İnsan beyni gibi çalışan bilgisayarlar artık çok yakın
 

Modern bilgisayarlarda kullanılan ikili sayı sisteminde 1 değeri açık anlamına gelirken 0 değeri kapalı anlamına gelir ve verileri temsil eden bu değerler ile bilgisayarlar daha basit ve verimli bir şekilde hesaplamaları gerçekleştirebilir. Hesaplama ve depolama konusunda bilgisayarların gerisinde kalsa da bilgisayarlardan çok daha karmaşık ve işlevsel olan insan beyninde ise veriler sadece 1 veya 0 gibi basit değerlerle iletilmiyor. Beynimizde yaklaşık 100 trilyon sinaps vasıtasıyla birbiriyle iletişim kuran 100 milyara yakın nöron bulunuyor ve nöronlarda hareket eden iyonlar ve gönderilen sinyalin gücü pek çok farklı unsur verilerin iletiminde aktif olarak rol alıyor.
İnsan beynini taklit eden bilgisayar İnsan beynindeki bu gelişmiş veri aktarımını taklit edebilmek ve sadece 1 ve 0 değerine bağlı kalmak yerine çok farklı durumları da analiz ederek uyarlama yeteneğine sahip olan bilgisayarlar geliştirmek içinse birkaç yıldır ciddi çalışmalar yürütülüyor. Yazılım tarafında geliştirilen yapay sinir ağları, insan beynini taklit ediyor olsa da bilim insanları nöromorfik yani çalışma şekli itibariyle insan beynini taklit edebilen(donanım olarak) bilgisayarların daha başarılı bir model olacağını düşünüyor. Halihazırda IBM'in geliştirdiği TrueNorth isimli süper bilgisayar en gelişmiş nöromorfik bilgisayar olarak değerlendirilirken Intel'in geçtiğimiz yıl tanıttığı Loihi isimli işlemci çipi ise daha mütevazı, araştırma odaklı bir nöromorfik çip olarak görülüyor.
Tamamen insan beynini taklit edebilen bilgisayar hayalini gerçeğe dönüştürmek için oldukça önemli olan nöromorfik çip çalışmalarında yaşanan en büyük sorun ise nöronlardaki iyon akışının taklit edilmesi amacıyla gönderilen elektrik akımındaki öngörülemezlik ve karmaşa. Geleneksel nöromorfik çiplerde yapay sinapslar, çevredeki nöronların iletken katmanları arasında sıkıştırılmış biçimsiz materyallerden yapılıyor. Veri aktarımı için için gerilim uygulandığında veriyi temsil eden elektrik akımı sinapsların üzerinde ilerlerken akımın doğrultusu istenilen seviyede kontrol edilemiyor. Beyindeki veri aktarımını taklit etmek için elektrik akımı üzerinde tam hakimiyet kurmak gerektiğinde bu sorun nöromorfik çip çalışmalarının önünde ciddi bir engel teşkil ediyor.

[Üye Olmadan Linkleri Göremezsiniz. Üye Olmak için TIKLAYIN...]

[Üye Olmadan Linkleri Göremezsiniz. Üye Olmak için TIKLAYIN...]