Samuag
New member
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü (ETH), EMPA ve Zürih Üniversitesinden araştırmacılar, geniş bir kullanım alanına hitap edecek yeni bir memristör geliştirdi. İnsan beyninden ilham alınarak tasarlanan ve bu sayede bilhassa makine tahsili projelerinde güç verimliliği sunan elektronik devrelerin bahsedeceğimiz çalışmayla daha hayli gündeme geleceği varsayım ediliyor. Teknoloji dünyasındaki bu bileşenin yeni versiyonu hakkındaki ayrıntılara dilerseniz daha yakından bakalım.
Bilgisayarlarla karşılaştırıldığında, insan beyninin inanılmaz derecede güç verimliliğine sahip olduğu bilim topluluğunda aslına bakarsanız kabul görmüş durumda. Haliyle araştırmacılar, yenilikçi yapay zeka sistemlerinin tasarlanması konusunda beyni ve bünyesindeki nöronları örnek alıyor. Beynin yapısına misal biçimde geliştirilen sistemlerin, klasik bilgisayar ortamlarına kıyasla daha az güç harcanması da ilgileri üzerinde topluyor. Çünkü günümüzün standart bilgisayar mimarileri, makine tahsili alanındaki uygulamalarda devasa maliyetlere niye olmakla bir arada altyapı ilerleyişinin önündeki mahzurlardan biri pozisyonunda. Öbür taraftan, insan beynini model alan dizaynlar, yapay zekanın çalışma prensiplerine de uygun olduğu için yeni araştırmaların beğenilen konusu haline geldiğini söyleyebiliriz.
Bilim insanları, ayrıntıları depolayarak ve işleyerek tıpkı anda iki temel vazifesi üstüne alan nöronların benzerini elektronik tarafında memristör ismindeki bileşenle yapmayı hedefliyor. Buradaki umut, daima olarak altını çizdiğimiz güç kullanmasını en aza indirgemekle ilgili zira hepimizin bildiği standart işlemci ve depolama üniteleri içindeki data alışverişi, makine tahsili kelam konusu olduğunda en çok güç harcanan faktörlerin başında geliyor. Pekala nöronların gördüğü fonksiyonun elektronik tarafındaki karşılığı olarak nitelendirilen memristörler nedir biraz da bundan bahsedelim. Ayrıyeten mevzuyla alakalı daha ayrıntılı bilgi edinmek için yazının sonunda paylaştığımız kaynakçayı incelemenizi mutlaka tavsiye ederiz.
Bir Memristör Örneği (Kaynak: Chua Memristor Center)
Elektronik alanının Dartanyan’ı pozisyonundaki memristör, günümüzden yaklaşık 50 yıl evvel keşfedilmekle birlikte, ismi uzun yıllar boyunca teorik bir kavram olmaktan öteye geçemedi. Ta ki HP’den bir küme araştırmacı, 2008 yılında kullanışlı fizikî bir modelini geliştirene kadar. Bu bileşen, bir devredeki elektrik akımının akışını denetim eder lakin zati memristörler, üzerine uygulanan tansiyona bakılırsa direnç kıymetinin değişmesi ve uygulanan tansiyonun kaynağı ortadan kaldırılsa bile aldığı son direnç kıymetini hatırlaması yardımıyla büyük bir kıymete sahip. Hafızalı direnç olarak da nitelendirilen memristörlerin bu özellikleri, geçmişte içlerinden ne kadar yük geçtiğine bağlı olarak iletkenliği gelişen yahut zayıflayan sinapslara (nöronlar içindeki linklere) benzetiliyor. Çünkü bu devre elemanının da sinapslar üzere iki farklı çalışma formu var: Bunlar, sinyalin vakit içinde zayıfladığı ve kesildiği süreksiz (Volatile) mod ve sinyalin sabit bir biçimde kaldığı kalıcı (Non-volatile) mod. Yapay hudut ağları üzerinde yapılan çalışmalarda gereksinime uygun bir biçimde memristörler bu modlara bakılırsa üretilerek kullanılıyor ve ikisi içinde geçiş yapmak mümkün değildi. Ta ki İsviçre’de gerçekleştirilen araştırmaya kadar.
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü, EMPA ve Zürih Üniversitesinden bir ortaya bilim insanları, mevcut olanlarından fazlaca daha geniş uygulama yelpazesinde kullanılabilecek yeni bir memristörün konsepti üzerinde çalıştılar. İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nde doktora daha sonrası araştırmacı olan Rohit John’un hususla alakalı yaptığı açıklamada, “Memristörler için farklı çalışma modları var ve tüm bu modları yapay bir hudut ağının mimarisine bağlı olarak kullanabilmek avantajlı olurdu. Lakin bildiğimiz klasik memristörlerin modlardan biri için öncesinden yapılandırılması gerekiyordu.” diyerek bileşenlerdeki modlarla ilgili birtakım detaylardan bahsetmiş. John, açıklamasının devamında, iki çalışma modunun da insan beyninde bulunduğuna değinerek; biyokimyasal olarak nörondan nörona iletilen sinyalin vakit içinde zayıflamasını memristördeki süreksiz (Volatile) modla benzeştiğini, öğrenme faaliyetinde beyindeki nöronlarla yeni sinaptik kuvvetli irtibatların oluşmasını kalıcı (Non-volatile) mod ile uyuştuğunu belirtmiş. Buradaki sorun ise memristörlerin nöronlar üzere iki modu kullanamıyor oluşuydu lakin artık tahlile kavuşmuş durumda.
Araştırmacıların geliştirdiği yeni memristör, güneş gücü sistemlerinde ışıktan elektrik üreten fotovoltaik hücrelerdeki yarı iletken bir materyal olan halojenür perovskit nanokristallerden yapılmış. Bu sayede bileşen, üzerinde yürütülen akımın yoğunluğuna göre denetim edilebiliyor. Yani zayıf bir akımda süreksiz (volatile) mod etkinleşirken, kuvvetli bir akımda ise kalıcı (Non-volatile) mod aktifleşiyor. Rohit John’un bu çalışmayı Zürih Üniversitesi Nöroinformatik Enstitüsü’ndeki Giacomo Indiveri’nin kümesinde doktora öğrencisi olan Yiğit Demirağ ile birlikte yürüttüğünü de söylemeden geçmeyelim. Ayrıyeten Demirağ, gelişmeyle ilgili olarak, “Bildiğimiz kadarıyla bu, isteğe bağlı olarak süreksiz ve kalıcı modlar içinde muteber bir biçimde değiştirilebilen birinci memristördür.” dedi. Tek bir çip üzerinde iki tipteki memristörü konumlandırmanın imkansızlığını var iseyarsak bu birincinin, gerçek nöronlara en yakın teknoloji olduğu da yadsınamaz bir gerçek.
Şu ana kadar memristörün yapay hudut ağı sistemlerine olan katkısından bahsettik lakin bu kavramın bilgisayar alanına girme ihtimali de var. Keşfi ve icadı üzerinden onlarca yıl geçmiş bulunmasına karşın bilgisayarlar ile ortak paydada buluşamamış memristörler, mesela, içerisindeki bilgileri kaybetmeyen bellek üniteleri yahut devasa boyutlarda sağlam diskler geliştirmenin önünü açabilir ama son kullanıcıya ulaşmaları için hala birtakım açılardan optimize edilmeleri gerekiyor.
Bilgisayarlarla karşılaştırıldığında, insan beyninin inanılmaz derecede güç verimliliğine sahip olduğu bilim topluluğunda aslına bakarsanız kabul görmüş durumda. Haliyle araştırmacılar, yenilikçi yapay zeka sistemlerinin tasarlanması konusunda beyni ve bünyesindeki nöronları örnek alıyor. Beynin yapısına misal biçimde geliştirilen sistemlerin, klasik bilgisayar ortamlarına kıyasla daha az güç harcanması da ilgileri üzerinde topluyor. Çünkü günümüzün standart bilgisayar mimarileri, makine tahsili alanındaki uygulamalarda devasa maliyetlere niye olmakla bir arada altyapı ilerleyişinin önündeki mahzurlardan biri pozisyonunda. Öbür taraftan, insan beynini model alan dizaynlar, yapay zekanın çalışma prensiplerine de uygun olduğu için yeni araştırmaların beğenilen konusu haline geldiğini söyleyebiliriz.
Bilim insanları, ayrıntıları depolayarak ve işleyerek tıpkı anda iki temel vazifesi üstüne alan nöronların benzerini elektronik tarafında memristör ismindeki bileşenle yapmayı hedefliyor. Buradaki umut, daima olarak altını çizdiğimiz güç kullanmasını en aza indirgemekle ilgili zira hepimizin bildiği standart işlemci ve depolama üniteleri içindeki data alışverişi, makine tahsili kelam konusu olduğunda en çok güç harcanan faktörlerin başında geliyor. Pekala nöronların gördüğü fonksiyonun elektronik tarafındaki karşılığı olarak nitelendirilen memristörler nedir biraz da bundan bahsedelim. Ayrıyeten mevzuyla alakalı daha ayrıntılı bilgi edinmek için yazının sonunda paylaştığımız kaynakçayı incelemenizi mutlaka tavsiye ederiz.
Bir Memristör Örneği (Kaynak: Chua Memristor Center)
Elektronik alanının Dartanyan’ı pozisyonundaki memristör, günümüzden yaklaşık 50 yıl evvel keşfedilmekle birlikte, ismi uzun yıllar boyunca teorik bir kavram olmaktan öteye geçemedi. Ta ki HP’den bir küme araştırmacı, 2008 yılında kullanışlı fizikî bir modelini geliştirene kadar. Bu bileşen, bir devredeki elektrik akımının akışını denetim eder lakin zati memristörler, üzerine uygulanan tansiyona bakılırsa direnç kıymetinin değişmesi ve uygulanan tansiyonun kaynağı ortadan kaldırılsa bile aldığı son direnç kıymetini hatırlaması yardımıyla büyük bir kıymete sahip. Hafızalı direnç olarak da nitelendirilen memristörlerin bu özellikleri, geçmişte içlerinden ne kadar yük geçtiğine bağlı olarak iletkenliği gelişen yahut zayıflayan sinapslara (nöronlar içindeki linklere) benzetiliyor. Çünkü bu devre elemanının da sinapslar üzere iki farklı çalışma formu var: Bunlar, sinyalin vakit içinde zayıfladığı ve kesildiği süreksiz (Volatile) mod ve sinyalin sabit bir biçimde kaldığı kalıcı (Non-volatile) mod. Yapay hudut ağları üzerinde yapılan çalışmalarda gereksinime uygun bir biçimde memristörler bu modlara bakılırsa üretilerek kullanılıyor ve ikisi içinde geçiş yapmak mümkün değildi. Ta ki İsviçre’de gerçekleştirilen araştırmaya kadar.
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü, EMPA ve Zürih Üniversitesinden bir ortaya bilim insanları, mevcut olanlarından fazlaca daha geniş uygulama yelpazesinde kullanılabilecek yeni bir memristörün konsepti üzerinde çalıştılar. İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nde doktora daha sonrası araştırmacı olan Rohit John’un hususla alakalı yaptığı açıklamada, “Memristörler için farklı çalışma modları var ve tüm bu modları yapay bir hudut ağının mimarisine bağlı olarak kullanabilmek avantajlı olurdu. Lakin bildiğimiz klasik memristörlerin modlardan biri için öncesinden yapılandırılması gerekiyordu.” diyerek bileşenlerdeki modlarla ilgili birtakım detaylardan bahsetmiş. John, açıklamasının devamında, iki çalışma modunun da insan beyninde bulunduğuna değinerek; biyokimyasal olarak nörondan nörona iletilen sinyalin vakit içinde zayıflamasını memristördeki süreksiz (Volatile) modla benzeştiğini, öğrenme faaliyetinde beyindeki nöronlarla yeni sinaptik kuvvetli irtibatların oluşmasını kalıcı (Non-volatile) mod ile uyuştuğunu belirtmiş. Buradaki sorun ise memristörlerin nöronlar üzere iki modu kullanamıyor oluşuydu lakin artık tahlile kavuşmuş durumda.
Araştırmacıların geliştirdiği yeni memristör, güneş gücü sistemlerinde ışıktan elektrik üreten fotovoltaik hücrelerdeki yarı iletken bir materyal olan halojenür perovskit nanokristallerden yapılmış. Bu sayede bileşen, üzerinde yürütülen akımın yoğunluğuna göre denetim edilebiliyor. Yani zayıf bir akımda süreksiz (volatile) mod etkinleşirken, kuvvetli bir akımda ise kalıcı (Non-volatile) mod aktifleşiyor. Rohit John’un bu çalışmayı Zürih Üniversitesi Nöroinformatik Enstitüsü’ndeki Giacomo Indiveri’nin kümesinde doktora öğrencisi olan Yiğit Demirağ ile birlikte yürüttüğünü de söylemeden geçmeyelim. Ayrıyeten Demirağ, gelişmeyle ilgili olarak, “Bildiğimiz kadarıyla bu, isteğe bağlı olarak süreksiz ve kalıcı modlar içinde muteber bir biçimde değiştirilebilen birinci memristördür.” dedi. Tek bir çip üzerinde iki tipteki memristörü konumlandırmanın imkansızlığını var iseyarsak bu birincinin, gerçek nöronlara en yakın teknoloji olduğu da yadsınamaz bir gerçek.
Şu ana kadar memristörün yapay hudut ağı sistemlerine olan katkısından bahsettik lakin bu kavramın bilgisayar alanına girme ihtimali de var. Keşfi ve icadı üzerinden onlarca yıl geçmiş bulunmasına karşın bilgisayarlar ile ortak paydada buluşamamış memristörler, mesela, içerisindeki bilgileri kaybetmeyen bellek üniteleri yahut devasa boyutlarda sağlam diskler geliştirmenin önünü açabilir ama son kullanıcıya ulaşmaları için hala birtakım açılardan optimize edilmeleri gerekiyor.