Pekin Üniversitesi tarafından yürütülen bir araştırmada, insan beyninin kıvrımlı yüzeyini 10 milisaniyenin altında ve yüksek hassasiyetle modelleyebilen yeni bir memristör çip geliştirildi. Çin Bilimler Akademisi Şanghay Mikrosistem ve Bilgi Teknolojileri Enstitüsü iş birliğiyle üretilen çipe ilişkin çalışma, saygın bilim dergisi "Science"ta yayımlandı.
Geleneksel sistemlerin sınırlarını aşan teknoloji
Zaman içinde evrilen karmaşık sistemleri takip etmek amacıyla nöral ağları matematiksel denklemlerle eşleştiren yapay zeka sistemleri, fiziksel modelleme, tıbbi görüntüleme ve üç boyutlu beyin rekonstrüksiyonunda yaygın olarak kullanılıyor. Ancak geleneksel bilgisayarlar, bellek ile işlemci arasında sürekli veri transferi yapmak zorunda olduğu için işlem süreçleri yavaşlıyor ve yüksek enerji tüketimine yol açıyordu.
Yeni geliştirilen memristör çip, kritik hesaplamaları doğrudan verilerin depolandığı bellek içinde gerçekleştirerek bu darboğazı ortadan kaldırıyor. Bu sayede beyin modelleme süreçleri çok daha hızlı ve düşük enerjiyle tamamlanabiliyor.
Çarpıcı performans verileri
40 nanometrelik üretim süreciyle imal edilen ve yalnızca 0,28 milimetrekarelik bir alan kaplayan çip, 50 MHz frekansında çalışıyor. Nöral dinamik hesaplamalarında gelişmiş ASIC işlemcilere kıyasla 3,82 ila 36,27 kat daha hızlı performans sergileyen çip, aynı anda 11,75 ila 24,73 kat daha az güç tüketiyor. Beyin kabuğu yüzeyinin yeniden oluşturulması işlemlerinde ise NVIDIA A100 GPU'ya kıyasla 478 kata kadar hız artışı sağlandığı belirtiliyor.
Testlerde beynin beyaz ve gri madde sınırlarını başarıyla modelleyen çip, karmaşık beyin kıvrımlarını koruyarak pürüzsüz ve topoğrafik olarak tutarlı üç boyutlu yüzey ağları oluşturmayı başardı.
Tıbbi teknolojilerde devrim potansiyeli
Yapay zeka odaklı karmaşık modellemeleri milisaniye seviyesine indiren bu teknolojinin; beyin-bilgisayar arayüzleri, dijital beyin ikizleri, ameliyat esnasında eş zamanlı navigasyon sistemleri ile Alzheimer ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkların araştırmalarında kullanılması hedefleniyor. Araştırmacılar, çipin özellikle nörolojik rahatsızlıkların teşhis ve tedavisinde çığır açabileceğini vurguluyor.
Geliştirilen bu yeni nesil çip, beyin modelleme alanında enerji verimliliği ve hız açısından önemli bir sıçrama olarak değerlendiriliyor. Çalışmanın, gelecekte daha karmaşık nöral hesaplamaların gerçek zamanlı olarak yapılmasının önünü açması bekleniyor.
