Günümüzde neuromorphic chip yani nöromorfik çip araştırması sürmektedir. Nöromorfik çiplerin bu kadar merak edilmesinin nedeni günümüz teknolojilerinin en büyük sorununa çözüm sunmalarıdır. Bilim insanları nörüformik çiplerin verimlilik ve öğrenme kapasitesi açısından geleneksel çiplere göre çok daha gelişmiş olduğunu ifade etmektedir. Bu noktada beyin benzeri işlemci olarak da tanımlanan nöromorfik çiplerin nasıl çalıştığı da sıklıkla araştırılan konulardan biridir.
Günümüzde bilgi işlem teknolojileri insan beyninin karmaşık yapısını anlamaya ve taklit etmeye yönelik büyük bir dönüşüm sürecinden geçmektedir. Bu dönüşümün merkezinde yer alan nöromorfik çipler ise geleneksel bilgisayar mimarilerinden daha farklı olarak çalışmaktadır. Bu çipler insan beyninin sinirsel işleyişini örnek alan donanım sistemleridir. Nöromorfik terimi sinir biçimli anlamına gelir. Bu da çiplerin adeta beynin içerisindeki sinir ağlarının dijital bir yansıması olduğunu göstermektedir.
Nöromorfik çipler klasik işlemcilerden ya da grafik işlemcilerden farklı olarak veriyi seri halde işlemez. Bunun yerine verileri paralel ve bağlantısal bir şekilde işler. Bu çiplerin temeli nöron ve nöronlar arasındaki iletişimi sağlayan sinaps yapılarının dijital karşılıklarını üretmeye dayanır.
Bir nöromorfik çip milyonlarca yapay nöron ve milyarlarca sanal sinaps barındırabilir. Bu yapı çipe öğrenme, uyum sağlama ve örüntü tanıma gibi insan beynine özgü özellikler kazandırır. Dolayısıyla nöromorfik çipler verilen komutları yerine getirmekle kalmaz aynı zamanda deneyimlerinden öğrenebilir.
Nöromorfik sistemlerin çalışma prensibi beynin biyolojik sinyalleşme mantığına dayanır. Beyindeki nöronlar elektriksel darbeler yoluyla birbirleriyle iletişim kurar. Nöromorfik çipler de aynı mantığı spiking neural networks yani sıçrayan sinir ağları adı verilen yapay sistemlerle taklit eder.
Bu sistemde bilgi sürekli akan bir veri olarak değil zamana bağlı sinyaller şeklinde işlenir. Bu durum hem işlem gücünü artırır hem de enerji tüketimini minimuma indirir. Klasik bilgisayarlarda veri depolama ve işlem yapma birimleri birbirinden ayrıdır. Beyin benzeri işlemci nöromorfik çiplerde ise bu iki işlev aynı sistem içerisinde yer alır. Bu özellik veri akışını hızlandırır ve “Von Neumann darboğazı” olarak bilinen performans sınırlamasını ortadan kaldırır.
Nöromorfik çipler teknik üstünlüklerinin yanı sıra enerji verimliliği ve öğrenme kabiliyetiyle öne çıkar. Bilindiği üzere geleneksel işlemciler çok fazla enerji harcamaktadır. Nöromorfik çipler ise beynin çalışma prensiplerine benzer şekilde çok düşük enerjiyle büyük işlemler yapabilir. Nöromorfik çip araştırmaları henüz erken aşamalarda olsa da bilim insanları bu teknolojiyi insan benzeri zekanın başlangıcı olarak görmektedir. Dolayısıyla bu teknoloji gelecekte insan beyninin dijital modellemesi ve biyolojik zekânın taklit edilmesi gibi çığır açıcı çalışmalara da kapı aralayabilir.
markasıdır.
Haber Gönder
