Yapay Zeka Çipinde Devrim: Memristörler Nöral Zaman İşleyişini Taklit Ediyor…

 

Yapay Zeka Çipinde Devrim: Memristörler Nöral Zaman İşleyişini Taklit Ediyor…

Yapay sinir ağları, ayarlanabilir bir memristörün geliştirilmesiyle yakında zamana bağlı verileri daha verimli bir şekilde işleyebilir. Michigan Üniversitesi liderliğindeki bir çalışmada ayrıntıları verilen bu teknoloji, yapay zekanın enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir. 

Beyinde zaman işleyişi, sinyal alındıktan sonra farklı hızlarda rahatlayan nöronlar tarafından yapılır; artık memristörler (nöronların donanım analogları) da bunu yapabiliyor. Yapay sinir ağları yakında ses ve video verileri gibi zamana bağlı bilgileri daha verimli bir şekilde işleyebilir. Michigan Üniversitesi’nin öncülüğünde yapılan bir araştırmada, “rahatlama zamanı” ayarlanabilen ilk memristör bugün Nature Electronics’te bildirildi.

Enerji Verimliliği ve Yapay Zeka

Elektrik dirençlerinde bilgi depolayan elektrikli bileşenler olan memristörler, günümüzün grafik işlem birimleriyle karşılaştırıldığında yapay zekanın enerji ihtiyacını yaklaşık 90 kat azaltabilir. Zaten yapay zekanın 2027 yılında dünyanın toplam elektrik tüketiminin yaklaşık yüzde yarımını oluşturacağı öngörülüyor ve daha fazla şirket yapay zeka araçlarını satıp kullandıkça bu durumun daha da artma potansiyeli var.

“Şu anda yapay zekaya çok fazla ilgi var, ancak daha büyük ve daha ilginç verileri işlemek için yaklaşım ağ boyutunu artırmaktır. Bu pek verimli değil,” dedi UM’de James R. Mellor Mühendislik Profesörü ve çalışmanın UM malzeme bilimi ve mühendisliği doçenti John Heron ile ortak yazarı Wei Lu.

GPU’larla İlgili Sorun Sorun,

GPU’ların yapay zeka algoritmalarını çalıştıran yapay sinir ağlarından çok farklı çalışmasıdır; tüm ağ ve tüm etkileşimleri, hem zaman hem de enerji tüketen harici bellekten sırayla yüklenmelidir. Buna karşılık, memristörler enerji tasarrufu sağlar çünkü hem yapay hem de biyolojik sinir ağlarının harici bellek olmadan işleyişinin temel yönlerini taklit ederler. Memristör ağı bir dereceye kadar yapay sinir ağını bünyesinde barındırabilir.

Memristor Malzemelerindeki Yenilikler

Yakın zamanda UM Ph.D. olan Sieun Chae şöyle konuştu: “Yepyeni malzeme sistemimizin, zaman sabitleri değişmeden, yapay zeka çiplerinin enerji verimliliğini en son teknoloji ürünü malzemeye göre altı kat artırabileceğini tahmin ediyoruz.” Malzeme bilimi ve mühendisliği mezunu ve elektrik ve bilgisayar mühendisliği alanında UM’den yeni mezun olan Sangmin Yoo ile çalışmanın ortak baş yazarı. Biyolojik sinir ağında zaman işleyişi gevşeme yoluyla sağlanır.

Her nöron elektrik sinyallerini alır ve gönderir ancak bu, sinyalin ilerleyeceğinin garantisi değildir. Nöronun kendi sinyalini gönderebilmesi için gelen sinyallerin belirli bir eşiğine ulaşılması ve bunun belirli bir süre içinde karşılanması gerekir. Çok fazla zaman geçerse, elektrik enerjisi dışarı sızacağından nöronun gevşediği söylenir. Sinir ağlarımızda farklı gevşeme zamanlarına sahip nöronların bulunması, olay dizisini anlamamıza yardımcı olur.

Memristörler Nasıl Çalışır?

Memristörler biraz farklı çalışır. Bir sinyalin toplam varlığı veya yokluğundan ziyade değişen şey, elektrik sinyalinin ne kadarının geçtiğidir. Bir sinyale maruz kalmak, memristörün direncini azaltarak bir sonraki sinyalin daha fazlasının geçmesine izin verir. Memristörlerde gevşeme, direncin zamanla tekrar yükselmesi anlamına gelir.

Lu’nun grubu geçmişte memristörlere rahatlama zamanı kazandırmayı araştırmış olsa da, bu sistematik olarak kontrol edilebilecek bir şey değildi. Ancak şimdi, Lu ve Heron’un ekibi, temel malzemedeki değişikliklerin farklı dinlenme süreleri sağlayabileceğini ve memristör ağlarının bu zaman tutma mekanizmasını taklit etmesini sağladığını gösterdi.

Malzeme Bileşimi ve Testi

Ekip malzemeleri itriyum, baryum, karbon ve oksijenden oluşan süper iletken YBCO üzerine inşa etti. -292 Fahrenheit’in altındaki sıcaklıklarda elektriksel direnci yoktur , ancak kristal yapısı nedeniyle bunu istediler. Memristör malzemesindeki magnezyum, kobalt, nikel, bakır ve çinko oksitlerin organizasyonunu yönlendirdi. Heron bu tip oksiti, entropi ile stabilize edilmiş bir oksit, “atom dünyasının mutfak lavabosu” olarak adlandırıyor; ne kadar çok element eklenirse, o kadar kararlı hale gelir.

Ekip, bu oksitlerin oranlarını değiştirerek 159 ila 278 nanosaniye veya saniyenin trilyonda biri arasında değişen zaman sabitlerine ulaştı. Kurdukları basit memristör ağı, sıfırdan dokuza kadar olan sayıların seslerini tanımayı öğrendi. Eğitildikten sonra, ses girişi tamamlanmadan önce her sayıyı tanımlayabiliyordu.

Gelecek görünüşü

Bu memristörler enerji yoğun bir süreçle yapıldı çünkü ekibin özelliklerini tam olarak ölçmek için mükemmel kristallere ihtiyacı vardı, ancak seri üretim için daha basit bir sürecin işe yarayacağını öngörüyorlar. Heron, “Şimdiye kadar bu bir vizyon, ancak bu malzemeleri ölçeklenebilir ve uygun fiyatlı hale getirmenin yolları olduğunu düşünüyorum” dedi. “Bu malzemeler dünyada bol miktarda bulunur, toksik değildir, ucuzdur ve neredeyse üzerlerine püskürtebilirsiniz.”

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu