Çift Yönlü Yapay Sinaps Beyin Kimyasını Taklit Ediyor
Sentetik bir sinaps, karmaşık hesaplamaları öğrenebilen ve hesaplayabilen daha hızlı sinir ağlarının yolunu açabilir. Bu sentetik sinaps, biyolojik bir sinapsın işleyiş şeklini kopyalıyor ve hem uyarıcı hem de engelleyici sinyallere tepki veriyor.
ABD’deki araştırmacılar tarafından, biyolojik muadiline benzer, iki sinyal tipi arasında geçiş yapabilen yapay bir sinaps geliştirildi. Yapay sinapslar, beynin çalışma biçimini taklit ederek sinir ağı programlamalarında devrim yaratabilir.
Beyinde komşu nöronlar arasındaki bağlantıları oluşturan bazı sinapslar, iki tip nörotransmiter(sinir devim salgısı) salabilir: uyarıcı ve engelleyici. Bir uyarıcı sinyal, bir nöronun ateşlenme olasılığının artmasına neden olurken; bir engelleyici sinyal, nöronun aktivitesine karşı koyar. Çalışmayı Florida Üniversitesi’nden Jing Guo ile birlikte yöneten Southern Wrang Üniversitesi’nden Han Wang, ” Bu sistemi, arabadaki gaz ve fren sistemleri gibi düşünebilirsiniz. Her ikisine birden sahip olmak, sağlam ve istikrarlı bir sinir ağının temelini oluşturur. “diyor.
Çoğu yapay sinaps yalnızca bir sinyal tipi üretir. Uyarıcı ve engelleyici tepki arasında geçiş yapabilen birkaç cihaz tipinde ise ek bir elektrot gereklidir, fakat bu ekler cihazları hantallaştırırken aynı zamanda çoğaltılmalarını da zorlaştırır, diye açıklıyor Wang. Guo, Wang ve ekibi tarafından inşa edilen cihaz, bu tip bir modülasyon elektrotu gerektirmemektedir. Bir uyarıcı ve engelleyici çıktı elde etmek için, sadece giriş voltajı değiştirilerek elektrot yapılandırılabilir. Wang’a göre diğer cihazlar, üç nöronun birlikte çalıştığı farklı bir kurulum şekli olan heterosinapsları andırırken; bu elektrot, biyolojik bir sinapsa daha fazla benzerlik gösteriyor.
Yapay sinaps işlevinin anahtarı, siyah fosfor üzerine kalay selenür ile elde edilen, katmanlı yarı iletken bir yapıdır. Bu malzemelerin özellikleri, elektriksel özelliklerini ayarlayarak sinapsı yeniden yapılandırmamızı sağlıyor, “diye açıklıyor Wang.
Buna benzer cihazlar bir gün yapay sinir ağlarındaki transistörlerin yerlerini alabilir. İsviçre Zürih Nörobilişim Enstitüsü(Institute of Neuroinformatics )’nden Giacomo Indiveri, “Mevcut sinir ağlarında yaşanan sorun, çok fazla veriye ve hesaplama gücüne ihtiyaç duyulması ve bunun da aynı oranda enerji tüketimine yol açmasıdır” diyor. “Sinir ağları için özel donanım uygulamaları adına çalışmalar umut verici çünkü böylece güç tüketimi azaltılabilir ve öğrenme süreci hızlandırılabilir.”
Ancak, Southampton Üniversitesi’nden nanoelektronik profesörü Themis Prodromakis, yeni cihazın yüksek güç tüketimi konusunda endişeli – diğer teknolojik cihazlar 1V’den daha az kullanmasına karşın bu ürün yaklaşık 20V gerektiriyor. “Bu çalışmanın daha rekabetçi olabilmesi için, rakip teknolojilere kıyasla güç tasarrufunda daha fazla ilerleme kaydetmesi gerekecek.” Prodromakis, “böyle cihazların birleşimini kullanan sinir ağlarının büyük çaplı uygulamasını göz önüne alırsak, güç tasarrufu özellikle önem taşır,”diyor. Indiveri, “Bu cihazda kullanılan gerilim sinyallerinin onlarca volta yükseldiği ve standart teknoloji ile birlikte kullanılmasının zor olacağı” konusunda hemfikir.
Kaynak : chemistryworld.com
