Grafen Bazlı Bellek Rezistörleri, Beyin Tabanlı Bilgisayarlar İçin Umut Vadediyor

Geleneksel bilgisayarların ilerlemesi artık yavaşlamaya başladı. Bu dönemde farklı bilişim teknolojileri ilerleme göstermek için bir fırsat elde etmiş oldu. Bunlardan biri de insan beyninin çalışma şekline uyumlu bilgisayarlar.

Penn State Üniversitesi’nden bir araştırmacı ekibi, insan beynindeki nöral ağ yapısını ve beynimizin analog doğasını bilgisayarlara aktarma yolunda önemli bir adım attı. Makineler böylece insan beyniyle de daha iyi iletişime geçebilecek.

Dijitalden analoga dönüş

Modern bilgisayarlarımız dijitaldir, 1 ve 0’lar ile çalışır. Beynimiz gibi analog sistemlerin ise bulunabilecekleri çok daha fazla durum vardır. Basitçe örneklendirmek gerekirse bilgisayar ışığı açar ya da kapar. Beynimiz ise parlaklığı istediği seviyeye göre ayarlayabilir.

Penn State Üniversitesi’nde araştırmacı takımın lideri olan Saptarshi Das’a göre beyinden ilham alan ve Nöromorfik adı verilen bilgisayarlar aslında 40 yıldır çalışmalara konu oluyor. Günümüzde ise hızlı görsel işleme ve büyük veride düzenleri görme gibi alanlar beynimize benzer sistemlerin daha başarılı olduğu ve büyük ihtiyaç duyulan alanlar olarak öne çıkıyor. 

Das’ın da belirttiği üzere dijital sistemlerdeki problem, verinin işlenmesi ile depolanmasının farklı yerlerde gerçekleşmesinden kaynaklanıyor. Bu da ciddi bir enerji kaybına ve hız düşüşüne neden oluyor. Ayrıca gereken depolama alanını da büyük oranda artırıyor. 

Yeni nöral ağ modeli

Yapay nöral ağlar oluşturduklarını ve bu sistemlerle beyindeki enerji ve alan tasarrufunu yansıtmak istediklerini söyleyen araştırmacı Thomas Shranghamer, beynin gücünü de ilginç bir örnekle açıklıyor. Beynimizi kafamızın üstünde taşıdığımızı söyleyen araştırmacı, süper bilgisayarların ise birkaç tenis kortu kadar alan kapladığını belirtiyor.

Yeni geliştirilen yöntemde bir grafen katmanına veriler ve işlem kapasitesi yükleniyor. Gerçekleştirilen işlemde verilen elektriğin hangi bölgeye ne yoğunlukta gittiğine göre bu verilerin ve işlem kapasitesinin kullanımı şekilleniyor. Böylece çok sayıda bellek durumu tek bir grafen yüzeyde tutulabiliyor.