Valve, hem video oyunları dünyasının dev isimlerinden biri olan Gabe Newell tarafından kurulan, hem de Half-Life, DOTA 2 ve Counter-Strike gibi oyunların arkasındaki şirket olarak bilinmektedir. Ayrıca, dünyanın en önde gelen PC oyun dağıtım platformu olan Steam ile tanınır. Newell, son yıllarda, beyin ve bilgisayar arasında daha fazla bağlantı kurma fikri üzerinde düşündü.

Gelişmiş Teknolojiler İçin Psikolojik Araştırmalar

Yaklaşık on yıl önce, Valve’ın iç psikologları video oyunlarına insanların biologik tepkilerini incelemeye başladı. Şirket, VR (Sanal Gerçeklik) başlıkları için kulak lobu monitörleri gibi ilginç fikirleri de araştırmıştı. 2019 yılında GDC’de, Valve, oyunlar için beyin-bilgisayar arayüzü konseptini kamuya açık bir şekilde paylaştı. Bu, yalnızca oyun deneyimini zenginleştirmekle kalmayıp, insanları PC ile daha doğrudan etkileşimde bulunmaya da istekli hale getiren bir gelişmeydi.

Starfish Neuroscience’ın Kuruluşu

Gabe Newell, bu fikri daha ileri taşımak için yeni bir start-up kurmaya karar verdi. Aynı yıl içerisinde, çok dikkat çekmeden Starfish Neuroscience isimli yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü girişimini kurdu. Starfish, bu yıl içerisinde ilk beyin çipini üretmeyi planladığını açıkladı. Şirketin ilk blog yazısında, tamamen bir implant oluşturmayı hedeflemediklerini belirtmişlerdir. Bunun yerine, özel olarak tasarlanmış “elektrofizyoloji” çipi geliştirmeyi hedefliyorlar. Bu çip beyin aktivitesini kaydederken, aynı zamanda beyne uyarı göndererek hastalık tedavisi amacıyla kullanılabilecek.

Çipin Özellikleri ve Beklentiler

Starfish, ilk çiplerinin 2025 yılının sonlarında piyasaya sürülmesini bekliyor. Şirket, bu çip ile yeni ve heyecan verici alanların açılacağını ima ederek, potansiyel işbirlikleri arayışında olduklarını açıkladı. Çipin tasarımında baskı ve invazivlik düşünülerek daha küçük bir hale getirilmesi amaçlanıyor. Starfish, “birden fazla beyin bölgesine aynı anda erişim” sağlayan çipler geliştirmeyi hedefliyor. Ayrıca, bu çiplerde pil gereksinimi de ortadan kaldırılacak.

Starfish, 1.1 milliwatt güç kullanarak çalışabileceklerini ve bu çiplerin kablosuz güç aktarımı ile beslenebileceğini iddia ediyor. Bu özelliklerle, mevcut teknoloji standartlarının oldukça üzerinde bir performans sunmayı hedefliyorlar.

Mevcut Çipler ile Karşılaştırma

Örneğin, Neuralink’in N1 çipi, 64 beyin implantı ipliği üzerine yerleştirilmiş 1,024 elektrot içermekte ve bu çip, 2019 yılı itibarıyla yaklaşık 6 milliwatt güç tüketmede. Neuralink’in implantı yaklaşık 23mm genişliğinde ve 8mm kalınlığında olup, belirli aralıklarla kablosuz şarja ihtiyaç duyar. Elon Musk liderliğindeki şirket, bu çipi üç insana zaten yerleştirmiştir.

Starfish, beyin bölgeleri arasındaki bağlantıları düzene koyma amacını da taşıyor. Newell ve ekibi, Parkinson hastalığı gibi nörolojik rahatsızlıklar için birden fazla beyin bölgesinin aynı anda bağlanmasının önemli olduğunu vurgulamaktadır. Nöro mühendis Nathan Cermak, “Birçok nörolojik bozukluğun devre seviyesinde işlev bozukluğu içerdiğine dair artan kanıtlar var” ifadelerini kullanmaktadır.

Gelecek Projeleri ve Hedefler

Starfish yalnızca çip geliştirmekle kalmıyor; aynı zamanda bir “hassas hipertermia cihazı” geliştirmekte. Bu cihaz, hedeflenmiş ısı ile tümörleri yok etmek amacıyla kullanılacak. Ayrıca, beyin okuma ve robotik kılavuzlu transkranial manyetik stimülasyon (TMS) sistemi üzerinde çalıştıkları belirtiliyor. Bu sistem, bipolar bozukluğu ve depresyon gibi nörolojik durumların tedavisinde kullanılma potansiyeline sahip.

Oyun Dünyasına Etkileri

Kendi oyun dünyasına dair merak ettiğiniz sorular var ise, GDC 2019’da Valve’ın beyin-bilgisayar arayüzü üzerine yaptığı sunumu incelemenizi öneririm. Starfish’in çipleri ve beyin-bilgisayar arayüzü teknolojilerinin gelişimi, video oyunları ve genel teknolojik etkileşim açısından büyük bir yenilik olabilir.

Bu tür gelişmeler, yalnızca oyun deneyimini değil, aynı zamanda sağlık alanındaki uygulamaları da dönüştürebilecek potansiyele sahip. Sonuç olarak, teknoloji dünyasında yaşanan bu yeniliklerin ileride nasıl bir etki yaratacağını hep birlikte göreceğiz.

Güncel Teknoloji Haberleri – 3

Nvidia’nın H20’si neden yasaklandı?

Nvidia’nın H20 çipi, ABD’nin Çin’e olan AI çip ihracatına yönelik sıkılaştırdığı yasaklarla gündeme geldi. ABD, H20’nin performansını düşürmesine rağmen, bu çipin ihracını yasaklama kararı alarak, Çin’in teknoloji gelişimini sınırlamayı hedefliyor. Bu karar, sadece Nvidia için değil, aynı zamanda dünya genelindeki diğer teknoloji firmaları için de önemli sonuçlar doğurabilir. Nvidia, daha önceki ihracat yasaklarına uymak amacıyla bu çipi geliştirmişti; ancak bu yasaklar, firmanın Çin pazarındaki satışlarını ciddi şekilde etkileyecektir.

Huawei’nin Ascend 920 çipi ne gibi yenilikler sunuyor?

Huawei, H20’nin yasaklanmasından hemen sonra duyurduğu Ascend 920 çipi ile dikkat çekti. Bu çipin, SMIC’nin 6nm üretim süreci ile geliştirilmesi planlanıyor. Özellikle 900 TFLOPs BF16 hesaplama gücü ve 4000 GB/s bellek bant genişliği sunması bekleniyor. Ascend 920, öncekilerinin üzerinde bir performans sunarak, AI alanında yeni bir alternatif oluşturmaktadır. Bu çip, aynı zamanda PCIe 5.0 desteği ile geleceğin büyük model eğitimleri için çok daha iyi bir seçenek olacağı öngörülüyor.

Yasaklar sonrası AI çip piyasasında neler değişecek?

Nvidia’nın H20’sinin yasaklanması, özellikle Çin pazarında dikkate değer bir boşluk yaratacak. Huawei’nin Ascend 920 çipi, bu boşluğu doldurmayı hedefliyor. Çinli teknoloji firmaları, bu yeni çipi benimseyerek Nvidia’nın H20’sinin sağladığı performansı yakalamaya çalışacak. Geleneksel olarak güçlü olan Nvidia, bu yasağın ardından piyasadaki hakimiyetini kaybetme riskiyle karşı karşıya. Öte yandan, Huawei gibi yerel firmaların güçlenmesi, uzun vadede piyasanın dinamiklerini değiştirebilir.

Nvidia’nın kayıpları neler olacak?

Nvidia, bu yasaklar sonucunda yaklaşık 5.5 milyar dolarlık bir kayıp yaşayacağını öngörüyor. H20, şirketin Çin pazarındaki büyümesinin önemli bir parçasıydı ve bu büyümenin aniden durması, şirketin mali durumunu doğrudan etkileyecektir. ABD hükümetinin yeni lisans gerekliliği, Nvidia’nın H20 çipinin satışlarını durduruyor ve bu durum, firmanın piyasa değerinde büyük dalgalanmalara yol açabilir. Nvidia, kayıplarını telafi etmek için stratejilerini hızla gözden geçirmek zorunda kalacaktır.

H2O çipine gelen yasaklar, sadece Nvidia için değil, AI teknolojisi ve global çip piyasası için önemli gelişmeleri tetikleyecektir. Huawei’nin yeni Ascend 920 çipi, bu rekabet ortamında nasıl bir rol oynayacak, zamanla daha netleşecektir.

Güncel Teknoloji Haberleri – 1

Yeni AI Çipi Nedir?

NTT Research tarafından tanıtılan yeni AI inference büyük ölçekli entegrasyon çipi (LSI), gerçek zamanlı 4K video işleme yeteneğine sahip bir teknoloji. Bu çip, özellikle güç kısıtlamalarının olduğu edge cihazlarda ve terminallerde kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Çipin en dikkat çekici özelliği, 4K video çözünürlüğünü düşürmeden, daha az güç tüketimi ile yüksek performans sağlamasıdır. Bu sayede, özellikle dronlar gibi taşıma araçlarında kullanılabilir hale getirilmiştir.

Neden Önemlidir?

Bu çip, enerji verimliliği ve yüksek çözünürlükte veri işleme konularında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Mevcut sistemler genellikle yüksek çözünürlüklü videoların gerçek zamanlı işlenmesi için sıkıştırma gerektirirken, bu yeni çip tam 4K çözünürlüğü, saniyede 30 kare hızında işleme yeteneği sunuyor. Bu, dronlar gibi yetenekli cihazlarla birlikte çalışarak, kamu güvenliği ve altyapı denetimleri gibi alanlarda devrim niteliğinde uygulamalar sunuyor.

4K Video İşlemede Ne Gibi Yenilikler Sunuyor?

Yeni AI çipi, gerçekten dikkat çekici yeteneklere sahip. Öncelikle, bir dron üzerinde 150 metreden insan veya nesne tespiti yapabiliyor. Önceden, bu tür tespitler daha düşük irtifalarda mümkün oluyordu. Bu çipin sağladığı yüksek çözünürlük ve performans, operasyonel kapasiteyi büyük ölçüde artırıyor.

Ayrıca, NTT’nin geliştirdiği AI inference motoru, çipin çalışma verimliliğini artırarak, nesne tespiti algoritmalarının gerçek zamanlı yürütülmesini sağlıyor. Bu motor, çipin performansını artıran çeşitli teknikler kullanıyor; bu sayede GPU seviyesindeki enerji tüketimine ihtiyaç duymuyor, çipin enerji maliyetini düşürüyor.

Gizlilik Nasıl Sağlanıyor?

Çipin tasarımında gizlilik önemli bir faktör olarak öne çıkıyor. NTT Research, cripto teknolojisi entegre ederek, görüntülerin kaydedilmesi sırasında hassas bilgilerin, örneğin yüzlerin, gizlenmesini sağlıyor. Yetkili kullanıcılar, gerektiğinde bu bilgileri çözebilir, böylece analiz işlemleri sırasında gizlilik korunuyor.

Ticari Satışlar Ne Zaman Başlayacak?

Yeni AI çipi için ticari satışların bu yılın sonuna doğru başlaması planlanıyor. NTT’nin yarı iletken bölümü olan NTT Innovative Devices aracılığıyla piyasaya sürülecek. Bu, endüstrinin yeni nesil çözümlerle tanışacağı anlamına geliyor.

Gelecek Vizyonu Nedir?

Upgrade 2025 etkinliğinde tanıtılan bu çip, NTT’nin başka girişimleri ile birlikte ilerici bir özelliğe sahip. NTT araştırmacıları, bu LSI’nin Innovative Optical and Wireless Network (IOWN) İnisiyatifi’ne entegrasyonunu keşfetmekte. Bu girişim, yüksek hızlı, düşük gecikmeli IOWN All-Photonics Ağı’nın özelliklerini kullanarak, ölçeklenebilir ve enerji verimli veri merkezli altyapı (DCI) oluşturmayı hedefliyor.

Ayrıca, NTT DATA ile iş birliği yaparak, çipin yeteneklerinin Attribute-Based Encryption (ABE) teknolojileri kullanılarak nasıl geliştirilebileceği araştırılıyor. ABE, esnek politika gereksinimlerine ve mevcut sistem mimarilerine uyum sağlayarak, güvenli veri paylaşımını mümkün kılıyor.

Endüstri Üzerindeki Etkisi

Edge alanlarında yeni AI çipi, ulaşım, kamu hizmetleri ve kamu güvenliği gibi endüstrilerde gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları için yeni olasılıklar sunuyor. Özellikle, yüksek çözünürlüklü video analizinin, bu tür kritik sektörlerde nasıl daha verilere dayalı ve güvenli bir sistem oluşturmaya yardımcı olacağı öngörülüyor.

Sonuç olarak, NTT Research tarafından sunulan bu yeni AI inference çipi, edge computing ve gerçek zamanlı video analizi alanında çığır açan bir inovasyon kaynağıdır. Gelişmiş görüntüleme uygulamaları için güçlü bir araç sunarak, birçok sektörde devrim niteliğinde yenilikler yaratma potansiyeline sahiptir. Bu çip sayesinde, yüksek çözünürlükte video işleme yapılırken enerji tüketiminin azaltılması, daha etkin ve güvenilir sistemlerin geliştirilmesini sağlama hedefinde önemli bir adım atılmıştır.

Güncel Teknoloji Haberleri – 32

Google, Alfabe bağlı ortaklığının Tensör İşleme Birimleri (TPU) olarak bilinen AI hızlandırıcı yongalarını tasarlamasına yardımcı olmak için Broadcom ile birlikte çalışıyor. Bunların, piksel cihazlarını güçlendirmek için kullanılan tensör GX uygulama işlemcileriyle aynı olmadığını unutmayın. Yeni bir rapora göre Google, Broadcom’u Google’ın TPU ekibindeki tasarım ortağı olarak değiştiriyor olabilir. Raporda, Tayvan çip tasarımcısı MediaTek’in Google’ın yedinci nesil AI cipsleri olacak yeni TPU’lar üzerinde çalışmaya başlayacağı belirtiliyor.

Bu rapora rağmen, Google’ın MediaTek’i seçmesinin sağlam nedenleri olmasına rağmen Google, Broadcom ile bağlarını kesmiyor. Bunun bir nedeni, MediaTek’in dünyanın en büyük çip dökümhanesi olan Tayvan merkezli TSMC ile MediaTek’in Google’a Broadcom’un ücretinden daha az şarj etmesini sağlayacak harika bir ilişkisi olması. Geçen yıl Google’ın Omdia’ya göre TPU’lara 6 milyar ila 9 milyar dolar harcadığına inanılıyor.

AI modellerini eğitmek için kullanılan en yaygın kullanılan yongalar olan NVIDIA’nın GPU’larına olan güvenini azaltmak için Google, TPU AI hızlandırıcılarını tasarladı. AI kullanımı için özelleştirilmiş ve Google tarafından dahili iş yükleri için istihdam edilmektedir. Ayrıca Google Cloud müşterileri tarafından da kullanılır. Sonuç olarak, Google, diğer büyük AI oyuncuları kadar Nvidia’ya da bağımlı değildir. Google’ın Openai ve Meta platformları gibi rakipleri, bir kıtlık olduğunda geri tepebilecek NVIDIA’ya büyük ölçüde bağımlı kalıyor.

Makine öğrenimi için Google TPU. | Resim kredi-google

Örneğin, açık AI CEO’su Sam Altman geçen ayın sonunda dedi şirketinin NVIDIA GPU’sunun bitmiş olması, Openai’yi yeni GPT-4.5 modelinin piyasaya sürülmesine zorlamaya zorladı. Günde en az 15 kez sorulurum AI modellerinin neden CPU yongaları yerine GPU yongaları kullandığını hiç sormadım, size cevabı vereceğim.

GPU’lar, akıllı telefonlar gibi cihazlarda grafik ve görüntülerin oluşturulmasına yardımcı olmak için kullanılır ve aynı anda büyük miktarda veri işleme yetenekleri ile bilinir. Bu, AI ile kullanılan veri işleme matris stiline daha uygundur. CPU’lar, yapay zeka için daha az kullanışlı hale getiren sıralı işleme verileri stilleri ile daha fazla bilinir.

telefon-1