İnsan beyni inanılmaz bir bilgi işlem makinesidir. Yalnızca üç kilo kadar ağırlığıyla, bilgileri en hızlı süper bilgisayardan bin kat daha hızlı işleyebilir, güçlü bir dizüstü bilgisayardan bin kat daha fazla bilgi depolayabilir ve tüm bunları 20 watt'lık bir ampulden daha fazla enerji kullanmadan yapabilir.
Araştırmacılar, biyolojik nöronlar gibi çalışabilen ve bir gün onlarla bağlantı kurabilen yumuşak, esnek organik malzemeler kullanarak bu başarıyı tekrarlamaya çalışıyorlar. Sonunda, yumuşak "nöromorfik" bilgisayar çipleri doğrudan beyne yerleştirilebilir ve insanların yapay bir kolu veya bir bilgisayar monitörünü sadece düşünerek kontrol etmesine olanak tanır.
Gerçek nöronlar gibi ancak geleneksel bilgisayar çiplerinden farklı olarak bu yeni cihazlar hem kimyasal hem de elektrik sinyalleri gönderip alabilir. "Beyniniz kimyasallarla, dopamin ve serotonin gibi nörotransmitterlerle çalışır. 2021 Yıllık Malzeme Araştırması İncelemesi'nde organik nöromorfik cihazların potansiyeli hakkında yazan Stanford Üniversitesi'nde malzeme bilimcisi olan Alberto Salleo, "Malzemelerimiz onlarla elektrokimyasal olarak etkileşime girebiliyor" diyor.
Salleo ve diğer araştırmacılar, transistörler, bellek hücreleri ve diğer temel elektronik bileşenler gibi davranabilen bu yumuşak organik malzemeleri kullanarak elektronik cihazlar yarattılar.
Çalışma, insan nöral bağlantılarının veya sinapslarının nasıl çalıştığını taklit eden nöromorfik bilgisayar devrelerine artan ilgiden kaynaklanıyor. Bu devreler, silikon, metal veya organik malzemelerden yapılmış olsun, dijital bilgisayarlardakinden çok insan beynindeki nöron ağları gibi çalışır.
Geleneksel dijital bilgisayarlar adım adım çalışır ve mimarileri, hesaplama ve hafıza arasında temel bir ayrım oluşturur. Bu bölünme, hız ve enerji kullanımı için bir darboğaz yaratarak, bilgisayar işlemcisindeki konumlar arasında birler ve sıfırların gidip gelmesi gerektiği anlamına gelir.
Beyin her şeyi farklı yapar. Tek bir nöron, diğer birçok nörondan sinyaller alır ve tüm bu sinyaller birlikte alıcı nöronun elektriksel durumunu etkiler. Gerçekte, her bir nöron, hem aldığı tüm sinyallerin değerini entegre eden bir hesaplama cihazı hem de bir hafıza cihazı olarak hizmet eder.
Araştırmacılar, bu yeteneği taklit eden bir dizi farklı "hatırlayıcı" cihaz geliştirdiler. İçlerinden elektrik akımı geçtiğinde, elektrik direncini değiştirirsin. Biyolojik nöronlar gibi bu cihazlar da maruz kaldıkları tüm akımların değerlerini toplayarak hesap yapıyor. Ve sonuçta ortaya çıkan direncin aldığı değeri hatırlarlar.
Şu anda çoğu memristör (bellek direnci) ve ilgili cihaz organik materyalleri temel almıyor, standart silikon çip teknolojisini kullanıyor. Hatta bazıları ticari olarak yapay zeka programlarını hızlandırmanın bir yolu olarak kullanılıyor. Ancak Salleo, organik bileşenlerin işi daha az enerji kullanarak daha hızlı yapma potansiyeline sahip olduğunu söylüyor. Daha da iyisi, kendi beyninizle bütünleşecek şekilde tasarlanabilirler. Malzemeler yumuşak ve esnektir ve ayrıca biyolojik nöronlarla etkileşime girmelerine izin veren elektrokimyasal özelliklere sahiptir.
Örneğin, şu anda Almanya'daki RWTH Aachen Üniversitesi'nde elektrik mühendisi olan Francesca Santoro, gerçek hücrelerden girdi alan ve ondan "öğrenen" bir polimer cihaz geliştiriyor. Cihazında hücreler, gerçek nöronları birbirinden ayıran sinapslara benzer şekilde küçük bir boşlukla yapay nörondan ayrılıyor. Hücreler bir sinir sinyali kimyasalı olan dopamini ürettikçe, dopamin cihazın yapay yarısının elektriksel durumunu değiştirir. Hücreler ne kadar çok dopamin üretirse, tıpkı iki biyolojik nöronda görebileceğiniz gibi, yapay nöronun elektriksel durumu o kadar çok değişir. Santoro, "Nihai hedefimiz gerçekten nöronlar gibi görünen ve nöronlar gibi hareket eden elektronikler tasarlamaktır" diyor.
Biyolojik nöron, yapay nöronla bağlantı noktasında dopamin (kırmızı toplar) salgılar. Boşluktaki bir çözüm, dopamine cihaz boyunca akmasına izin veren pozitif bir yük (altın toplar) verir. Elektrik direnci, dopaminin ne kadar hızlı salındığına ve yapay nöronda ne kadar biriktiğine bağlıdır.
Yaklaşım, protezleri veya bilgisayar monitörlerini sürmek için beyin aktivitesini kullanmanın daha iyi bir yolunu sunabilir. Bugünün sistemleri, yalnızca geniş elektriksel aktivite modellerini yakalayabilen elektrotlar da dahil olmak üzere standart elektronikler kullanır. Ve ekipman hantaldır ve çalışması için harici bilgisayarlara ihtiyaç duyar.
Esnek, nöromorfik devreler bunu en az iki şekilde geliştirebilir. Tek tek nöronlardan gelen sinyallere yanıt vererek, nöral sinyalleri çok daha ayrıntılı bir şekilde çevirebilirler. Salleo, cihazların gerekli hesaplamaların bazılarını kendileri de gerçekleştirebileceğini ve bunun enerji tasarrufu sağlayıp işlem hızını artırabileceğini söylüyor.
Salleo ve Santoro, bu tür düşük seviyeli, merkezi olmayan sistemlerin nöromorfik hesaplama için umut verici bir yol olduğunu söylüyor. Santoro, "Nöronların elektriksel işleyişine benzemeleri, onları nöronal dokuyla ve nihayetinde beyinle fiziksel ve elektriksel bağlantı için ideal kılıyor" diyor.
Kaynak: https://bigthink.com/the-future/computer-chips-brain-cells/