Yeni Organik Yapay Sinapslar, Beyin-Benzeri Bilgisayarların Sahip Olmadığı Biyolojik Boşlukları Köprülüyor

AlphaGo’nun dünya şampiyonu Lee Sedol’a karşı kazandığı tarihi zaferden ve DeepStack’ın profesyonel poker oyuncularına karşı kazanmış olduğu nefes kesici zaferden de anlaşılacağı üzere, yapay zeka, hızını almış gidiyor.

Bu momentumun bir kısmı, insan beyninin çok tabakalı yapısını seyrek biçimde taklit eden yapay sinir ağlarındaki çığır açan buluşlardan kaynaklanmaktadır. Ancak burada benzerlik sona eriyor. Beyin bir ampulü çalıştırmaya yetecek kadar enerji ile homurdana homurdana çalışırken, AlphaGo’nun sinir ağı, 1,920 CPU(merkezi işlemci) ve 280 GPU(grafik işlemcisi)’luk bir hızla çalışır. Toplam güç tüketimi yaklaşık bir milyon watt’ı bulur ki bu güç, biyolojik muadillerinden 50,000 kat daha fazladır.

Yeni Organik Yapay Sinapslar, Beyin-Benzeri Bilgisayarların Sahip Olmadığı Biyolojik Boşlukları Köprülüyor

Süper verimli beyinlerimizin ihtiyaç duyduğu enerji, tek bir ampul için gereken enerji kadardır.

Eldeki hesaplardan özetle, yapay sinir ağlarının ciddi bir problemi olduğunu görmek kolaydır; bilim adamları, akli açıdan çok güçlü makinalar tasarlarlar bile, günlük kullanımda pratik olamayacak kadar çok enerji talep edebilirler.

Burada kısmen suçlu olan donanım yapısıdır. Ayrı işlemci ve bellek birimlerine sahip bilgisayarlarımız, en basit anlatımla; beynin zarifçe uyguladığı, çoğunlukla paralel, enerji açısından verimli hesaplamaları destekleyebilecek şekilde kablolanmamıştır.

Son zamanlarda, Stanford Üniversitesi ve Sandia Ulusal Laboratuvarları’ndan bir ekip, beyin-benzeri bilgi işlem sistemleri için farklı bir yaklaşım benimsedi.

Bir sinir ağı benzerini, yazılımla yapmak yerine; beyin sinapsları­ dediğimiz, bilgi işleyen ve depolayan nöronlar arasındaki bağlantılar gibi davranan bir cihaz yaptılar ve geleneksel bilgi işlem donanımı fikrini baştan aşağı elden geçirdiler.

“Elektrokimyasal nöromorfik organik cihaz (ENODe)” olarak adlandırılan yapay sinaps, bir gün minimum enerji gereksinimleri ile beyin benzeri hesaplamalar yapan çipler oluşturmak için kullanılabilir.

Beyinle uyumlu ve esnek, organik malzemeden yapılan bu cihaz, daha iyi bir beyin-bilgisayar ara yüzüne önderlik ederek; bir sayborg geleceğinin yolunu açabilir. Ekip, bulgularını Nature Materials’da yayınladı.

Stanford’da maden mühendisi olan çalışma başyazarı Dr. Alberto Salleo: “Bu tamamen yeni bir cihaz ailesi, çünkü bu tür bir mimari daha önce gösterilmedi. Birçok önemli metrik için, inorganik maddelerle daha önce yapılmış olanlardan daha iyi performans sergiliyor” diyor.

Biyolojik Sinaps

Beynin işlemsel mimarisi temelde klasik bir bilgisayardan farklıdır. Beyin, ayrı işleme ve depolama birimlerine sahip olmak yerine, her iki işlevin yerine getirilmesi için sinaps kullanır. Peşinen söyleyelim, bu düzenleme daha iyi: işlemciden bellek birimine ileri geri veri dolaşımı için gerekli enerjiden tasarruf sağlıyor.

Sinaps, iki nöronun izdüşümlerinin buluştuğu bir yapıdır. Bir nevi pil hücresi gibi görünüyor, iki zar ve aralarında bir boşluk var. Beyin öğrenirken, elektrik akımları bir sinapsa ulaşıncaya kadar bir nöronal dalda aşağı doğru sekerek atlar. Orada, diğer dallardan gelen tüm atımlarla karışıp tek bir sinyal haline getirirler.

Yeni Organik Yapay Sinapslar, Beyin-Benzeri Bilgisayarların Sahip Olmadığı Biyolojik Boşlukları Köprülüyor

Nörotransmitterler(sinir taşıyıcıları) sinapslar arasında sürüklenir

Sinyal yeterince güçlü olduğunda, elektrik; nöronu, komşu bir nöronun sinapsına doğru sürüklenecek kimyasal maddeleri serbest bırakması için tetikler ve bu sayede komşu nöron ateşlenir.

İşte hayati zerre: Bu her gerçekleştiğinde, sinaps, akış yönündeki nöronun etkinleştirilmesi için daha az (veya daha fazla) enerji gerekmesi nedeniyle belli belirsiz bir değişime uğrar. Aslında, sinirbilimciler; sinapsların bilgiyi depolama şekillerinin, farklı iletken durumlar sayesinde olduğuna inanırlar.

Yapay Sinaps

Yeni cihaz, ENODe, doğanın tasarımından epey ilham alıyor.

Biyolojik bir sinaps gibi, ENODe, esnek organik malzemeden yapılmış ve ince bir aralıkla ayrılmış iki ince film ile protonların bu boşluktan geçmesini sağlayan bir elektrolitten oluşur. Cihazın tamamı bir ana anahtar ile kontrol edilir: açık olduğunda, cihaz “salt okunur” durumdadır; kapatıldığında cihaz “yazılabilir”dir ve bilgileri saklamaya hazır haldedir.

Veri girişi yapmak için araştırmacılar filmin üst tabakasını küçük bir gerilimle sıkça uyardı ve bir elektron salınımı sağladı. Yaşananlar ise şöyle: Film, kendini yüksüz hale getirmek için alt komşu filmden bir hidrojen iyonu “çalar”. Bu yükseltgenme-indirgenme reaksiyonu cihazın yükseltgenme seviyesini değiştirir ve bu da iletkenliğini değiştirir.

Tıpkı biyolojik sinapslar gibi, ilk elektriksel atım ne kadar uzun sürecek olursa, o kadar fazla hidrojen iyonu filmler arasında dolanmaya başlar ve bu da daha yüksek iletkenliğe karşılık gelir. Deney sonucundaki ölçeklenebilirlik elverişli bir şekilde doğrusaldı: araştırmacılar veriler üzerinde çalışarak, belirli bir hale geçmek için gereken voltajı, yüzde bir gibi sapmayla tahmin edebildiler.

Ekip, toplamda 500 ayrı iletken durum programladı. Bunların her biri hesaplama için kullanılabiliyor-bildiğimiz iki durumlu (0 ve 1) bilgisayara kıyasla tam bir bolluk- ve yapay sinir ağları gibi nöron tabanlı hesaplama modelleri için mükemmel destek sağlıyor.

Ana anahtar tasarımı, daha önceki beyin benzeri çiplerin peşini bırakmayan sinir bozucu bir sorunun çözülmesine de yardımcı oldu: voltaj-zaman ikilemi, aynı anda hem haller arasında düşük enerjili geçiş yapıp hem de belli bir halde uzun süre kararlı kalmayı elde edemeyeceğinizi belirten ikilem.

Bunun nedeni, eğer iyonlar hareket etmek için aktarım esnasında az voltaja (düşük enerji) ihtiyaç duyarlarsa, aktarım sonrasında kolayca dağılabilirler; bu da çiplerin rasgele değişebileceği anlamına gelir, diye açıklıyor doğrudan çalışmaya katılmamış ancak çalışmayla alakalı görüşlerini yazan Massachusetts Üniversitesi’nden Dr.J.Joshua Yang ve Dr. Qiangfei Xia.

ENODe “salt okunur” moduyla bu sorunun üstesinden gelir. Burada, ana anahtar açılır, cihaza gelen harici akımı keser ve katmanlardaki proton değişikliklerini önler.

“Cihazın minyatür bir sürümü, enerji tüketimini, biyolojik bir sinapsın enerji tüketiminin çok daha altına -birkaç milyon kat-indirebilir.”

Cihazın durumunu muhafaza eden mekanizmanın, aktarımı yöneten mekanizmadan ayrılmasıyla ekip, bitişik bir hal elde etmek için kabaca 0.5 milivoltluk bir aktarım voltajı kullanmayı başardı. Karşılaştırma yapmak için, son teknoloji ile donatılmış bir bilgisayarın veriyi işlemciden bellek birimine taşıması için gereken enerjinin yaklaşık onda biridir.

Bir kez bir halde kilitlendiğinde, cihaz 25 saat süreyle ve sadece yüzde 0,04 oranında değişiklikle bu durumunu muhafaza edebilir. Bu, ENODe’yi güvenilirlik açısından diğer benzer teknolojilerin çok üstüne koyan “çarpıcı bir özellik” dir.

Çalışma yazarı Dr.A Alec Talin, “Tıpkı bir batarya gibi bir kez şarj edildikten sonra, başka ek bir enerji gerektirmeksizin şarj edilmiş olarak kalıyor.”  diye açıklıyor.

ENODe’nin enerji ihtiyacı, hali hazırdaki cihazlara kıyasla çok düşük olmasına rağmen hala tek bir sinaps için tahminlerin binlerce katı daha fazladır. Ekip, aygıtı minyatür hale getirmek için çok çalışıyor ve bu, enerji tüketimini, biyolojik bir sinapsın enerji tüketiminin birkaç milyon kat altına indirebilir.

Nöromorfik Devreler

ENODe’lerin bir sinapsı gerçekten taklit ettiğini göstermek için ekip, tasarımlarını biyo-uyumlu plastik kullanarak hayata geçirdi ve bir dizi test yaptı.

Öncelikle, ENODe’yi bir elektrik devresine entegre ettiler ve bir ders kitabı deneyini öğrenme becerisini sergilediler: Bir çan sesi ile istemsiz bir ağız sulandırması tepkisi ilişkisi gibi, bir uyarana tekrar tekrar maruz kaldıktan sonra ilişki kurma, yani Pavlov şartlanması.

Ardından, ekip üç katmanlı bir ağ kurdu ve cihazı el yazısı basamakları ayırt edebilmesi için eğitti -araştırmacıların genellikle performanslarını test etmek için yapay sinir ağları çalıştırırken kullandıkları bir kıyaslama türü.

Fiziksel bir sinir ağı kurmak teknolojik açıdan zorlayıcı olduğundan, bu test için ekip, kendi nöron modelini fiziksel bir sinir ağını taklit etmekte kullandı.

Yazarlar, ENODe tabanlı sinir ağının, önceki beyin benzeri çiplerle elde edilenden çok daha yüksek olan yüzde 93 ila 97 arasında bir doğruluğa eriştiğini bildirdi.

Hesaplamadaki mahareti bir yana, ENODe özellikle beyindeki sinapsa denk düşmektedir. Cihaz, beyin dokusunda bulunmasa da, biyolojik olarak uyumlu ve hücreleri büyütmek için sıklıkla bir iskele olarak kullanılan organik bir maddeden yapılmıştır. Malzeme aynı zamanda esnektir ve düzensiz yüzeyleri saracak kadar bükülebilirdir. Bu sayede, araştırmacıların çoklu ENODe’leri küçük bir hacimde yüksek yoğunlukta paketlemelerine izin verebilir.

Dikkat çekilen başka bir konu ise 500 iletkenlik hali ile cihazın kendisi. “Analog dünyayla doğal olarak bağ kuran arayüzü sayesinde, enerji tüketen ve zaman alıcı analog-dijital dönüştürücülere olan ihtiyacı yok eden bir cihaz” diyor Yang ve Xie.

Talin, “Bu gelişme, gelecekte; devrelerden oluşan canlı biyolojik hücrelerin; yapay sinapslar vasıtasıyla arayüz oluşturarak hesaplama yapabilmelerinin yolunu açıyor” diyor. “Gelecekte daha iyi beyin-makine arayüzleri yaratılmasında bu olayın büyük etkilere sahip olabileceğini düşünüyoruz.”

Kaynak: singularityhub.com

İnovatif Kimya Dergisi aylık olarak çıkan bir e-dergidir. Kimya ve Kimya Sektörü ile ilgili yazılar yazılmaktadır.
×
İnovatif Kimya Dergisi aylık olarak çıkan bir e-dergidir. Kimya ve Kimya Sektörü ile ilgili yazılar yazılmaktadır.