İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü (ETH), EMPA ve Zürih Üniversitesinden araştırmacılar, geniş bir kullanım alanına hitap edecek yeni bir memristör geliştirdi. İnsan beyninden ilham alınarak tasarlanan ve bu sayede özellikle makine öğrenimi projelerinde enerji verimliliği sunan elektronik devrelerin bahsedeceğimiz çalışmayla daha çok gündeme geleceği tahmin ediliyor. Teknoloji dünyasındaki bu bileşenin yeni versiyonu hakkındaki detaylara dilerseniz daha yakından bakalım.
Bilgisayarlarla karşılaştırıldığında, insan beyninin inanılmaz derecede enerji verimliliğine sahip olduğu bilim camiasında zaten kabul görmüş durumda. Haliyle araştırmacılar, yenilikçi yapay zeka sistemlerinin tasarlanması konusunda beyni ve bünyesindeki nöronları örnek alıyor. Beynin yapısına benzer şekilde geliştirilen sistemlerin, geleneksel bilgisayar ortamlarına kıyasla daha az güç harcaması da ilgileri üzerinde topluyor. Zira günümüzün standart bilgisayar mimarileri, makine öğrenimi alanındaki uygulamalarda devasa maliyetlere neden olmakla birlikte altyapı ilerleyişinin önündeki engellerden biri konumunda. Diğer taraftan, insan beynini model alan tasarımlar, yapay zekanın çalışma prensiplerine de uygun olduğu için yeni araştırmaların gözde konusu haline geldiğini söyleyebiliriz.
Bilim insanları, bilgileri depolayarak ve işleyerek aynı anda iki temel görevi üstlenen nöronların benzerini elektronik tarafında memristör ismindeki bileşenle yapmayı hedefliyor. Buradaki umut, sürekli olarak altını çizdiğimiz enerji kullanımını en aza indirgemekle ilgili çünkü hepimizin bildiği standart işlemci ve depolama birimleri arasındaki veri alışverişi, makine öğrenimi söz konusu olduğunda en çok enerji harcanan faktörlerin başında geliyor. Peki nöronların gördüğü işlevin elektronik tarafındaki karşılığı olarak nitelendirilen memristörler nedir biraz da bundan bahsedelim. Ayrıca konuyla alakalı daha detaylı bilgi edinmek için yazının sonunda paylaştığımız kaynakçayı incelemenizi kesinlikle tavsiye ederiz.
Memristörler ve Yapay Nöronlar
Elektronik alanının Dartanyan’ı konumundaki memristör, günümüzden yaklaşık 50 yıl önce keşfedilmekle birlikte, ismi uzun yıllar boyunca teorik bir kavram olmaktan öteye geçemedi. Ta ki HP’den bir grup araştırmacı, 2008 yılında kullanışlı fiziksel bir modelini geliştirene kadar. Bu bileşen, bir devredeki elektrik akımının akışını kontrol eder fakat esasen memristörler, üzerine uygulanan gerilime göre direnç değerinin değişmesi ve uygulanan gerilimin kaynağı ortadan kaldırılsa bile aldığı son direnç değerini hatırlaması sayesinde büyük bir öneme sahip. Hafızalı direnç olarak da nitelendirilen memristörlerin bu özellikleri, geçmişte içlerinden ne kadar yük geçtiğine bağlı olarak iletkenliği gelişen veya zayıflayan sinapslara (nöronlar arasındaki bağlantılara) benzetiliyor. Zira bu devre elemanının da sinapslar gibi iki ayrı çalışma şekli var: Bunlar, sinyalin zamanla zayıfladığı ve kesildiği geçiçi (Volatile) mod ve sinyalin sabit bir şekilde kaldığı kalıcı (Non-volatile) mod. Yapay sinir ağları üzerinde yapılan çalışmalarda ihtiyaca uygun bir şekilde memristörler bu modlara göre üretilerek kullanılıyor ve ikisi arasında geçiş yapmak mümkün değildi. Ta ki İsviçre’de gerçekleştirilen araştırmaya kadar.
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü, EMPA ve Zürih Üniversitesinden bir araya bilim insanları, mevcut olanlarından çok daha geniş uygulama yelpazesinde kullanılabilecek yeni bir memristörün konsepti üzerinde çalıştılar. İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nde doktora sonrası araştırmacı olan Rohit John’un konuyla alakalı yaptığı açıklamada, “Memristörler için farklı çalışma modları var ve tüm bu modları yapay bir sinir ağının mimarisine bağlı olarak kullanabilmek avantajlı olurdu. Ancak bildiğimiz geleneksel memristörlerin modlardan biri için önceden yapılandırılması gerekiyordu.” diyerek bileşenlerdeki modlarla ilgili bazı ayrıntılardan bahsetmiş. John, açıklamasının devamında, iki çalışma modunun da insan beyninde bulunduğuna değinerek; biyokimyasal olarak nörondan nörona iletilen sinyalin zamanla zayıflamasını memristördeki geçiçi (Volatile) modla benzeştiğini, öğrenme faaliyetinde beyindeki nöronlarla yeni sinaptik güçlü bağlantıların oluşmasını kalıcı (Non-volatile) mod ile uyuştuğunu belirtmiş. Buradaki problem ise memristörlerin nöronlar gibi iki modu kullanamıyor oluşuydu fakat artık çözüme kavuşmuş durumda.
Araştırmacıların geliştirdiği yeni memristör, güneş enerjisi sistemlerinde ışıktan elektrik üreten fotovoltaik hücrelerdeki yarı iletken bir malzeme olan halojenür perovskit nanokristallerden yapılmış. Bu sayede bileşen, üzerinde yürütülen akımın yoğunluğuna göre kontrol edilebiliyor. Yani zayıf bir akımda geçiçi (volatile) mod etkinleşirken, güçlü bir akımda ise kalıcı (Non-volatile) mod etkinleşiyor. Rohit John’un bu çalışmayı Zürih Üniversitesi Nöroinformatik Enstitüsü’ndeki Giacomo Indiveri’nin grubunda doktora öğrencisi olan Yiğit Demirağ ile birlikte yürüttüğünü de söylemeden geçmeyelim. Ayrıca Demirağ, gelişmeyle ilgili olarak, “Bildiğimiz kadarıyla bu, isteğe bağlı olarak geçiçi ve kalıcı modlar arasında güvenilir bir şekilde değiştirilebilen ilk memristördür.” dedi. Tek bir çip üzerinde iki tipteki memristörü konumlandırmanın imkansızlığını varsayarsak bu ilkin, gerçek nöronlara en yakın teknoloji olduğu da yadsınamaz bir gerçek.
Şu ana kadar memristörün yapay sinir ağı sistemlerine olan katkısından bahsettik fakat bu kavramın bilgisayar alanına girme ihtimali de var. Keşfi ve icadı üzerinden onlarca yıl geçmiş olmasına rağmen bilgisayarlar ile ortak paydada buluşamamış memristörler, örneğin, içerisindeki verileri kaybetmeyen bellek üniteleri veya devasa boyutlarda güvenilir diskler geliştirmenin önünü açabilir fakat son kullanıcıya ulaşmaları için hala bazı açılardan optimize edilmeleri gerekiyor.
