GÜNDEM

İnsan beyninden ilham alan "mikrodalga beyin" geliştirildi

Mikrodalgalarla çalışan yeni işlemci, insan beyninden ilham alan sinir ağlarını kullanarak veri akışlarını onlarca gigahertz mertebesinde işliyor. Cep telefonunun iletim gücünden bile az enerji tüketen bu teknoloji, özellikle uç bilişimde devrim yaratabilir.

Bilim dünyası, işlem yeteneklerini geleneksel dijital devrelerden oluşan altyapıdan ayırarak mikrodalgaları kullanan, tamamen yeni bir mikroçip türünü tanıttı. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, bu çipin bir yonga üzerine sığdırılabilen dünyanın ilk tam fonksiyonlu Mikrodalga Sinir Ağı (MNN) olduğunu ve geleneksel CPU’lardan çok daha yüksek hızlarda performans gösterebileceğini duyurdu.

Radar görüntüleme ve yüksek bant genişliği gerektiren diğer uygulamalar, muazzam bir yüksek hızlı işlem gücü talep ediyor. Yeni geliştirilen bu teknoloji, elektromanyetik spektrumun mikrodalga aralığındaki analog dalgaları kullanarak bu ihtiyacı karşılamayı hedefliyor.

Çalışmanın başyazarı Bal Govind, bu yeni bilişim yaklaşımının en büyük avantajının esnekliği olduğunu belirtiyor. Govind, "Geniş bir frekans bandında anında ve programlanabilir bir şekilde bozulma yapabildiği için, çeşitli hesaplama görevleri için yeniden kullanılabilir" diyerek, çipin dijital bilgisayarların normalde yapmak zorunda olduğu sayısız sinyal işleme adımını atladığını vurguladı.

İnsan beyninden ilham alan mikrodalga beyin

Mikrodalga çipinin kalbinde, insan beyninin yapısından ilham alan sinir ağları yatıyor. Çip, yapay zeka sinir ağı içinde elektromanyetik dalgaları kullanarak bir "tarak benzeri desen" oluşturuyor. Frekans tarağındaki düzenli aralıklarla yerleştirilmiş spektral çizgiler, frekansların hızlı ve doğru bir şekilde ölçülmesini sağlıyor. Mikrodalga beyin çipi, veri kümelerindeki kalıpları belirlemek ve gelen bilgilere uyum sağlamak için, ayarlanabilir dalga kılavuzları aracılığıyla birbirine bağlı elektromanyetik düğümleri kullanıyor.

MNN kullanılarak oluşturulan bu mikrodalga beyin, geniş bir bant genişliği boyunca giriş verilerinin özelliklerini yakalıyor ve bir sinyaldeki bireysel frekansları (spektral bileşenleri) işliyor.