POBTEK ve Kore Üniversitesi’nden bir araştırmacı ekibi, yapay zekanın bilgi işlem performansını önemli ölçüde artırabilen elektrokimyasal rastgele erişim belleği (ECRAM) cihazlarını kullanarak başarılı bir şekilde analog donanım oluşturdu. Çalışmalarının sonuçları uluslararası Science Advances dergisinde yayınlandı.
Üretken modeller gibi uygulamalar da dahil olmak üzere yapay zeka teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler, mevcut dijital donanımın ölçeklenebilirliğini sınırlarına kadar zorladı. Bu bağlamda, yapay zekanın ihtiyaçlarına yönelik uzmanlaşmış analog ekipmanlara yönelik araştırmalar aktif olarak sürdürülmektedir. Analog donanım, yarı iletkenlerin direncini harici voltaj veya akıma göre ayarlar ve hesaplamaları paralel olarak işlemek için dikey olarak çapraz bellek cihazlarıyla çapraz nokta dizisi yapısı kullanır. Her ne kadar analog donanım, belirli bilgi işlem görevleri ve sürekli veri işleme için dijital donanıma göre avantajlar sunsa da, hesaplamalı eğitim ve çıkarım için çeşitli gereksinimlerin karşılanması hala bir zorluktur.
Analog donanım depolama cihazlarının sınırlamalarının üstesinden gelmek için araştırma ekibi, iyonların hareketi ve konsantrasyonu yoluyla elektriksel iletkenliği kontrol eden ECRAM cihazlarına odaklandı. Bu cihazlar, verileri okumak ve yazmak için ayrı yollara sahip üç pinli bir yapıya sahiptir ve nispeten düşük güçte çalışmaya olanak tanır.
Araştırmada ekip, 64×64 dizide üç pinli yarı iletkenler kullanarak ECRAM cihazlarını başarıyla üretti. Deneyler, komut cihazlarını içeren ekipmanın mükemmel elektrik ve anahtarlama performansının yanı sıra yüksek performans ve tekdüzelik sergilediğini gösterdi. Ek olarak araştırmacılar, analog tabanlı Tiki-Taka algoritmasını bu yüksek performanslı donanıma uygulayarak sinir ağı eğitiminin hesaplama doğruluğunu başarıyla en üst düzeye çıkardı.
Araştırmacılar, donanımın “ağırlık tutma” özelliğinin öğrenme üzerindeki etkisini gösterdiler ve yöntemlerinin yapay sinir ağlarına aşırı yükleme yapmadığını doğrulayarak teknolojinin ticarileşme potansiyelini vurguladılar.
POBTEK’ten Profesör Seyong Kim şunları kaydetti: “Yeni depolama teknolojilerine dayalı büyük ölçekli diziler uygulayarak ve analog yapay zeka algoritmaları geliştirerek, yapay zekanın mevcut dijital yöntemleri çok aşan hesaplama performansı ve enerji verimliliği potansiyelini belirledik.”
Bu gelişme, yapay zeka hesaplamasının performansını ve enerji verimliliğini önemli ölçüde artırabilir, teknolojinin ticarileştirilmesi ve üretken yapay zeka ve diğer gelişmiş yapay zeka uygulamaları da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulanması için yeni fırsatlar açabilir.
