TDK, analog elektronik devrelerle çalışan yeni bir yapay zeka çipi geliştirdiğini duyurdu. Hokkaido Üniversitesi ile ortak yürütülen proje kapsamında geliştirilen prototip, beyincikten esinlenen bir mimariyle gerçek zamanlı öğrenme yeteneğine sahip. Şirket, bu çipi 14–17 Ekim 2025 tarihleri arasında Japonya’da düzenlenecek CEATEC 2025 fuarında hızla öğrenen bir gösterim cihazı ile sergileyecek. Prototip, TDK’nin kendi ivme sensörleriyle birleştirilerek tanıtılacak.
Gerçek zamanlı öğrenen AI çipi geliyor
Yeni çip, “rezervuar hesaplama” (reservoir computing) adı verilen bir yapay zeka yaklaşımına dayanıyor. Bu model, zaman serisi verilerini düşük güç tüketimi ve yüksek hızla işleyebiliyor. Klasik derin öğrenme modellerinde veri, giriş katmanından çıktı katmanına kadar birçok karmaşık hesaplamadan geçiyor ve bu da trilyonlarca işlem, yüksek enerji tüketimi ve gecikme anlamına geliyor.
Rezervuar hesaplama modelinde ise veriler doğal süreçlerle işleniyor. Örneğin giriş katmanında birden fazla su dalgası bir girdi olarak kabul ediliyor. Rezervuar katmanı bu dalgaların zaman içindeki yayılımını ve etkileşimlerini herhangi bir hesaplama yapmadan çıktı katmanına iletiyor.
Bu yöntem sayesinde ayarlanması gereken parametre sayısı azalıyor, işlem hızı artıyor ve güç tüketimi düşüyor. Bu özellikleriyle rezervuar hesaplama, robotlar ve insan arayüzleri gibi, bulut bağlantısı olmadan yüksek hızda karar verilmesi gereken görevler için uygun bir çözüm olarak öne çıkıyor.
Rezervuar hesaplama bugüne kadar yaygın bir şekilde kullanılmamıştı çünkü bu yöntem, derin öğrenme ağları gibi evrensel bir yapay zekâ değil, zaman serisi verilerine özel olarak tasarlanmış bir yöntemdi. Ayrıca dijital işlemcilerle uygulandığında düşük güç avantajı kayboluyor, bu nedenle fiziksel fenomenleri temel alan gerçek rezervuar hesaplama cihazlarının geliştirilmesi zorluk taşıyordu.
TDK’nın CEATEC 2025 fuarında sergileyeceği gösterim cihazı, bu teknolojinin gerçek zamanlı öğrenme kapasitesini somut biçimde gösteriyor. Taş-kağıt-makas oyununu temel alan bu cihaz, kullanıcının parmak hareketlerini henüz tamamlamadan ivme sensörleriyle algılıyor ve analogu rezervuar AI çipi sayesinde hareketi anında işleyerek kazanacak hamleyi karşısına çıkarıyor. Parmak hareketlerindeki kişisel farklılıkları gerçek zamanlı öğrenebilen sistem, her kullanıcıya karşı kısa sürede uyum sağlayarak yenilmez hale geliyor.
TDK, 2024 yılında beynin büyük kısmını temsil eden cerebrum yapısını taklit eden nöromorfik cihazlarını tanıtmıştı. Bu yeni projede ise beyinciği (cerebellum) model alan bir rezervuar hesaplama yaklaşımı kullanılıyor. Analog devreler, sensörler ve elektronik bileşenlerle oluşturulan bu mimari, düşük enerjiyle hızlı hesaplama yapabilen, özellikle sensör verilerini doğrudan işleyen uç cihazlara yönelik çözümler sunuyor.
Şirket, Hokkaido Üniversitesi ile yürüttüğü bu çalışmalarla rezervuar hesaplamayı ticarileştirmeyi ve uç yapay zeka ekosisteminde yeni bir pazar oluşturmayı hedefliyor. Araştırmaların TDK SensEI ve Sensör Sistemleri İş Birimi ile birlikte ilerletileceği, böylece bu teknolojinin gelecekte robotik, sağlık, giyilebilir cihazlar ve gerçek zamanlı veri işleme gerektiren diğer alanlarda kullanılabileceği belirtiliyor.
