Yapay Zekâda Devrim: Gerçek Beyin Kimyasını Taklit Eden Yeni Yapay Nöronlar Geliştirildi

ABD’deki USC araştırmacıları, gerçek nöronların kimyasal davranışını birebir taklit eden yapay beyin hücreleri üretti.
Bu yenilik, gelecekteki yapay zekâ donanımlarını çok daha küçük, hızlı ve enerji verimli hale getirebilir.

Gerçek Beyin Gibi Çalışan Yapay Nöronlar

USC Viterbi Mühendislik Fakültesi ve Gelişmiş Bilgi İşlem Okulu araştırmacıları, gerçek nöronların elektrokimyasal tepkilerini fiziksel olarak taklit eden yapay nöronlar geliştirdi.

Bu çalışma, yalnızca beyin faaliyetini taklit eden değil, beyin kimyasını gerçekten uygulayan bir donanım modeline doğru atılmış dev bir adım olarak değerlendiriliyor.

Proje, USC Nöromorfik Hesaplama Mükemmeliyet Merkezi Direktörü ve Elektrik-Elektronik Profesörü Joshua Yang liderliğinde yürütülüyor.
Yang ve ekibi, “diffusive memristor” adını verdikleri yeni bir nöron tipi geliştirdi. Bu sistemde bilgi, klasik silikon çiplerdeki gibi elektronlarla değil, atomların hareketiyle işleniyor.

⚙️ İnsan Beyni Nasıl Çalışıyorsa, Bu da Öyle

İnsan beyninde sinyaller elektriksel olarak başlar, sinapsa ulaştığında kimyasal hale gelir ve bir sonraki nörona aktarılırken tekrar elektriğe dönüşür.

Yang’ın ekibi bu döngüyü gümüş iyonları kullanarak yeniden oluşturdu.
“Bizim sistemimizde iyonlar farklı olsa da, hareket dinamikleri tıpkı biyolojik beyindeki gibi,” diyor Yang.
Ve ekliyor:

“Gümüş iyonları kolayca dağılabiliyor ve bu sayede biyolojik sistemdeki sinir tepkilerini çok basit bir yapıyla taklit edebiliyoruz.”

Bu yeni “memristor” tasarımı sayesinde her bir yapay nöron yalnızca bir transistör alanına sığıyor — geleneksel çiplerde yüzlerce transistör gerekirken.

Yang, bunun nedenini şöyle açıklıyor:

“İnsan beyni evrimsel olarak en verimli zeka motoru. Bu yüzden elektron yerine iyon kullanmak, doğanın kazanan yöntemini taklit etmek anlamına geliyor.”

⚡ Enerji Verimliliği En Önemli Hedef

Yang’a göre sorun işlem gücü değil, verimlilik.
“Bilgisayarlarımız güçlü, ama beyin kadar verimli değil. Çok fazla enerji harcıyorlar,” diyor.

Modern bilgisayarlar büyük veri işleme için tasarlandı, ancak insan beyni gibi birkaç örnekten öğrenme konusunda zayıf.

Yang bu farkı şöyle açıklıyor:

“Enerji ve öğrenme verimliliğini artırmanın yolu, beynin prensipleriyle çalışan sistemler kurmaktan geçiyor.”

Atomlarla İşleyen Zekâ

İnsan beyni bir şeyi birkaç kez gördükten sonra öğrenebiliyor ve bunu yalnızca 20 watt enerjiyle yapıyor.
Bugünün süper bilgisayarları ise benzer işleri yapmak için binlerce kat fazla enerji tüketiyor.

Yang’ın ekibi, atom temelli yapay nöronlarının bu farkı kapatabileceğini düşünüyor:

“Her nöron için sadece bir transistör yeterli — bu, çip mimarisinde devrim demek.”

Gelecek: Yapay Genel Zekâya (AGI) Doğru

Şu anda sistem gümüş iyonları kullanıyor, ancak ekip gelecekte yarı iletken üretimiyle uyumlu yeni iyonik malzemeler araştırmayı planlıyor.
Bir sonraki hedefleri, bu nöronları geniş ağlar halinde birleştirip beynin öğrenme kapasitesini test etmek.

Bu sadece yapay zekâ donanımı için değil, insan beyninin nasıl çalıştığını anlamak için de büyük bir fırsat olarak görülüyor.

Araştırma sonuçları Nature Electronics dergisinde yayımlandı.