Elektronik Nöronlar Kullanılarak Beyindeki Bilgi Aktarımı Yeniden Yaratıldı
Bilim insanları, insan beynindeki nöronlar arasındaki bilgi iletimini modellediler. Elektronik nöronlar arasında, canlı beynin nöronları arasındaki bilgi aktarımıyla karşılaştırılabilir bir aktarım hızı elde etmeyi başardılar.
Beyin, işini yapmak için şaşırtıcı derecede az enerji kullanır. Ve büyük dil modelleri o kadar çok enerji harcıyor ki, enerji tüketiminin hala nispeten düşük olduğu gelişmekte olan ülkelere getirilmeye çalışılıyor.
Ancak yapay zeka modelleri daha güçlü hale geldikçe, enerji tüketimleri gerçek bir sorun haline geliyor. Bu yüzden beyinden nasıl enerji tasarrufu yapacağımızı öğrenmemiz gerekiyor.
Biyolojik beyin, özellikle de insan beyni, çok az enerji tüketen ve yüksek verimlilikle çalışan inanılmaz bir bilgi işlem sistemidir. Eşit derecede iyi bir bilgi işlem sistemi oluşturmak için birçok bilim insanı beynin nöronlarını taklit etmek üzere tasarlanmış donanım bileşenleri – nöromorfik işlemciler – geliştirmeye odaklanıyor.
Araştırma ekibi bu hedefe farklı bir açıdan yaklaştı; bilim insanları nöronları taklit etmek yerine beyindeki bilgi aktarımına odaklandı. Yöntemleri biyolojik ve dijital deneylerden geçti ve elektronik bir nöromorfik sistemde etkili olduğu kanıtlandı.
Elektronik sistemler nöronlar arasındaki karmaşık bilgi aktarımını tam olarak kopyalayamamış olsa da, ekip aktarılan bilgi miktarını korurken biyolojik devreleri elektronik devrelere dönüştürmenin mümkün olduğunu gösterdi.
Yazarlar, “Bu, beyin yapısına dayalı düşük enerjili yapay sistemlere doğru önemli bir adımı temsil ediyor” diyor.
Elektronik beyin nasıl inşa edildi?
Ekip, bilgi aktarımının verimliliğini değerlendirmek için bilgi teorisini kullandı. Bilim insanları sinapsların nöronlara aktardığı bilgi miktarını tahmin etti ve ardından girdi uyaranları ile nöronal tepkiler arasında ne kadar korelasyon olduğunu test etti.
Ekip ilk olarak biyolojik nöronlarla deneyler yaptı. Bilim insanları sıçan beyni dilimleri kullanarak beyincikteki granüler hücrelerin biyolojik devrelerini kaydetti ve analiz etti.
Daha sonra, beyinciğe gelen bilginin ana kaynağı olan yosunlu liflerden serebellar granüler hücrelere sinapslar yoluyla iletilen bilgiyi değerlendirdiler.
Yosunlu lifler, sinapslardaki bilgi aktarımının tekrarlayan nöronal aktivite ile sürekli olarak arttığı veya bozulduğu temel bir biyolojik özellik olan sinaptik plastisiteyi indüklemek için periyodik olarak elektrik darbeleriyle uyarıldı.
Sonuçlar, bilgi alışverişindeki değişikliklerin sinaptik plastisitenin neden olduğu değişikliklerle büyük ölçüde tutarlı olduğunu göstermektedir. Elektronik nöromorfik modeller üzerindeki simülasyon sonuçları biyolojik modellerle büyük ölçüde tutarlıdır.
Ekip, dijital nöron modelleri ile deneyler gerçekleştirdi. Yapay bir sinir ağı modeli uyguladılar. Bilim insanları, biyolojik nöronların işleyişine dayanan ve verimli nöromorfik hesaplama elde etmek için umut verici bir yaklaşım olarak kabul edilen darbeli sinir ağlarını kullandılar.
Modelde, beyincikteki tek bir granüler hücreye dört yosunlu lif bağlandı ve her bağlantıya, sinaptik plastisitenin biyolojik devreleri nasıl etkilediğine benzer şekilde, bilgi aktarımının verimliliğini etkileyen rastgele bir ağırlık verildi.
Deneyler sırasında ekip, tüm yosunlu liflere sekiz uyarım modeli uyguladı ve yapay sinir ağındaki bilgi aktarımını değerlendirmek için yanıtları kaydetti.
Ekip son olarak elektronik nöronlarla deneyler gerçekleştirdi. Biyolojik ve simülasyon deneylerine benzer bir düzenek kullanıldı. Yarı iletken bir cihaz nöron olarak işlev gördü ve dört özel memristör sinaps işlevi gördü.
Ekip, direnç değerlerini azaltmak için 20 darbe dizisi uyguladı ve ardından bunları artırmak için 20 tane daha uyguladı. Direnç değerlerindeki değişim, nöromorfik sistem içindeki bilgi aktarımının verimliliği açısından değerlendirildi.
Nöromorfik işlemciler üzerinde beyin
Biyolojik, modellenmiş ve elektronik nöronlar tarafından aktarılan bilgi miktarını test etmenin yanı sıra ekip, bilgi aktarımıyla yakından ilişkili olduğunu gözlemledikleri nabız senkronizasyonunun önemini de vurguladı. Bu gözlem nöromorfik bilişimin gelişimini etkileyebilir.
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL
Kaynak: Elektronik Nöronlar Kullanılarak Beyindeki Bilgi Aktarımı Yeniden Yaratıldı