doktora tezinin bir parçası olarak birçok denemeyi yapan lider yazar Johannes Feldmann, “Materyal çok güçlü tepki verdiğinden ve özelliklerini çarpıcı biçimde değiştirdiğinden, sinapsları taklit etmek ve iki nöron arasında dürtü aktarımı için son derece uygundur” diyor.
Bilim insanları ilk kez nanoyapılı faz değiştiren materyalleri bir nörosinaptik ağda birleştirmeyi başardılar. Araştırmacılar, dört yapay nöron ve toplam 60 sinaps içeren bir çip geliştirdi. Çipin yapısı – farklı katmanlardan oluşur – ışığın optik nanosircuit içindeki farklı kanallara iletildiği bir işlem olan dalga boyu bölme multipleks teknolojisine dayanmaktadır.
Bilim insanları sistemin bilgileri hangi ölçüde tanıyabildiğini test etmek için, iki farklı makine öğrenme algoritması kullanarak bilgiyi ışık darbeleri formunda “oluşturdu”. Bu süreçte yapay bir sistem örneklerden “öğrenme” ve sonuçta bunları işleme (öğrenme) yeteneği sağlandı. Kullanılan iki algoritma söz konusu olduğunda – hem denetlenen hem de denetlenmeyen öğrenmede – yapay ağ sonunda, belirli bir ışık modeline dayanarak, aranan bir deseni tanıma yeteneği sağlanmış oldu – bunlardan biri dört ardışık harften ibarettir.
Wolfram Pernice, yaptığı açıklamada “Sistemimiz beyindeki nöronlara ve sinapslara benzer şekilde davranan ve aynı zamanda gerçek dünyadaki görevler üzerinde çalışabilen bilgisayar donanımı oluşturma yolunda önemli bir adım atmamızı sağladı .Oxford Üniversitesi’nden Prof. Dr. Harish Bhaskaran da açıklamasında “Elektronlar yerine fotonlarla çalışarak, optik teknolojilerin bilinen potansiyelinin sonuna kadar faydalanabiliriz – yalnızca verileri aktarmak için değil, aynı zamanda beyinde olduğu gibi, bunları bir yerde işlemek ve depolamak için kullanılabilir” ifadelerini kullandı.
Bilgi Kaynağı:
Münster Üniversitesi tarafından sağlanan malzemeler . Not: İçerik, stil ve uzunluk için düzenlenebilir.
Dergi Referansı :
- J. Feldmann ve diğ. Kendi kendine öğrenme özelliklerine sahip, tamamen optik spiking nörosinaptik ağlar . Nature , 2019 DOI: 10.1038 / s41586-019-1157-8
- Marka ve Model İsmi Belirlerken Uluslararası Riskler
- İklim Değişikliğinin Dünya Ekonomisi Üzerindeki Etkisi
- Mülakatlarda Yapay Zeka Tehtidi
- Florida da 16 Yaş Altına Sosyal Medya Yasaklandı
- Sony PlayStation PC Mobil ve Bulut Gelişmeleri
[instagram-feed]
