Pekin Üniversitesi’nden Beyin Hızında Çalışan Yeni Çip
Pekin Üniversitesi, beyin hızında çalışan yeni bir memristör çip geliştirdi. Çip, yüksek hassasiyetle beyin modelleme süreçlerini hızlandırıyor.
Pekin Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen bir araştırma, insan beyninin kıvrımlı yüzeyini 10 milisaniyeden daha kısa bir sürede yüksek hassasiyetle modelleyebilen yenilikçi bir memristör çipin geliştirilmesi ile sonuçlandı. Bu çip, Çin Bilimler Akademisi Şanghay Mikrosistem ve Bilgi Teknolojileri Enstitüsü ile iş birliği içinde üretildi ve çalışma sonuçları “Science” dergisinde yayımlandı.
Yapay zeka sistemleri, zamanla evrilen karmaşık sistemlerin izlenmesi için nöral ağları matematiksel denklemlerle eşleştirmekte kullanılmakta. Bu sistemler, fiziksel modelleme, tıbbi görüntüleme ve üç boyutlu beyin rekonstrüksiyonunda önemli bir rol oynamaktadır. Ancak, geleneksel bilgisayarların bellek ile işlemci arasında sürekli veri transferi yapması, işlem sürecini yavaşlatarak yüksek enerji tüketimine neden olmaktaydı.
İşlemler Bellek İçinde Gerçekleşiyor
Yeni geliştirilen çip, kritik hesaplamaları doğrudan verilerin depolandığı yerde gerçekleştirerek, bellek ile işlemci arasındaki veri aktarım ihtiyacını ortadan kaldırdı. Bu sayede beyin modelleme süreçleri çok daha hızlı ve düşük enerji ile tamamlanabildi. 40 nanometrelik üretim süreci ile üretilen çip, 0,28 milimetrekarelik bir alana sahip olup, 50 MHz frekansında çalışmaktadır. Nöral dinamik hesaplamalarında gelişmiş ASIC işlemcilere kıyasla 3,82 ila 36,27 kat daha hızlı bir performans sergileyen bu çip, 11,75 ila 24,73 kat daha az güç tüketmektedir. Beyin kabuğu yüzeyinin yeniden oluşturulması işlemlerinde ise NVIDIA A100 GPU’ya göre 478 kat daha fazla hız artışı sağlanmıştır.
Tıbbi Teknolojilerde Yeni Bir Dönem Başlıyor
Testlerde, beynin beyaz ve gri madde sınırlarını başarıyla modelleyen çip, karmaşık beyin kıvrımlarını koruyarak pürüzsüz ve topoğrafik olarak tutarlı üç boyutlu yüzey ağları oluşturmayı başardı. Bu teknoloji, yapay zeka odaklı karmaşık modellemeleri milisaniye seviyesine indirerek, beyin-bilgisayar arayüzleri, dijital beyin ikizleri, ameliyat sırasında eş zamanlı navigasyon sistemleri ve Alzheimer ile Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkların araştırmalarında kullanılma potansiyeline sahiptir.
