TeknolojiTıpYazılım

Öğrenebilen Elektronik Sinapslerle Yapay Beyin

CNRS,  Paris-Sud ve Evry Üniversitelerinden Araştırmacılar Thales ve Bordeaux, özerk öğrenebilecek yapay bir sinaps oluşturdu. Ayrıca, daha karmaşık devrelerin geliştirilmesi için gerekli olan cihazı da modelledi. Araştırma Nature Communications’da (“Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses”) yayınlandı.

*Parçacıklar biyolojik sinapslerde nörotransmitterlere benzetilerek oksit içinde dolaşan elektronları temsil eder. Elektron akışı, voltaj titreşimleri tarafından kontrol edilen oksidin ferroelektrik alan yapısına bağlıdır. ( Sören Boyn / CNRS / Thales Fizik Ortak Araştırma Birimi)

*Ferroelektrik, harici elektrik alan tarafından muhafaza edilen spontane elektrik polarizasyonuna sahip olan metallerin özelliğidir

Biyomimetizmin amaçlarından biri, akıllı makineleri tasarlamak için beynin işleyişinden esinlenmektir. Bu ilke, görüntü tanıma gibi bazı görevleri tamamlamak için kullanılan algoritmalar biçiminde, bilgi teknolojisinde zaten çalışmaktadır. Bu, örneğin, Facebook’un fotoğrafları tanımlamak için kullandığı şeydir.

Bununla birlikte, işlem çok fazla enerji tüketir. Vincent Garcia (Fiziksel CNRS / Thales Birimi) ve meslektaşları, doğrudan bir çip üzerinde öğrenebilen yapay bir sinaps oluşturarak, bu alanda bir adım öne geçti. Ayrıca bu öğrenme kapasitesini açıklayan fiziksel bir model geliştirdiler. Bu keşif, bir sinaps ağı oluşturma yolunu açıyor ve dolayısıyla daha az zaman ve enerji gerektiren akıllı sistemleri oluşturuyor.

Beynimizin öğrenme süreci kendi sinapslerimizle bağlantılıdır. Sinaps ne kadar harekete geçirilirse, bağ da o kadar çok güçlenir ve öğrenme daha da gelişir. Araştırmacılar, memristor adı verilen yapay bir sinaps dizayn etmek için bu mekanizmadan ilham aldılar.

Bu elektronik nanokomponent, iki elektrot arasına sıkıştırılmış ince bir ferroelektrik tabakadan oluşur ve direnci, nöronlardakine benzer gerilim darbeleri kullanılarak ayarlanabilir. Direnç düşükse, sinaptik bağlantı güçlü olacak ve direnç yüksekse bağlantı zayıf olacaktır. Direnci adapte edebilen bu kapasite, sinapsin öğrenilmesini sağlar.

Image result for Electronic synapses that can learn: towards an artificial brain? Read more: Electronic synapses that can learn: towards an artificial brain?
Araştırmacılar, ilk kez, nasıl çalıştığını önceden tahmin edebildikleri, fiziksel bir model geliştirmede başarılı oldular. Sürecin bu şekilde anlaşılması, bu memristörler tarafından (birbirine bağlı bir dizi yapay nöron gibi) daha karmaşık sistemler yaratmayı mümkün hale getirecektir.

 

Etiketler
1 Oy2 Oy3 Oy4 Oy5 Oy (Henüz oy verilmedi)
Loading...

Benzer Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close