Yapay Nöron ve Sinapslarla Beyin Benzeri Cihazlar Tasarlanacak

Beyin Benzeri Cihazlar

Bilim adamları, beyin benzeri cihazlar tasarlamanın sırlarını ortaya çıkarıyor

Onlarca yıllık benzeri görülmemiş bir bilişimsel gelişmeye rağmen, insan beyni hala modern bilgisayar teknolojilerine göre birçok avantaja sahiptir. Beyinlerimiz birçok bilişsel görev için son derece etkilidir ve standart bilgisayar çiplerinin aksine bellek ve programlamayı ayırmaz.

Son on yılda, beynin sinir ağlarından esinlenen ve bilgi işlem için enerji tasarruflu donanıma dayanan yeni nöromorfik programlama paradigması ortaya çıktı.

Beynimizin nöronlarında ve sinapslarında meydana gelenleri taklit eden cihazlar yaratmak için, araştırmacıların temel bir moleküler mühendislik zorluğun üstesinden gelmeleri gerekiyor: farklı direnç durumları arasında kontrol edilebilir ve enerji tasarruflu geçiş sergileyen cihazları nasıl tasarlayacaklar?

Bilim insanları yakın zamanda yapılan bir çalışmada, bu tür cihazlar için tasarım kurallarını tahmin edebildiler. Çalışmaları, metal oksit geçişinin elektronik özelliklerdeki değişikliklerini tetikleyici ve yeni tür mühendislik yolları öngördü. Bu yollar, nöromorfik programlama mimarilerinin temelini oluşturmak için kullanılabilir.

Kimya profesörü ve çalışmanın ortak yazarı olan Giulia Galli, “Geçişin mekanizmasını çözmek için kuantum mekaniksel hesaplamalar kullandık ve atomik ölçekte tam olarak nasıl gerçekleştiğini vurguladık” dedi. “Geçişin nasıl tetikleneceğini tahmin etmek için mevcut ölçümlerle iyi bir uyuşma gösteren bir model daha da geliştirdik.” diye ekledi.

Kusurların elektronik özellikler üzerindeki etkisi

Araştırmacılar ‘elektrik ileten’ bir metalden, ‘elektriğin geçmesine izin vermeyen’ bir yalıtkana geçerken, elektronik özelliklerinde değişiklik gösteren oksit malzemeleri çeşitli kusurlarıyla araştırdılar. Bu kusurlar, eksik atomlar olabileceği gibi mükemmel bir kristalde bulunan atomların yerini alan bazı safsızlıklar da olabilir. (Safsızlık, belirli miktarda sıvı, gaz veya katı kimyasal içinde o kimyasalın genel içeriğinden farklı yabancı kimyasallar bulunmasıdır)

Kusurların, bir malzemenin durumunu metalden yalıtıcıya nasıl değiştirdiğini anlamak için kuantum mekaniğine dayanan yöntemler kullanarak elektronik yapıyı farklı kusur yoğunlaşmalarını hesapladılar.

Araştırmanın yazarı Shenli Zhang, ” İstenen geçişi kontrol etmek ve nihayetinde onu tetiklemek için, bu kusurların yükünün karşılıklı karmaşık bağımlılığını, malzemedeki atomların yeniden düzenlenme şeklini ve spin özelliklerinin çeşitliliğini anlamak çok önemlidir” dedi.

Zhang, “Geleneksel yarı iletkenlerle karşılaştırıldığında, üzerinde çalıştığımız oksit malzemeler tamamen farklı iki durum arasında “bir metalden bir yalıtıcıya” geçiş yapmak için çok daha az enerji gerektirir ” dedi ve şöyle devam etti: “Bu özellik, bu materyalleri adayların büyük ölçekli nöromorfik mimariler için yapay nöronlar veya yapay sinapslar olarak kullanılmasını vaat ediyor.”

Zhang ve Galli tarafından yayınlanan çalışma, Enerji Bakanlığı tarafından finanse edilen ve UC San Diego’da Prof. Ivan Schuller liderliğindeki Quantum Materials for Energy Efficient Neuromorphic Computing (QMEENC) araştırma merkezinde yapıldı.

 

Schuller, “Kuantum malzemelerini anlamak, hesaplama cihazlarında enerji tüketiminin azaltılması da dahil olmak üzere birçok bilimsel ve teknolojik soruna temel çözümler sağlayacaktır” dedi. “Kuantum malzemelerinin karmaşıklığı göz önüne alındığında, Edison’un deneme yanılma yaklaşımı artık uygulanabilir değildir ve nicel teorilere ihtiyaç vardır.” dedi.

Bu tür yüksek düzeyli teoriler, hesaplama açısından zahmetlidir ve uzun bir çalışmanın hedefi olmuştur.

Galli “İlk hesaplama ilkeleri, nöromorfik hesaplamanın moleküler mühendisliği sürdürmesinde kilit bir rol oynuyor. Yıllardır geliştirdiğimiz yöntemlerin meyve vermeye başladığını görmek heyecan verici ”dedi.

Çeviri: Feyza ÇETİNKOL

Kaynak: Shenli Zhang et al, Understanding the metal-to-insulator transition in La1−xSrxCoO3−δ and its applications for neuromorphic computing, npj Computational Materials (2020). DOI: 10.1038/s41524-020-00437-w                             https://www.uchicago.edu/

 

 

 

Beyin Benzeri Cihazlar/Beyin Benzeri Cihazlar /Beyin Benzeri Cihazlar

1 Paylaşımlar

3 thoughts on “Yapay Nöron ve Sinapslarla Beyin Benzeri Cihazlar Tasarlanacak”

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Solve : *
1 + 19 =


This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.