Beyin Gibi Çalışan Bilgisayarlar: Nöromorfik Hesaplama Nedir?

sasha85ru/iStock.com

Bir mikroçip üzerinde 3D olarak gösterilen bir beyin

Bilgisayarlar, günümüzde hemen her alanda bize yardımcı olan makinelerdir. Fakat kullandığımız geleneksel bilgisayarların birtakım sınırları bulunur. Örneğin çok enerji tüketen bu bilgisayarlar, insan beyninin karar verme yeteneğini tam anlamıyla taklit edemez. Peki, bilgisayarlar tıpkı beynimiz gibi çalışabilseydi ne olurdu? Bu sorunun cevabını arayan teknolojiye nöromorfik hesaplama denir.

Nöromorfik Hesaplama Nedir?

Nöromorfik hesaplama, bilgisayarların insan beynine benzer bir şekilde bilgi işleyebilmesini amaçlayan bir teknoloji. Beynimizdeki sinir hücreleri yani nöronlar, elektrik sinyalleri aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurar ve bilgi işler. Nöromorfik hesaplamada da nöromorfik çipler kullanılır. Bu çipler sinir hücrelerini ve bağlantılarını taklit eden bir yapıya sahiptir. Bilgisayarların daha hızlı ve daha az enerji tüketerek işlem yapmasını sağlarlar. Örneğin geleneksel bir bilgisayar çok karmaşık bir işlemi yerine getirmek için çok fazla enerji harcar. Nöromorfik çipler ise bunu çok daha az enerjiyle yapabilir. Bu da çevre dostu ve daha verimli çalışan bilgisayarlar anlamına gelir.

Chrıstıan Lagerek/Scıence Photo Lıbrary/Getty Images

Beyin gerçek zamanlı veri işleme ve karar verme yeteneğine sahipken mikroçipler bu yeteneklerin elektronik dünyadaki fiziksel temsilidir.

Beyin Çipleri: Bilim Kurgu Gerçek mi Oluyor?

Bilim insanları, beynimizin çalışma prensiplerinden ilham alarak beyin gibi işleyen bilgisayar çipleri geliştiriyor. Bu çipler, özellikle yapay zekânın daha hızlı öğrenmesi ve adaptasyon yeteneği kazanması için kullanılıyor.

shih-wei/E+/Getty Images

 Modern bir mikroçip

Bu konuda en dikkat çeken örneklerden biri, Intel’in geliştirdiği Loihi ve IBM’in geliştirdiği NorthPole çipleri. Intel tarafından geliştirilen Loihi çipi, asenkron bir dikenli sinir ağı (SNN, biyolojik sinir ağlarının işleyişini daha yakından modelleyen bir yapay sinir ağı türü) kullanan ve yüksek verimlilikte öğrenme ve çıkarım yapabilen bir nöromorfik araştırma test çipidir. Intel’in 14 nm üretim teknolojisi ile üretilmiş olan çip, 128 nöromorfik çekirdeğe ve SNN eğitimi için benzersiz bir programlanabilir mikro kod öğrenme motoruna sahip. Bu sayede daha karmaşık yapay zekâ görevlerini yerine getirebiliyor. Özellikle robotik, sağlık ve akıllı şehir uygulamaları için tasarlanan Loihi, öğrenme ve adaptasyon yetenekleri ile ön plana çıkıyor. Diğer bir deyişle tıpkı insan beyni gibi deneyimlerinden öğrenip kendini geliştirebiliyor.

Intel Corporation

Intel tarafından geliştirilen Loihi çipi

IBM tarafından geliştirilen NorthPole çipi ise yüksek işlem kapasitesi ve enerji verimliliği ile dikkat çekiyor. Özellikle gerçek zamanlı bilgi işleme yetenekleri sayesinde otonom sistemler ve robotik gibi alanlarda tercih ediliyor. Bu platform, karmaşık sinir ağı modellerinin daha az enerji ile çalışmasını sağlayarak gelecekte enerji verimliliğini artıracak çözümler sunuyor.

IBM.com

IBM tarafından geliştirilen NorthPole çipi

Nöromorfik Hesaplama Nerelerde Kullanılıyor?

Nöromorfik hesaplama, birçok farklı sektörde önemli gelişmelere yol açabilir. Bu kullanım alanlarından bazıları robotik, otonom araçlar, hastalık tanısı ve akıllı şehirlerdir. Nöromorfik çipler sayesinde robotlar, insan gibi düşünme ve öğrenme yeteneği kazanabiliyor. Bu çiplerin kullanıldığı robotlar sadece programlanmış görevleri yerine getirmekle kalmayıp kendi başlarına öğrenip karar verebiliyor. Bu, özellikle endüstri, sağlık ve hizmet sektörlerinde kullanılan robotlar için büyük bir devrim anlamına geliyor. Yollarda karşılaştıkları engelleri hızla analiz edip en iyi rotayı seçmek zorunda olan otonom araçlar, nöromorfik hesaplama sayesinde daha hızlı ve doğru kararlar verebilir. Böylece kaza riskleri azaltılabilir. Ayrıca bu çiplerin enerji verimliliği, araçların batarya ömrünü de uzatabilir.

Nöromorfik hesaplamanın kullanılabileceği bir diğer alan ise sağlık sektörü. Nöromorfik hesaplama, doktorların hastalıkları daha hızlı teşhis etmesine ve kişiye özel tedavi planları geliştirmesine yardımcı olabilir. Yapay zekâ destekli sağlık robotları sayesinde cerrahi operasyonlarda ya da teşhis süreçlerinde daha doğru ve hızlı sonuçlar alınabilir.

Nöromorfik çiplerin akıllı şehir projelerinde trafik yönetimi ve enerji tüketiminin optimize edilmesi gibi konularda da büyük katkıları olabilir. Bu çipler, şehirlerin daha verimli ve çevre dostu olmasını sağlayabilir.

NanoStockk/ iStock.com

İnsan benzeri bir robotun karmaşık veri akışlarını yönetmesi

Nöromorfik Hesaplamanın Günlük Yaşamımıza Yansıyabilecek Örnekleri Neler?

Gelecekte nöromorfik hesaplama sayesinde cep telefonlarından bilgisayar oyunlarına birçok teknolojik ürün çok daha akıllı ve verimli hâle gelebilir. Örneğin bir akıllı bir telefon, kullanıcısının alışkanlıklarını öğrenip ona en uygun önerilerde bulunabilir veya bir video oyununda bilgisayardaki yapay zekâlı rakipler kişinin oyun stratejisini öğrenip buna göre daha zorlu hamleler yapabilir. Günlük yaşamımızın birçok alanında bu teknolojinin daha fazla kişiselleştirme ile akıllı cihazlarla etkileşim kurmamızı sağlaması bekleniyor.

Yuichiro Chino/ Moment/ Getty Images

Nöromorfik hesaplama, bilgisayar dünyasında köklü bir değişim başlatmaya aday bir teknoloji. Bu teknoloji ile bilgisayarlar, insan beyni gibi öğrenip karar verebilecek hâle geliyor. Loihi ve NorthPole gibi gelişmiş beyin çipleri, gelecekte hayatımızı kolaylaştıracak birçok yeniliğe öncülük edecek. Bu teknoloji sayesinde bilgisayarlar, daha az enerji harcayarak çok daha karmaşık görevleri yerine getirebilecek.

Kaynaklar:

• https://thinktech.stm.com.tr/uploads/docs/1608992642_stm-Nöromorfik-islem-teknolojisi- son.pdf
• https://www.elektrikport.com/haber-roportaj/Nöromorfik-cipler-yapay-zekanin- dostu/23512#ad-image-0
• https://www.intel.com/content/www/us/en/research/neuromorphic-computing.html
• https://www.ibm.com/think/topics/neuromorphic-computing
• https://open-neuromorphic.org/neuromorphic-computing/
• https://www.eetimes.com/what-is-holding-back-neuromorphic-computing/
• https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-builds-worlds-largest- neuromorphic-system.html#gs.f09xcd

Yazar Hakkında:

Murat Can Işık

Stanford Üniversitesi