Hindistan Bilim Enstitüsü’nden bir bilim adamı (IISc), Bengaluru, bilgisayarların beynin hızla gerçekleştirebileceği işlevleri taklit etmesine yardımcı olabilecek yeni ortaya çıkan materyallerin uygulamaları üzerinde çalıştı.
“Literatürde birkaç sinaptik cihaz önerisi mevcut olsa da, hiçbiri biyolojik sinir ağları ile yapay muadili arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olmuyor. Çalışmamız, beyin benzeri işlevi taklit edebilen sistemler geliştirmenin mümkün olduğunu gösterdi. Bilgisayarların bilişsel işlevleri gerçekleştirmesine yardımcı olabilir, Kalabalıktan insanları tanımlayın, kokuyu ayırt edin, öğrenin ve kararlar alın” Swarna Jayanti Bursu 2020-21 dedi.
Gelişmiş bilgi işlem sistemleri, başlangıcından bu yana, fiziksel olarak ayrılmış işleme ve bellek bloklarını kullanan von Neumann mimarisini kullanıyor. Bugüne kadarki en uygun maliyetli yaklaşım olsa da, belleğin işlem bloklarından fiziksel olarak ayrılması, gelişmiş nano-elektronik sistemlerin hesaplama yeteneklerini zorlamak için hız sınırlayıcı haline geldi.
Ayrıca, von Neumann’ın mimarisi, bilginin gerçek zamanlı işlenmesinde başarısız olur. İnsan beyni saniyenin çok küçük bir bölümünde işleyebilir. Bu boşlukları akılda tutarak, insan beynindeki beyin benzeri bilgi işlem davranışını taklit eden nöronların (işlem birimi) ve sinapsların (bellek) organizasyonundan ilham alan alternatif bir mimari, son on yılda önemli ölçüde araştırıldı.
Beynin temel mekanizmalarını anlamaya yönelik önemli miktarda araştırma ve çeşitli yeni bellek mimarilerinin keşfi, şimdi mühendislik camiasına beyin benzeri işlevi taklit edebilen sistemler geliştirmenin önümüzdeki on yıllar için ulaşılabilir bir hedef olduğuna dair güven veriyor. Böyle bir mimarinin önemli bir unsuru, yapay sinaps adı verilen, ancak biyolojik / sinaptik ilkeler üzerinde çalışması gereken bir bellek cihazıdır.
Profesör Srivastava, Galyum Nitrür (GaN), Grafen gibi atomik olarak ince iki boyutlu malzemeler ve çeşitli elektronikler, güç cihazları, elektro-optik, Thz, bellek ve kuantum uygulamaları. Grafen ve 2D-TMDCc kullanarak, biyolojik / sinaptik ilkeler üzerinde çalışmak ve biyolojik sinir ağları ile onların yapay karşılığı arasındaki boşluğu kapatmak için bellek cihazlarının yeteneklerini genişletiyor.
Şu anda, araştırma grubuyla birlikte, birkaç atom kalınlığında nöromorfik devreler, GaN tabanlı yüksek güvenilirliğe sahip ultra yüksek güçlü cihazlar ve THz frekanslarında çalışacak cihazlar / devreler geliştirmektedir.
Profesör Shrivastava’nın çalışması, 150’den fazla hakemli uluslararası yayın ve yaklaşık 50 patent ile sonuçlandı ve AGNIT Semiconductors adlı bir GaN üretim girişimi kurdu.
Bu patentlerin çoğu ya yarı iletken şirketler tarafından lisanslanmıştır ya da ürünlerinde kullanılmaktadır. Aynı zamanda bir Pvt’nin kurucularından biridir. Ltd.Şti.
Bu bursun bir parçası olarak, grubu beyin benzeri (hesaplamalı) davranışı taklit eden yeni cihazlar üzerinde çalışmayı planlıyor. Bu, nihayetinde, bir insan beyninin saniyeler içinde çözebileceği, ancak geleneksel bir bilgisayarın gerçek zamanlı olarak çözemeyeceği birkaç karmaşık problemi çözebilecek birkaç atom kalınlığında nöromorfik devrelerin geliştirilmesine yardımcı olacaktır.
Profesör Shrivastava, “Beyin benzeri bir hesaplama sistemini gerçekleştirmekten hâlâ çok uzağız. (Fakat) mevcut çalışma, kritik boşlukları kapatmak için bir yol sunacak” dedi.
FacebookheyecanLinkedin
