ANKARA-Sivas SRT
Hong Kong Çin Üniversitesi’nden araştırma ekibinin lideri Chaoran Huang, “Lazer nöronumuz, mevcut fotonik nöronların hız sınırlamalarını aşarak daha da hızlı çalışabilme potansiyeline sahip” açıklamasında bulundu.
Bu teknoloji sayesinde yapay zekâ karar alma süreçlerinin hem daha hızlı hem de daha verimli hale gelmesi amaçlanıyor.
Biyolojik ve yapay nöronlar arasındaki fark
Biyolojik nöronlar, iki ana türe ayrılmaktadır: graded (dereceli) nöronlar ve spiking (dalgasal) nöronlar. Dereceli nöronlar, sinyalleri hassas ve sürekli değişimle işlerken; dalgasal nöronlar, sinyalleri ya tamamen iletmekte ya da iletmemektedir. Geliştirilen lazer tabanlı nöron, graded nöronların işleyişini taklit ederek olağanüstü hız ve doğruluk sunuyor.
Milyonlarca işlem bir saniyede
Çip tabanlı kuantum lazer teknolojisi ile üretilen lazer nöron, saniyede 10 gigabit hızında sinyal işleme kapasitesine ulaşmaktadır.
Bu özelliği sayesinde, 100 milyon kalp atışını veya 34,7 milyon dijital el yazısı görselini yalnızca bir saniyede işleme alabiliyor.
Araştırmacılar, bu hızın yapay zekâ uygulamalarında daha etkili bir kullanım sağlayacağını vurguluyor.
Yapay zeka uygulamalarında kullanım
Lazer tabanlı nöronlar, enerji tüketimini azaltarak hızlı ve etkili bilgi işlem olanağı yaratmaktadır. Araştırma ekibi, geliştirdikleri lazer nöronlarla bir rezervuar bilgi işlem sistemi tasarladı.
Bu sistem, kalp ritmi bozukluklarını yüzde 98,4 doğruluk oranıyla tespit ederken, yüksek hızlı veri işleme yeteneği ile görüntü sınıflandırma gibi görevlerde de yüksek başarı gösterdi.
Chaoran Huang, “Tek bir lazer tabanlı nöron, küçük bir sinir ağı gibi işlev görebilir. Birden fazla lazer nöronunu bir araya getirerek, biyolojik beynin milyarlarca nöronla oluşturduğu yapıların benzerlerini yapay zekâ alanında gerçekleştirme imkanına sahibiz” şeklinde konuştu.
Araştırmacılar, lazer tabanlı nöronların hızını artırma ve birden fazla lazer nöronunu birleştirerek derin rezervuar bilgi işlem mimarileri geliştirme hedefindedir.
Bu teknolojinin, özellikle gerçek zamanlı karar alma ve enerji verimliliği gerektiren yapay zeka uygulamalarında devrim niteliğinde değişiklikler sağlaması bekleniyor.
