Araştırmacılar, otonom robotlarında bir çekirgenin çarpışmadan kaçınma nöronlarını taklit etmek için ultra düşük güçlü bir 2D transistör yarattılar. Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay ve King’s College London’dan bilim insanları, giderek ön plana çıkan otonom robotlar ve araçlar için düşük güçlü çözümleri keşfetmek üzere bu çalışmada işbirliği yaptı.
Otonom sürüş ve hareket, makine öğrenimi, yapay zeka geliştiricileri ve araştırmacıları için uzun zamandır kutsal bir kâse olmuştur ve çarpışmayı önlemek, teknolojiyi gerçek dünyada uygulanabilir kılmanın anahtarıdır. Bu amaçla IITB ve King’s College öğrencileri, son derece düşük güçte bir çarpışma çözümü oluşturma hedefiyle yola çıktı.
Çarpışmayı önleme çalışmaları sırasında bilim insanları çekirgelerde çarpışmayı algılayan bir nöron keşfettiler. LGMD (lobula dev hareket dedektörü) olarak adlandırılan bu nöron, büyük nesneler çekirgenin yakınına geldiğinde sivri uçlar oluşturarak böceğin tehlikeden kaçınmasına yardımcı olur. Bu nöron, bilim adamları tarafından, aynı zamanda keçiboynuzu nöronuna benzer sivri uçlar üreten ve benzer bir enerji maliyetiyle inanılmaz derecede ince iki boyutlu transistörlerle kopyalanmayı başardı: 100 pikojoule’den az (bağlam açısından, 100 W’lık bir akkor ampulü bir kişi için çalıştırmak) ikincisi 100 joule enerjiye mal olur). İnce ve ucuz transistör aynı zamanda tamamen işlevseldi; farklı hareket türlerini aramak ve engellerden yüksek derecede doğrulukla başarıyla kaçınmak için yeniden programlanabiliyordu.
2D transistör, büyük ölçekli çip üreticileri için imkansız bir hayaldir; çünkü transistörler küçüldükçe enerji açısından da daha verimli hale gelirler. Elbette, IITB çalışmasında kullanılan transistör çok basittir; belirli bir aralıkta hareket algılandığında ani yükselişe geçer, başka bir şey değildir. Ancak yazarların bu çalışmadan sonra bu iki boyutlu teknolojinin nereye gidebileceğine dair bir vizyonu var.
Bu süper verimli transistörler, bugün sahip olduğumuz çoğu zaman verimsiz olan yapay zeka teknolojilerinin enerji maliyetine büyük ölçüde yardımcı olabilir. King’s College London’dan ve çalışmanın ortak yazarı Profesör Bipin Rajendran şöyle yazıyor: “Bu yükselen nöron devresinin engel tespiti için kullanılabileceğini gösterdik. Ancak devre, düşük enerjili bir nöron gerektiren analog veya karışık sinyal teknolojisine dayalı diğer nöromorfik (insan beynini taklit eden sistemler) uygulamalarda kullanılabilir.”
Daha fazla ayrıntıyı ve çalışmanın arkasındaki bilim adamlarını merak ediyorsanız, çalışmaya buradan göz atabilirsiniz. Son zamanlarda yapay zekanın kendisini çeşitli yerlerde hareket ettirmesi hakkında da çok şey yazdık. Red Dead Redemption 2 oynamaya çalışan ChatGPT hakkındaki makalemize veya belki de Çin’in daha iyi otonom uçuş için hipersonik silahlara yönelik Nvidia çipini nasıl kullandığına dair makalemize göz atın.
