Araştırmacılar, ilişkilendirme yoluyla öğrenme yeteneğine sahip insan beyni benzeri bir bilgi işlem cihazı geliştirdi. Bilim insanları, cihazı geliştirirken ünlü fizyolog Ivan Pavlov‘un yönteminden esinlendi. Cihaz, koşullu öğrenmenin bir örneğini verdi.
Ünlü fizyolog Ivan Pavlov, köpekler üzerindeki bir deneyinde zili yiyecekle ilişkilendirmişti. Her zil çaldığında köpekler salyalarını akıtıyordu. Northwestern Üniversitesi ve Hong Kong Üniversitesindeki araştırmacılar Pavlov’un yöntemini kullandı. Ekip, bir LED ampulü yakıp hemen ardından parmakla basınç uygulayarak devreleri ışığı basınçla ilişkilendirecek şekilde koşullandırdı. Çalışmayı, Nature Communications dergisinde 30 Nisan’da yayımladılar.
İnsan beyni gibi bilgiyi işledi
Cihazın sırrı, bilgiyi tıpkı insan beyni gibi eşzamanlı olarak işleyen ve depolayan organik, elektrokimyasal “sinaptik transistörler“de yatıyor. Araştırmacılar, iyonları yakalayabilen organik, elektrokimyasal transistörde iletken, plastik bir malzemeyi geliştirdi. Organik elektrokimyasal malzeme, cihazın hafıza oluşturmasına olanak tanıdı. Devreye basınç ve ışık sensörlerini entegre ettiler ve iki alakasız fiziksel girişi (basınç ve ışık) birbiriyle ilişkilendirmek için devreyi eğittiler. Nöromorfik devre için araştırmacılar, parmakla basınç uygulayarak bir voltajı çalıştırdı. Devrenin ışığı basınçla ilişkilendirmesini koşullandırmak için ekip, önce bir LED ampulden darbeli ışık uyguladı. Hemen ardından ise basınç uyguladılar. Bu senaryoda, basınç Pavlov’un deneyindeki yiyecekken ışık zildir. Cihazın ilgili sensörleri her iki girişi de algıladı.
Beş eğitim döngüsünden sonra devre, ışığı basınçla ilişkilendirdi. Bu sayede, ışık tek başına basınç için bir sinyal tetikledi. Beyin benzeri yeteneği ile yeni transistör ve devre, enerji tüketen donanımları ve çoklu görev konusundaki sınırlı yetenekleri dahil geleneksel bilgi işlemin sınırlarının üstesinden gelebilir. Ayrıca beyin benzeri cihazın bazı bileşenleri arızalandığında bile sorunsuz çalışıyor.
Cihaz, enerji ve yerden tasarruf sağlıyor
Northwestern Üniversitesinden çalışmanın yazarı Jonathan Rivnay, çalışma hakkında konuştu. Rivnay, “Modern bilgisayar olağanüstüdür. Ancak insan beyni örüntü tanıma, motor kontrol ve çoklu duyusal entegrasyon gibi bazı karmaşık ve yapılandırılmamış görevlerde kolayca geride bırakabilir. Bu, beynin hesaplama gücünün temel yapı taşı olan sinapsların esnekliği sayesindedir. Bu sinapslar beynin paralel, hataya dayanıklı ve enerji açısından verimli çalışmasını sağlar. Çalışmamız, biyolojik bir sinapsın temel işlevlerini taklit etti.”
Geleneksel bilgi işlem sistemleri verileri ayrı birimlerde depolayıp işler. Bu da veri yoğun görevlerin yüksek enerji tüketmesine neden olur. Son yıllarda araştırmacılar, insan beynindeki birleşik hesaplama ve depolama sürecinden ilham aldı. Ekip, bir nöron ağı gibi işlev gören bir dizi cihazla daha çok insan beyni gibi çalışan bilgisayarlar geliştirmeye çalıştı. Doktora sonrası araştırmacı Xudong Ji, yerden ve enerji maliyetlerinden tasarruf etmek için iki ayrı işlevi bir araya getirmeye çalıştıklarını söyledi. Ji, “Mevcut bilgisayar sistemlerimizin çalışma şekli, hafıza ve mantığın fiziksel olarak ayrılmasıdır. Bilgiyi işlersiniz ve bir bellek birimine gönderirsiniz. Sonra bu bilgiyi her almak istediğinizde, onu geri çağırmanız gerekir. Bu iki ayrı işlevi bir araya getirebilirsek, yerden ve enerji maliyetlerinden tasarruf edebiliriz.” dedi.
Sinaptik devre canlı dokuyla arayüz oluşturacak mı?
Şu anda, bellek direnci (memristör) birleşik işleme ve bellek işlevini gerçekleştirebilen en gelişmiş teknolojidir. Ancak memristörlerin enerji maliyeti yüksek ve daha az biyo-uyumludur. Bu nedenle biyolojik uygulamalarda kullanmıyorlar. Bu dezavantajlar, araştırmacıları sinaptik transistöre, özellikle de elektrokimyasal sinaptik transistöre götürdü. Elektrokimyasal sinaptik transistörler, düşük voltajlarla, sürekli ayarlanabilen bellekle ve biyolojik uygulamalar için yüksek uyumlulukla çalışır. Ama yine de zorluklar var.
Araştırmacılar, insan beyni gibi öğrenmeyi sağlayan sinaptik devreyi plastik benzeri yumuşak polimerlerden yapıyor. Cihazı, giyilebilir elektronikler, akıllı robotikler, canlı doku ve hatta beyin ile doğrudan arayüz oluşturan implante cihazlara kolayca entegre edebilirler. Rivnay, biyolojik ortamlarla uyumlu olduğu için cihazın, yeni nesil biyoelektroniklerde kritik olan canlı dokuyla doğrudan bağlantı kurma şansını yüksek buldu.
{{user}} {{datetime}}
{{text}}