Özel Bellek Rezistörleri Sayesinde Beyin Tabanlı Bilgisayarlar Mümkün Olabilir

İnsan beyni ile makinelerin birbirleriyle kurdukları bağ gittikçe birbirine benzemekte. Yeni keşif bellek rezistörleri bu konuda çok ciddi adımlar atmaya aday. Klasik bilgisayarlar artık fazla gelişme ve yenilik sunamıyor. Bu nedenle değişik bilişim teknolojilerine gelişim sağlamak için bir kapı açmış oldu. Bunlar arasında en ciddi çalışma insan beyni çalışma şekliyle uyumlu bilgisayarlar oldu. Penn State Üniversitesi araştırma birimi, insanların beyinlerinde ki nöral ağları ve beyinlerin analog tabiatını bilgisayarlar ortamına iletme yolunda ciddi attılar. Böylelikle makineler insan beyniyle çok daha net iletişim kurabilecek.

Dijitalin Analoğa Dönüşü

Modern bilgisayarlar dijitaldir ve sadece 1 ve 0 rakamlarını tanırlar. Beynimiz benzeri analog yapısı olan sistemlerse daha değişik hallere girebilirler. Yalın bir örnekleme yapmak gerekirse eğer, bir bilgisayar ışık açar veya kapatır. İnsan beyni ise parlaklık düzeyini arzu edilen oranda ayarlayabilmektedir. Penn State Üniversitesi’ndeki araştırmacılara göre, beyinden esinlenen ve Nöromorfik ismi konulan bilgisayarlar esasen 40 senelik çalışmalara konu oldu. Bugünse seri görsel işleme ve Bigdata düzenlerini görmeye benzeyen alanları görmede beyne benzer sistemlerin daha başarılı oldukları bu nedenle büyük gereksinim duyulan alanlar olmasıyla ön plana çıkıyor. Dijital sistemlerdeki sorun, datanın işlenmesiyle saklanmasının farklı bölümlerde olmasından kaynaklanmakta. Bu durum ciddi oranda enerji kaybı ve hız düşmesine sebep oluyor. İlaveten gerekli depo alanı da önemli ölçüde artırıyor.

Güncel Nöral Ağ Modellemesi

Yapay ağlar meydana getirdiklerini ve bu ağlarla insan beyni içinde bulunan enerjiyi ve alan tasarrufunu yansıtmak istediklerini ifade eden araştırmacılar, beynin sahip olduğu gücü de ilginç bir şekilde açıkladılar. Beyinlerimizi kafa üzerinde taşıdığımızı, oysa süper bilgisayarlar birkaç basketbol sahası büyüklüğündeki alanda işlem yapabiliriler diye konuştular. Yeni geliştirilen bu yöntemle bir grafen layerına datalar ve işlem kapasitesi yüklenmekte. Gerçekleşen işlemde verilen elektriğin hangi alana ne sıklıkla ve kuvvetle gittiğine göre bu dataların ve işlem kapasitelerinin kullanımı şekil alıyor. Böylelikle çok sayıda bellek hali bir grafen yüzeyinde tutulabilmekte.