“Utrecht Üniversitesi’ndeki teorik fizikçiler ve Güney Kore Sogang Üniversitesi’ndeki deneysel fizikçiler tarafından yapay bir sinaps başarıyla inşa edildi. Hem tuz hem de suyla çalışan bu sinaps, beynimizdekiyle aynı ortam şartlarında karmaşık bilgileri işleme kapasitesine sahip beyin benzeri bir bilgisayar sistemi oluşturulabileceğinin ilk kanıtı.”
İnsan beyni, geleneksel bilgisayarların enerji verimliliğini artırmak isteyen bilim insanları için uzun zamandır bir ilham kaynağı olmuştur. Farklı şekillerde, beynin olağanüstü kapasitesini taklit etmeye çalışan sistemler yaratmayı mümkün kılmak istiyorlar.
Bu çabalar, tipik ikili işlemlerden ziyade beynimize daha çok benzeyen analog işlemler kullanan beyin benzeri bilgisayar sistemlerinin yaratılmasıyla sonuçlanmıştır. Ancak beyinden esinlenen modern bilgisayarların çoğu geleneksel katı malzemeler kullanırken, insan beyni iyonlar (çözünmüş tuz parçacıkları) ve su kullanarak çalışır.
Bu da akla şu soruyu getiriyor: Aynı ortamı kullanarak beynin işleyişini daha doğru bir şekilde taklit edemez miyiz? Gelişmekte olan iyontronik nöromorfik bilişim alanı, özünde bu ilgi çekici olasılığı barındırıyor.
SENTETİK SİNAPSLAR
PNAS dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmada, araştırmacılar ilk kez tuz ve suya bağımlı bir sistemin karmaşık bilgileri beynimizin çalışma şekline benzer bir şekilde işleyebileceğini gösterdiler. Bu keşfin anahtarı, 150 x 200 mikrometre boyutlarında olan ve beynin nöronlar arasında mesaj ileten önemli bir parçası olan sinapsa benzer şekilde işlev gören küçük bir aygıttır.
Utrecht Üniversitesi Teorik Fizik Enstitüsü ve Matematik Enstitüsü’nde doktora adayı olan başyazar Tim Kamsma heyecanını şu sözlerle dile getiriyor: “Karmaşık bilgileri işleyebilen yapay sinapslar halihazırda katı malzemelere dayalı olarak mevcut olsa da, bu başarının su ve tuz kullanılarak da gerçekleştirilebileceğini ilk kez gösteriyoruz.” Esasen, beyinle aynı ortamı kullanan bir sistemle nöronların faaliyetini taklit ediyoruz.”
İYONLARIN GÖÇÜ
İyontronik memristör adı verilen aygıt Koreli bilim insanları tarafından yaratıldı, bir tuz ve su çözeltisiyle doldurulmuş koni şeklindeki bir mikro kanaldan oluşuyor. Sıvıdaki iyonlar, elektrik darbelerine yanıt olarak kanal boyunca hareket ederek iyon konsantrasyonunu değiştiriyor.
Kanalın iletkenliği, nöronlar arasındaki bağlantıların güçlenmesini veya zayıflamasını yansıtan impulsun gücüne (veya süresine) göre değişir. Giriş sinyalinin gözlemlenebilir bir tasviri, iletkenlik değişiminin büyüklüğü ile sağlanır.
Bir başka sonuç ise konsantrasyon dalgalanmalarının ortadan kalkması için gereken sürenin kanalın uzunluğuna bağlı olmasıdır. Kamsma, “Bu, yine beynimizde gözlemlenen sinaptik mekanizmalara benzer şekilde, kanalların değişen süreler boyunca bilgiyi tutacak ve işleyecek şekilde uyarlanması olasılığını Beyin Benzeri Bilgisayar akla getiriyor” diyor.
Bu keşfin kökeni, yakın zamanda doktora çalışmalarına başlayan Kamsma’nın bulduğu bir kavrama dayanıyor. Sınıflandırma görevlerini yerine getirmek için yapay iyon kanalları kullanmaya dayanan bu fikri sağlam bir teorik çerçeveye oturttu.
“Kamsma şöyle anlatıyor: ”Tesadüfen o dönemde Güney Kore’deki araştırma grubuyla yollarımız kesişti. “Teorimi büyük bir heyecanla benimsediler ve hızla teorime dayalı deneysel çalışmalara başladılar.”Şaşırtıcı bir şekilde, ilk sonuçlar üç ay sonra ortaya çıktı ve Kamsma’nın teorik tahminleriyle mükemmel bir uyum içindeydi. “Vay canına!” diye düşündüm. “Teorik varsayımlardan somut gerçek dünya sonuçlarına geçişe tanık olmak ve nihayetinde bu güzel deneysel sonuçlarla sonuçlanmak inanılmaz derecede memnuniyet verici.”
KAYDA DEĞER BİR İLERLEME
Kamsma, hızlı ilerlemesine rağmen iyontronik nöromorfik bilişimin henüz emekleme aşamasında olduğunu vurgulayarak çalışmanın temel niteliğini vurguluyor. Amaç, şu anda mevcut olan her şeyden çok daha enerji tasarruflu ve verimli bir beyin benzeri bilgisayar sistemi yaratmak. Ancak bu vizyonun gerçekleşip gerçekleşmeyeceği henüz belirsiz. Kamsma yine de bu yayını büyük bir ilerleme olarak görüyor.
“Bu, sadece insan beyninin iletişim kalıplarını taklit edebilen değil, aynı zamanda aynı ortamı kullanan bilgisayarlara doğru çok önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor” diyor. “Belki de bu sonuçta insan beyninin olağanüstü yeteneklerini daha sadık bir şekilde taklit eden bilgisayar sistemlerinin önünü açacaktır.”
Kaynak: phys.org/news/2024-04-experimental-proof-brain-salt.html
