- Çinli bilim insanları, insan beyninin yüzeyini 10 milisaniyenin altında yüksek doğrulukla modelleyebilen yeni bir memristör çip geliştirdi.
- Çip, hesaplamaları doğrudan bellek içinde gerçekleştirerek işlem hızını artırırken enerji tüketimini önemli ölçüde düşürüyor.
- Testlerde gelişmiş ASIC işlemcilerden 36 kata kadar hızlı, NVIDIA A100 GPU'dan ise beyin rekonstrüksiyonunda 478 kata kadar daha yüksek performans gösterdi.
- Teknolojinin beyin-bilgisayar arayüzlerinden Alzheimer ve Parkinson araştırmalarına kadar birçok alanda kullanılması hedefleniyor.
Pekin Üniversitesi ile Çin Bilimler Akademisi Şanghay Mikrosistem ve Bilgi Teknolojileri Enstitüsü tarafından geliştirilen yeni memristör çip, insan beyninin kıvrımlı yüzeyini 10 milisaniyenin altında ve yüksek hassasiyetle modelleyebiliyor. Çalışmanın sonuçları, bilim dünyasının saygın yayınlarından Science dergisinde yayımlandı.
Araştırmacılar, çip sayesinde geleneksel bilgisayarlarda bellek ile işlemci arasında sürekli gerçekleşen veri transferinden kaynaklanan zaman ve enerji kaybını büyük ölçüde ortadan kaldırdı.
İşlemler doğrudan bellek içinde gerçekleştiriliyor
Yeni mimaride kritik hesaplamalar, verilerin depolandığı bellek içerisinde yapılıyor. Böylece veri aktarımı ihtiyacı ortadan kalkarken hem işlem süresi kısalıyor hem de enerji verimliliği önemli ölçüde artıyor.
40 nanometre üretim teknolojisiyle geliştirilen ve yalnızca 0,28 milimetrekarelik alan kaplayan çip, 50 MHz frekansında çalışıyor.
Mevcut sistemlerden kat kat hızlı
Araştırma sonuçlarına göre yeni çip, nöral dinamik hesaplamalarında gelişmiş ASIC işlemcilere kıyasla 3,82 ila 36,27 kat daha yüksek performans sergiledi. Güç tüketimi ise 11,75 ila 24,73 kat daha düşük seviyede gerçekleşti.
Beyin kabuğunun üç boyutlu yeniden oluşturulması işlemlerinde ise NVIDIA A100 grafik işlemcisine göre 478 kata kadar hız artışı elde edildi.
Tıbbi yapay zeka uygulamalarına katkı sağlaması bekleniyor
Deneylerde beynin beyaz ve gri madde sınırlarını başarılı şekilde modelleyen çip, karmaşık beyin kıvrımlarını koruyarak topoğrafik açıdan tutarlı üç boyutlu yüzey ağları oluşturdu.
Araştırmacılar, teknolojinin gelecekte beyin-bilgisayar arayüzleri, dijital beyin ikizleri, ameliyat sırasında gerçek zamanlı navigasyon sistemleri ile Alzheimer ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkların araştırmalarında kullanılmasını hedefliyor.