Araştırmacılara Göre, İnsan Beyni İşleme Yeteneği, Sonraki Nesil Yapay Zeka Sistemlerine İlham Verebilir

22 Ocak’ta Nature dergisinde yayınlanan bir araştırma, insan bilgi işleme yeteneğinin bir sonraki nesil AI sistemlerinin eğitimi için bir model olarak kullanılabileceğini öne sürüyor.

Bu çalışma dünya genelinde bir düzineden fazla araştırmacıyı bir araya getirdi, bunlardan biri de Rochester Institute of Technology‘de bilgisayar mühendisliği yardımcı profesörü Cory Merkel’dir. Merkel, AI uygulamalarında işleme gücünü ve enerji verimliliğini artırmayı hedefleyen, beyin esintili bir yaklaşım olan neuromorphic computing konusunda uzmanlaşmıştır.

“Sınırlı cihazlarda verimli bir AI’ye sahip olma yeteneği, beyin-bilgisayar arayüzü, uzay keşfi, sağlık izleme teknolojileri ve özerk güvenlik sistemleri gibi alanlarda birçok yeni uygulama alanının kapılarını da açacak,” diye açıkladı Merkel, üniversite basın bülteninde.

Onun çalışması, giyilebilir cihazlar, akıllı telefonlar, robotlar, dronlar ve uydu gibi boyut, ağırlık ve enerjiyle sınırlı ortamlara özel AI sistemlerine olan büyüyen talebi ele alıyor. Nöromorfik hesaplama, işlem kabiliyetlerinde ve kitle depolama ihtiyaçlarında önemli gelişmeler vaat ediyor.

Araştırmacılar, nöromorfik sistemlerin nörobilimciler tarafından belirlenen biyo-zeka prensiplerinden nasıl yararlandığını vurguluyorlar ve bu, daha hızlı ve daha verimli hesaplama ağları için bir model sunuyor.

Merkel ve Sandia National Laboratory’deki kıdemli araştırmacı Suma George Cardwell, nöromorfik sistemlerde kitlesel depolama için yeni hafıza teknolojilerini, örneğin RRAM ve Spintronics’i de inceliyorlar. Bu teknolojiler, ölçeklenebilir çözümler ve cihaz değişkenliklerinin etkili bir şekilde yönetilmesi için potansiyel göstermektedir.

Yapay zekanın elektrik tüketiminin 2026 yılına kadar ikiye katlanması beklenirken, araştırmacılar nöromorfik hesaplamanın umut verici bir çözüm olarak görüyorlar. Alanın “kritik bir dönüm noktasında” olduğunu ve ölçeklenebilirliğin ilerlemenin önemli bir ölçütü haline geldiğini vurguladılar.

Nöromorfik hesaplama, gelecekte daha verimli, enerji bilinçli yapay zeka sistemleri oluşturma yolunda bir yol sunmaktadır.