Pazar , Ocak 24 2021
Ana Sayfa / Nanoteknoloji / Yapay Zekanın Enerjiye Olan Açlığı Yeni Donanımlarla Azaltabilir

Yapay Zekanın Enerjiye Olan Açlığı Yeni Donanımlarla Azaltabilir

Yapay zeka uygulamaları günlük hayatımızda biz fark etsek de etmesek de birçok alanda kullanılmakta. Bizim için basit olan bir bilmeceyi çözebilmek veya bir oyunu oynayabilmek için bile yapay zeka binlerce bilgisayarda çalışan bir yazılım altyapısına ihtiyaç duyabilmekte. Bu yazılım altyapısının da neredeyse üç nükleer santralin bir saat içinde ürettiği enerjiye ihtiyacı olabilmektedir.

Bu problemin çözümüne yönelik bilim insanları, yazılım platformlarında çalışan bir yapay zeka türünü kullanarak becerileri öğrenebilen donanımlar üretmeyi başardılar. Bu becerinin donanım ve yazılım arasında paylaşılabilmesi ile otonom arabalar veya uyuşturucuların tespiti gibi çok farklı uygulamalarda yapay zekanın ihtiyaç duyacağı enerjinin azaltılması hedeflenmekte.

Purdue Üniversitesi’nde malzeme profesörü olan Shriram Ramanathan, “Yazılım ile yapay zeka konusunda karşılaşılan zorluklarının çoğunu çözmeye çalışıyoruz. Yazılım çalışmalarına ek olarak eğer devre bileşenlerine istihbarat yapısı ekleyebilirsek, bugün yapılamayan birçok şeyi yapabiliriz. Yapay zeka günlük yaşamın çoğuna nüfuz ettiğinden, büyük enerji ihtiyaçları olan yazılımlara çok fazla güvenmek sürdürülebilir değil. Donanım ve yazılım istihbarat özelliklerini paylaşabilirse, bir silikon alanı belirli bir enerji girişi ile daha fazlasını başarabilir.” dedi

Yapay Zekanın Enerjiye Olan Açlığı Yeni Donanımlarla AzaltabilirRamanathan’ın ekibi, oda sıcaklığında potansiyel bir donanımda yapay “ağaç benzeri” bir belleğin olabileceğini gösterebilen ilk çalışma grubu. Geçmişte araştırmacılar bu tür bir belleği sadece elektronik cihazlar için çok düşük sıcaklıklarda donanımda gözlemleyebiliyorlardı. Ekip, neodimyum nikel oksit adı verilen bir kuantum malzemeye bir proton tanıttıklarında, malzemeye verilen elektrik sinyalinin proton etrafında hareket ettiğini keşfettiler. Protonun her yeni konumu, bellek durumu adı verilen bir bilgi depolama yeri oluşturan farklı bir direnç durumu ve birden fazla elektrik sinyaliyle de, bellekte farklı dalları oluşturmakta olduğunu gözlemledirler.

Ramanathan, “Kuantum mekanik etkilerden yararlanarak malzemede binlerce bellek durumu oluşturabiliriz” dedi.

Çalışma ekibi yaptıkları farklı simülasyonlar ile malzemenin 0 ila 9 arasındaki sayıları öğrenebildiğini gösterdi. Sayıları öğrenme yeteneği yapay zekanın temel bir testidir. Bu ağaç yapılarının oda sıcaklığında bir malzemede gösterilmesi, donanımın yazılımdan bazı görevleri alabileceğini kanıtlayan önemli bir adımdır.

Lillian Gilbreth doktora sonrası araştırmacısı Hai-Tian Zhang; “İnsanlar kategorileri ağaç yapılarına benzer şekilde ezberliyor. Örneğin elmayı “meyve” kategorisinde fili “hayvan” kategorisinde ezberliyoruz. Bu özelliklerin donanımda taklit edilmesi beyin kaynaklı bilgisayar kullanımı için fırsatlar doğurabilir. Protonlar aynı zamanda insanlardaki doğal bilgi taşıyıcılarıdır. Proton taşınmasıyla etkinleştirilen bir cihaz, sonunda bir beyin implantı gibi organizmalarla doğrudan iletişim kurmak için önemli bir bileşen olabilir” dedi.

Makale : Perovskite Neural Trees, Nature Communications (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-16105-y

Kaynak: techxplore.com

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Copy Protected by Chetans WP-Copyprotect.