Nano Boyutlarındaki Elektronik Cihazlar İnsan Beyniyle Aynı Şekilde Öğreniyor

Çeviren: Mert Günçiner          Düzenleyen: Esranur Maral

Özet: Mikro elektronik teknolojileri ulaşabilecekleri en son seviyeye gelmek üzereler. Fiziksel sınırların daha ileri gelişmelere izin vermeyeceği noktada ise en olası çözüm yolu kendi doğamızda saklı. Daha ileri seviye teknolojiler için bilgiyi hızlı bir şekilde depolayabilen ve işleyebilen beynimizi örnek alabiliriz.

Dresden Teknoloji Üniversitesi ve HZDR[1] (Helmholtz-Zentrum Dresden Rossendorf) kurumlarından araştırmacılar dünyanın ilk nörotransistörünü[2] (neurotransistor) yapmayı başardı. Yapay zekâ uygulamalarında amaçlanan şey robotlara yürümeyi öğretebilmek veya kendiliğinden çalışan yüksek çözünürlüklü görüntüleri işletebilmek gibi amaçlar için daha güçlü ve aynı zamanda daha ekonomik bilgisayar yongaları (çipleri) gerekiyor. Mikro elektronik teknolojileri ulaşabilecekleri en son seviyeye gelmek üzereler. Fiziksel sınırların daha ileri gelişmelere izin vermeyeceği noktada ise en olası çözüm yolu kendi doğamızda saklı. Daha ileri seviye teknolojiler için bilgiyi hızlı bir şekilde depolayabilen ve işleyebilen beynimizi örnek alabiliriz. Dresden Teknoloji Üniversitesi ve HZDR kurumlarından araştırmacılar tarihte ilk defa beyin sinir hücrelerinin işleyişini taklit etmeyi yarı iletken malzemeler kullanarak başardı. Araştırma sonuçları Nature Electronics dergisinde yayımlandı.

Bugün mikro elektronik teknolojilerinde elde edilen yüksek verim, boyutları son derece küçültülen ve silikon bilgisayar yongaları üzerine konulan tekli transistörler sayesinde oluyor. HZDR laboratuvarlarında çalışan ve birçok enstitüyle birlikte yürütülen bu araştırmada yazarlık yapan Larys Baraban şöyle diyor: “Bu teknolojinin yüksek verimli cihazlar verebilmesi sonsuza kadar mümkün olmayacak. Bu yüzden yeni yaklaşımlara ihtiyacımız var.’’ Bu yaklaşımlardan bir tanesi beyinden ilham alınarak yapılan yapay sinir hücreleriyle alınan bilgiyi işleyebilip depolayabilen bir sistem oluşturabilmek.

Baraban şöyle devam ediyor: “Ekibimiz biyolojik ve kimyasal etkileri tespit edebilecek elektronik algılayıcıları yapabilme konusunda son derece tecrübeli. Dirimsel duyargaların (biosensor) çalışma ilkelerini ve alışılmış transistör uygulamalarını kullanarak yapay bir nörotransistör yapabilmek adına sinir hücrelerinin davranışlarını taklit ettik.’’ Bu tür bir mimarinin sağladığı faydalar anlık depolama ve bilgi işleme imkânının tek bir devre elemanı üzerinden sağlanabilmesi. Geçmişteki uygulamalarda transistörler ayrık çalışır ve görece daha yavaş işleyiş sunar ve sonuç olarak elde edilecek verim belirli bir seviyeyi geçemezdi. 

Silikon Plaka + Çoğuz (Polimer) = Öğrenme Yetisine Sahip Bir Yonga (Çip)

İnsan beynini bilgisayarlara uyarlama fikri yeni değil. Bilim insanları onlarca yıl önce Petri kapları[3] üzerinde yaptıkları çalışmalarda sinir hücrelerini elektronik cihazlara uyarlamaya çalışmıştı. “Fakat sürekli beslenmesi gereken ıslak bir bilgisayar yongasının hiç kimseye faydası olmadı.’’ diyen Dresden Teknoloji Üniversitesinde Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Bölümünden Profesör Gianaurelio Cuniberti, bu projenin arkasındaki üç isimden biri. Diğer ikisi Tetzlaff ve 1970’lerde buna benzer bir devre elemanı tasarlayan Kaliforniya Üniversitesinin Berkeley yerleşkesinden Leon Chua.

Artık Cuniberti, Baraban ve ekibi bu fikir için gerekli donanımı sağladı. Cuniberti şöyle açıklıyor: “Yapışkan bir malzeme olan çözelti-jeli (sol-gel)[4] her zaman kullandığımız silikon tabakalar içeren devrelere uyguluyoruz. Bu çoğuz madde, sonrasında sertleşip gözenekli bir seramik yapısı haline geliyor. İyonlar delikler arasında hareket ediyorlar. Enerjiyle uyarıldıkları vakit elektrondan daha ağır bir hale geliyorlar ve dolayısıyla yaptıkları hareket gayet yavaşlıyor. Gecikme dediğimiz bu olay sayesinde depolama işlemimizi gerçekleştiriyoruz.’’ Cuniberti’nin de açıkladığı gibi bu önemli etken sayesinde transistörlerin çalışması mümkün oluyor. Tek bir transistör daha çok enerjiyle uyarıldığı zaman üzerinden geçen akıma daha çabuk cevap verip akım akışını sağlıyor. Bu bağlamda kurduğumuz bağlantı güçleniyor. Kurduğumuz sistem de aynı zamanda öğrenme aşamasında.’’ 

Cuniberti ve takımı süregelmiş endişelerle ilgilenmiyor. Şöyle açıklıyorlar: “Bizim yongamızla çalışan bilgisayarlar daha az kesinlikte işlem yapıp matematiksel işlemlerin sonuçlarını son ondalık basamağına ulaşacak kadar kesinlikte hesaplamaktansa cevabı yüzeysel olarak tahmin etmeye meyilli olacaklar. Buna rağmen daha akıllı olacaklar. Örneğin böyle donanmış bir robot yürümeyi veya eliyle bir şeyi kavramayı rahatlıkla öğrenebilir. Dahası bunun için ek bir yazılım geliştirmeye de gerek kalmaz. Ayrıca sinir hücrelerini taklit eden bilgisayarların fayda sağladığı konular bundan ibaret değil. Sorunlara insan beyninin kullandığı esnekliğe benzer şekilde yaklaşan bu yapay zekâ, işlem sırasında birçok farklı soruna uyum sağlayabilir. Bu sayede programlandığı işler dışında başka konularda da kolaylıkla yardımcı olabilir.’’

[1] Almanya’nın Dresden kentinde bulunan ve malzeme, sağlık ve enerji konuları üzerine çalışmalar yapılan araştırma laboratuvarı.

[2] Nörotransistör (neurotransistor) kelimesi daha kaynaklara geçmiş gözükmüyor. Sinir sistemiyle bağlantılı nöral (neural) ve elektronik aletlerin vazgeçilmez bir parçası olan transistör (transistor) kelimelerinin birleşmesiyle tanımlanmış.

[3] Genellikle kültür hücreleri üzerinde yapılan deneylerde kullanılan yuvarlak biçimdeki kaplardır. (Kaynak: https://en.wikipedia.org/wiki/Petri_dish)

[4] Çözelti (solution) ve jel (gel) kelimelerinin birleşimiyle adlandırılan bir kimyasal yöntem. Bu işlemde çözelti içerisindeki ufak maddeler belirli koşullar altında işleme sokularak jel haline getirilir.