Yapay Zeka Nöromorfik Mühendislik ile Değişecek

0
276
yapay zeka
yapay zeka ve neromorfik mühendislik

Yapay zeka ve nöromorfik mühendislik ile insan beynine bir adım

İnsan beyninin işleyişinden ilham alarak yapılan araştırmalar son yıllarda gelişen nöromorfik mühendislik ile özellikle yapay zeka araştırmacılarının daha çok dikkatini çekmeye başladı.  MIT ve NVIDIA Eyeriss işlemcisi ve genel kullanım amaçlı işlemci üniteleri ( GP- GPUs) gibi Neumann ve silikon temelli AI ( yapay zeka) hızlandırıcıları; günümüzde öğrenme ve zihinsel becerilerle donatılı zeki ürünler yaratmak için kullanılıyorlar. Ancak bu teknolojiler; kullanım alanı olarak çoğunlukla sınırlı fonksiyon ve beceriler üzerinde geliştirilmek üzere tasarlanıyorlar ve üst düzey zihinsel beceri gerektiren neden-sonuç ilişkisi kurma, varsayımda bulunma gibi biyolojik insan beyni için kolay birçok iş için halen yetersiz kalmaktadırlar.

Şimdi Japonya’ dan Osaka Üniversitesi ve Kyushu Teknoloji Enstitüsünden bir araya gelen araştırmacılar geliştirdikleri nöromorfik araştırmalar ile bu soruna çözüm bulma yolunda çığır açacak bir araştırmaya imza atıyorlar. Kyushu Teknoloji Enstitüsünden Hirofumi Tanaka, Osaka Üniversitesinden Megumi Akai-Kasaya ve Liu Hong ile Hokkaido Üniversitesinden Tetsuya Asai önderliğinde yapılan bu araştırma 12 Temmuz 2018 tarihinde Nature communication’ da yayınlandı.

Sinirbilimi ile yapay zeka sınıflandırma yapabilip, neden sonuç ilişkisi kurabilecek

Zeka fonksiyonları sağlayan yazımızın başında belirttiğimiz silikon (Nöral) temelli hızlandırıcılar, bununla birlikte güncel sinirbilimi üzerine değil ileri düzeyde bilgisayar mühendisliğine dayanmaktadır. Bu da uygulamalarının sonuç çıkarım ve sınıflandırma gibi en önemli zeka özelliklerinde sınırlı kalmasına sebep olmaktadır. Diğer yandan nöromorfik donanımlar ise sinirbilimi üzerine dayanmakta ve yüksek düzeyde beyin fonksiyonlarının taklit edilmesinde çok daha büyük fırsatlara sahiptir.

Güncel nöromorfik donanımda ( örneğin IBM nörosinaptik yonga TrueNorth ) yoğun ve karmaşık ağ yapılarının oluşturan yapay elektriksel akım üreten neronlar bu iş için hayati bir öneme sahiptir. Belirsiz çevre ve gürültü içerisinde nöronal zarlar üzerinde, elektriksel akım kullanarak nöronal bilgiyi kodlayarak iletebilmek işlevsel bir öneme sahiptir.

neromorfik mühendislik
credit: Osaka Üniversitesi

Yapay zeka donanımlarının aksine nöromorfik donanımlarda ise elektriksel akım üretebilen, yoğunluk ve karmaşıklıkları ile zeka becerileri elde etmek için gerekli olan sinirbilimi (neuroscience ) temel alınmaktadır. Bununla birlikte insan beynine kıyasla mevcut entegre edilebilen nöromorfik araçlarının yoğunluğu oldukça azdır.

Beyin fonksiyonları karbon nanotübler ile kısmen taklit edilebiliyor. Bu çeşit moleküler/ Karbon nanotübler ile yapılı sinir ağı yapay neronların sinir ağları tarafından üretilen elektiriği taklit edebilmesini sağlıyor.

neromorfik programlama
credit: Osaka Üniversitesi

Yeni nesil yapay zeka

Araştırmacılar son derece yoğun ve rastgale dizilimli SWNT/ POM nöromorfik moleküler ağ yarattılar. Natural communication’ da yayınlanan araştırmalarına göre; ürettikleri bu moleküler ağ ile beyin nöronlarımız tarafından üretilen elektrik sinyallerine benzer sinyaller üretmeyi başardılar.

Yapılan araştırmada POM molekülleri ile karıştırdıkları moleküler ağlarının hesaplama simülasyonunu sergilendi. Buna göre geliştirdikleri moleküler ağ rastgele moleküler ağ tarafından üretilen elektrik yükünü depolayabildi. Bir başarıları da bu moleküler zihin modelinin çok başarılı bir bilgi işlem kayıt deposu olabildiğini de sergilemek oldu ki, bu da bir sonraki yeni nesil yapay zeka olarak görülüyor.

neromorfik programlama
credit: Osaka Üniversitesi

İnsan beyni ilginç ve şaşırtıcı bir şekilde öğrendiği çevreye adapte olmak için, belirsiz şeyleri tanımak için, yüksek kapasitede tanıma yeteneğine sahip olabilmek ve karmaşık bilgi işleme süreçlerini yerine getirebilmek için çok az bir enerjiye ihtiyaç duyuyor.

Nöral (sinirsel) devrelerin 2 anahtar özelliği vardır. Bunlardan birincisi sinir kavşaklarının öğrenme yeteneği, diğer ise sinirlerin yarattığı elektrik sinyalleridir. İnsan beyniyle ilgili yapılan çalışmalar günümüzde oldukça ilerlemiş durumda. Beyin haritası da çoğunlukla aydınlatılmış olsa da halen beynin özelliklerini tamamen taklit etmek çok zor. Bilim adamlarının burada yaptığı beyin mekanizmalarından sadece bir bölümünün kopyasını üretebilecek bir araç geliştirmek oldu. Ancak yine de bunlar özellikle yapay zekânın geleceği için atılmış oldukça büyük çalışmalar

Geliştirilen nöromorfik yongalar yapay olarak beyin yapısını ve fonksiyonlarını, üretilen elektrik sinyallerinin iletimini ve fonksiyon üretimini taklit edebilecek düzeyde henüz tam olarak kullanılmadı.

Yapılan araştırmada iletken atomik güç mikroskopisi (C-AFM) vasıtasıyla, çeşitli moleküler bağlantılardaki akım düzenleneme kontrolü ve tek duvarlı karbon nanotüplerindeki soğurulmuş parçacıklar üzerinde bir çalışma yaptılar. Yaptıkları bu çalışma sonucu SWNT (Tek Duvarlı Karbon Nanotüpü) üstündeki soğrulmuş polioksometalat içinde negatif değişken bir direnç üretildi. Elde edilen bu bulgu, moleküler bağlar içinde kararsız ve değişken bir durum olduğu sonucunu ortaya koyuyor.

Moleküler ağ kendi kendine nöromorfik bir yapay zeka oluyor!

Buna ek olarak araştırmacılar son derece yoğun ve rastgele SWNT/POM moleküler ağlı nöromorfik yongalar geliştirdiler. Bu yongalar nöronların yaydığı elektrik sinyallerinin benzerlerini kendi kendilerine doğal bir şekilde üretebiliyorlar.

POM, 3 boyutlu bir yapı oluşturan metal ve oksijen atomlarından oluşuyor. Sıradan organik moleküllerin aksine, POM tek bir molekül içerisinde elektrik yükünü depolayabiliyor. Araştırmanın en çarpıcı sonuçlarından birini ise baş yazar Hirofumi Tanaka Yapılan bu çalışmanın beynin belli bir bölümünün nano moleküler yapılarca taklit edilebildiğini göstermesi olarak açıklıyor. Araştırmaya göre rastgele dizilimli moleküler bir ağın kendi kendine neromorfik bir yapay zeka olabildiğinin gösterilmiş olduğu iddia ediliyor.

robotikpedia notu: Nature communications tarafından 17 Nisan 2017 de alınan Araştırma, 24 Mayıs 2018 de kabul edilmiş ve 12 Temmuz 2018 de yayınlandı.

Nöromorfik mühendislik nedir?

Nöromorfik mühendislik diğer adıyla nöromorfik programlama; Günümüz bilgisayarların çözemedikleri problemleri çözebilmek için insan beyninin biyolojik yapısından ilham alarak tasarlanan elektriksel mühendislik alanıdır. 1980 yılların sonuna doğru Corver Mead, Max Delbrück, John Hopfield ve Richard Feynman gibi bilim adamlarının katkıları ile genel özellikleri ortaya konulan bir kavramdır. Ancak temelleri, yapay zeka alanındaki çalışmaları ile dikkat çeken Amerikalı fizikçi Frank Rosenblatt ile 1958 yıllarına kadar dayanmaktadır.

Gelecekte görüşmek üzere. Robotikpedia…

Daha fazla robot haberleri ve robotik haberleri için bizi facebook sayfamızdan da takip etmeyi unutmayın.

Kaynak:

Hirofumi Tanaka, Megumi Akai-Kasaya, Amin TermehYousefi, Liu Hong, Lingxiang Fu, Hakaru Tamukoh, Daisuke Tanaka, Tetsuya Asai, Takuji Ogawa. Polioksometalat ile karıştırılmış tek duvarlı karbon nanotüp içeren moleküler bir neromorfik ağ düzeneği Nature Communications, 2018; 9 (1) DOI: 10.1038/s41467-018-04886-2

(Açıklama: içerik ve stil olarak Mahir BARUT tarafından edit edilmiş ve Türkçe’ ye çevirilmiştir. Teknik çeviri önerileri ile bilimsel makale çeviri ve yardım talepleriniz için iletişim formu ya da facebook robotikpedia sayfamız aracılığı ile iletişime geçebilirsiniz.)

image credits: Osaka Üniversitesi, cover image credit: Geralt/ Pixabay

 

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu girin
Please enter your name here

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.