Nöromorfik Hesaplama Nedir?
Nöromorfik hesaplama, insan beyninin yapısını ve işlevini yansıtmak amacıyla bilgisayar çiplerinin tasarlandığı ve üretildiği bir süreçtir.
Yapay nöronlar ve sinapslar kullanarak nöromorfik bilgisayarlar, bilgi işleme yöntemlerini taklit ederek, bugün yaygın olarak kullanılan bilgisayarlardan daha hızlı ve verimli bir şekilde sorunları çözme, desenleri tanıma ve kararlar alma yeteneği kazanırlar.
Accenture Labs’ın yardımcı direktörlerinden Andreea Danielescu, Integrated In’e şunları söyledi: “Bu, beynimizden ilham alan donanım ve algoritmalarla ilgilidir.”
Nöromorfik hesaplama, hala yeni bir alandır ve gerçek dünya uygulamaları, üniversiteler, hükümetler ve büyük teknoloji şirketleri gibi kuruluşlar tarafından yürütülen araştırmaların ötesinde sınırlıdır. Ancak nöromorfik bilgi işleme, özellikle hız ve verimliliğin kritik olduğu uç bilişim, otonom araçlar, bilişsel bilgi işleme ve diğer yapay zeka uygulamaları gibi alanlarda büyük umut vaat etmektedir.
Stanford Üniversitesi profesörü ve nöromorfik hesaplama uzmanı Kwabena Boahen’e göre, günümüzde yapay zeka hesaplamalarının ölçeği her üç ila dört ayda bir ikiye katlanmaktadır. Birçok uzman, nöromorfik hesaplamanın, sadece iki yılda bir ikiye katlanan Moore Yasası’nın sınırlarını aşma potansiyeline sahip olduğuna inanmaktadır.
Teknoloji danışmanı Daniel Bron, Integrated In’e şunları söyledi: “Yapay zeka, mevcut bilgisayarlarla ulaşması gereken noktaya gelmek için nöromorfik hesaplamaya ihtiyaç duyar. Bu gerekliliğin ne kadar acil olduğunu şu an için kesin bir şekilde söylemek zor olabilir, ancak kesinlikle çok daha verimli bir yaklaşım sunuyor.”
Nöromorfik Hesaplama Nasıl Çalışır?
Nöromorfik hesaplamanın işleyişini anlamak için, öncelikle bu yaklaşımın taklit etmeye çalıştığı bilişsel süreçleri kavramanız gerekmektedir.
Bron, nöromorfik mimarilerin genellikle neokorteksteki işleyişi modellemeye çalıştığını ifade etti. Bu, duyusal algı, motor kontrol, mekansal düşünce ve dil gibi yüksek bilişsel işlevlerin bu yapıda gerçekleştiği düşüncesinden kaynaklanmaktadır. Neokorteksin katmanlı yapısı ve karmaşık bağlantıları, bilgi işleme ve insan düşünme yeteneği açısından hayati bir öneme sahiptir.
Neokorteks, bilgiyi neredeyse anlık bir hızla ve büyük bir verimlilikle beyne taşıyan nöronlar ve sinapslar tarafından oluşturulur. Bu, ayağınıza keskin bir çiviyle yanlışlıkla bastığınızda hemen tepki vermenizi sağlayan şeydir.
Nöromorfik bilgisayarlar, bu etkili işleme kapasitesini taklit etmeye çalışır. Bunu, “yükselen sinir ağları” olarak adlandırılan bir yapı kullanarak gerçekleştirirler. Bu yapılarda, biyolojik nöronları andıran nöronlar, aralarında elektrik sinyallerini ileten yapay sinaptik cihazlar aracılığıyla bağlantı kurarlar.
Spiking sinir ağları, esasen normal bir bilgisayarda çalıştırılan algoritmalardan oluşan yapay sinir ağına dayalı bir donanım versiyonu olup, insan beyninin düşünme mantığını taklit etmeye yönelik bir yaklaşım sunar.
NÖROMORFİK HESAPLAMANIN GELENEKSEL HESAPLAMADAN FARKLARI
Nöromorfik hesaplama mimarisi, geleneksel bilgisayar mimarisi olan von Neumann mimarisinin bir sapması olarak kabul edilir ve günümüzde yaygın olarak kullanılan bu von Neumann mimarisinden farklıdır.
Von Neumann bilgisayarları, bilgiyi ikili bir şekilde işlerler, yani her şey sadece bir veya sıfır olabilir. Bu, veri işleme (CPU) ve bellek depolama (RAM) arasında net bir ayrımı gerektirir ve işlemlerin sıralı olarak yapılmasını zorunlu kılar.
Öte yandan, nöromorfik bilgisayarlar, milyonlarca yapay nöron ve sinapsın aynı anda farklı bilgileri işleyebildiği bir yapıya sahiptir. Bu, von Neumann bilgisayarlarına kıyasla çok daha fazla hesaplama esnekliği sunar. Nöromorfik bilgisayarlar, hafıza ve işlemeyi daha yakından birleştirerek daha veri yoğun görevleri hızlandırabilir.
Von Neumann bilgisayarları uzun yıllardır standart kabul edilmiştir ve çok çeşitli uygulamalarda, kelime işlemeden bilimsel simülasyonlara kadar kullanılmıştır. Ancak enerji verimliliği açısından zayıf olabilirler ve veri aktarım darboğazları gibi sorunlar performansı sınırlayabilir. Zaman içinde von Neumann mimarilerinin, ihtiyaç duyulan işlem gücü artışlarını sağlamak konusunda zorluklarla karşılaşacağı göz önünde bulundurulduğunda, araştırmacılar alternatif mimarileri, örneğin nöromorfik ve kuantum bilgisayarlarını incelemeye yönlendirmiştir.
Nöromorfik Hesaplama ve Kuantum Hesaplama
Nöromorfik hesaplama ile kuantum hesaplama, her birinin özgün özelliklere, avantajlara ve uygulamalara sahip olduğu iki yenilikçi yaklaşımdır.
Nöromorfik hesaplama:
– İnsan beyninin yapısından ve işleyişinden ilham alarak geliştirilmiştir.
– Yapay nöronlar ve sinapslar kullanarak paralel işlem yapar ve gerçek zamanlı öğrenmeyi sağlar.
– Görevlerle ilgili özellikle örüntü tanıma ve duyusal işleme alanlarında kullanımı uygundur.
– Kuantum hesaplamaya göre lojistik açıdan daha kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.
– Enerji verimliliği açısından kuantum hesaplamadan daha avantajlıdır.
Kuantum hesaplama:
– Bilgi işleme için kuantum mekaniği ilkelerini kullanır.
– Kübitlere (kuantum bitleri) dayanarak çok boyutlu kuantum algoritmalarını çalıştırır ve çözer.
– Özellikle karmaşık problemler, örneğin kriptografi ve moleküler simülasyon gibi, etkili bir şekilde çözmede iyidir.
– Nöromorfik hesaplama sistemlerine göre daha düşük sıcaklıkta çalışır, ancak daha fazla güç tüketebilir.
Her ne kadar birbirlerinden oldukça farklı olsalar da, hem nöromorfik hesaplama hem de kuantum hesaplama, kendi alanlarında önemli potansiyel sunmakta olup, geliştirme ve uygulama aşamaları hala başlangıç aşamasındadır.
Nöromorfik Hesaplamanın Faydaları
Nöromorfik bilgi işleme, gelişmiş bilgi işlemin evrimini hızlandıran bir katkı olarak sunulan çeşitli avantajlar sunar.
GELENEKSEL BİLGİSAYARLARDAN DAHA HIZLI
Nöromorfik sistemler, gerçek nöronların elektriksel özelliklerini daha yakından taklit etmek amacıyla tasarlanmıştır. Bu tasarım, hesaplama süreçlerini hızlandırabilir ve daha az enerji tüketebilir. Teknoloji danışmanlığı firması Omdia’nın baş analisti Alexander Harrowell, nöronların sadece ilgili olaylar meydana geldiğinde bilgiyi işledikleri olaylara odaklı bir şekilde çalıştıkları için, “neredeyse anında” yanıtlar üretebildiklerini belirtti.
Düşük gecikme her zaman faydalıdır, ancak özellikle IoT cihazları gibi gerçek zamanlı sensör verilerinin işlenmesine dayalı teknolojilerde büyük bir fark yaratabilir.
DESEN TANIMA KONUSUNDA MÜKEMMEL
Nöromorfik bilgisayarlar, bilgiyi büyük ölçüde paralel bir şekilde işledikleri için özellikle kalıpları tanıma konusunda üstün bir performans sergilerler. Accenture Labs’tan Danielescu, bu sistemlerin siber güvenlikten sağlık izlemeye kadar birçok alanda anormallikleri tespit etme yeteneği konusunda da başarılı olduğunu belirtti.
HIZLI ÖĞRENEBİLEN
Nöromorfik bilgisayarlar, insanların deneyimlere yanıt olarak nöron bağlantılarının gücünü değiştirerek uyaranlara hızla uyum sağlamalarını taklit eden gerçek zamanlı öğrenme yeteneğine sahip olarak tasarlandı.
Bron, “Sinir ağları sürekli olarak uyum sağlama yeteneğine sahiptirler,” şeklinde ifade etti. “Bu sürekli değişim ve ilerlemeyi teşvik eder ve sonuç olarak performanslarını giderek artırır.”
Bu çok yönlülük, montaj hattında bir robota yeni beceriler öğretmek veya otonom bir şekilde yoğun şehir sokaklarında araçların gezinmesini sağlamak gibi, sürekli öğrenme ve hızlı karar verme gerektiren uygulamalarda büyük bir değer taşır.
VERİMLİ ENERJİ
Nöromorfik hesaplamanın en çarpıcı avantajlarından biri, enerji verimliliğidir. Bu, özellikle enerji israfıyla ünlü yapay zeka endüstrisine büyük katkı sağlayabilir. Nöromorfik bilgisayar çipleri, verileri her bir nöron üzerinde ayrı ayrı işlemek ve depolamak yerine, bu işlemleri nöronlar arasında paralel olarak gerçekleştirebilir. Bu paralel işleme yeteneği, birden fazla görevin aynı anda gerçekleştirilmesine olanak tanır, bu da görevlerin daha hızlı tamamlanmasına ve daha düşük enerji tüketimine yol açabilir. Ayrıca, yükselen sinir ağları, sadece ani artışlara tepki vererek hesaplama yapar. Bu, herhangi bir anda sistemin yalnızca birkaç nöronun güç kullandığı ve geri kalanının boşta beklediği anlamına gelir.
Nöromorfik Hesaplamanın Zorlukları
Nöromorfik hesaplama, yapay zeka uygulamalarında, veri analizinde ve hatta insan bilişi anlayışımızda devrim yaratma potansiyeline sahip olsa da, gelişimi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır.
KARŞILAŞTIRMA VEYA STANDARDİZASYON YOK
Nöromorfik hesaplama hala nispeten yeni bir teknoloji olduğundan, bu teknoloji için standart bir kıyaslama yoktur, bu da performansını değerlendirmeyi ve bir araştırma laboratuvarı dışında etkinliğini kanıtlamayı zorlaştırır. Nöromorfik hesaplamaya yönelik standartlaştırılmış mimarilerin ve yazılım arayüzlerinin bulunmaması, uygulamaların ve sonuçların paylaşılmasını zorlaştırabilir. Ancak Danielescu, akademik ve sektör liderleri arasında bunu değiştirmeye yönelik “büyük bir baskı” olduğunu söyledi.
SINIRLI DONANIM VE YAZILIM
İnsan beyninin karmaşıklığını etkili bir şekilde taklit edebilen nöromorfik donanım tasarlamak ve üretmek büyük bir zorluktur. Bunun nedeni, hesaplamadaki tüm yerleşik kuralların (örneğin, verilerin nasıl kodlandığı) ağırlıklı olarak von Neumann modeli çerçevesinde gelişmiş olmasıdır.
Örneğin, kare tabanlı kameralar görsel girdiyi bir dizi ayrı kare olarak anlar ve onu bu şekilde işler. Ancak nöromorfik işlemciye sahip olay tabanlı kameralar, bu tür bilgileri zaman içinde görsel alandaki değişiklikler olarak kodlayacaktır. Bu, hareketleri von Neumann mimarisine sahip normal bir kameraya göre çok daha hızlı yakalamanıza olanak tanır, ancak nöromorfik cihazdan tam anlamıyla yararlanmak için yeni nesil bellek, depolama ve duyu teknolojisinin oluşturulması gerekir.
Aynı şey yazılım için de geçerli. Bugün yapılan nöromorfik hesaplamaların çoğu, von Neumann donanımı için geliştirilen standart programlama dilleri ve algoritmalar kullanılarak gerçekleştiriliyor ve bu da sonuçları sınırlayabiliyor.
Bron, “Bunlar için uygun yazılım oluşturma araçları aslında mevcut değil” dedi. “Bunu inşa etmek hala çok zor.”
ÖĞRENMEK ZOR
Şu an itibariyle nöromorfik bilgisayarlar yalnızca uzmanların kullanımına açık ve yalnızca milyarlarca dolarlık şirketlerde ve hükümet tarafından finanse edilen araştırma laboratuvarlarında bulunabiliyor. Danielescu, kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi geçmişine sahip kişiler için bile teknolojinin kullanımının kolay olmadığını söyledi. Sinirbilim, bilgisayar bilimi ve malzeme bilimi dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kapsamlı bilgi gerektirir.
Aslında Danielescu, dünya çapında yalnızca birkaç yüz nöromorfik hesaplama uzmanının bulunduğunu tahmin ediyor. “Daha geleneksel hesaplamalı yapay zeka geçmişine sahip kişilerin nöromorfik hesaplamaya geçmesine olanak tanıyacak şekilde bu boşluğu kapatmak için, onlar için çok fazla kaynak yok.”
Nöromorfik Bilgi İşlem Kullanımları
Bu zorluklara rağmen, nöromorfik hesaplama hala yüksek oranda finanse edilen bir alan; bir rapora göre yaklaşık 8 milyar dolar değerinde olduğu tahmin ediliyor. Ve uzmanlar, beynin bilgi işleme ve öğrenme yeteneklerini taklit etme konusundaki eşsiz yeteneği sayesinde, çeşitli teknoloji alanlarında devrim yaratma potansiyeli konusunda heyecan duyuyorlar.
KENAR YAPAY ZEKASI
Nöromorfik bilgi işlemin, enerji tasarrufu, uyarlanabilirlik ve gerçek zamanlı veri işleme yeteneği gibi özellikleri sayesinde, bu yaklaşımı, verilerin yerel bir cihazda işlendiği uç yapay zeka için son derece elverişli kılar. Bu, özellikle sensörler ve kameralardan gelen verilerin anlık işlenmesi gereken tesis dışı veri merkezleri için geçerlidir.
Nöromorfik bilgi işlemin olaya odaklanabilme ve paralel işleme yetenekleri, hızlı ve düşük gecikmeli kararların alınmasını sağlayarak evdeki uç cihazların şarj edilme veya pil değiştirme ihtiyacını azaltabilir. Aslında, Bron’a göre yapılan bazı çalışmalar, nöromorfik hesaplamanın pil verimliliği açısından geleneksel hesaplamalardan 100 kat daha etkili olduğunu göstermektedir.
ROBOTİK
Nöromorfik sistemler, robotların, örneğin fabrika katları gibi karmaşık ortamlarda daha etkili bir şekilde gezinmelerini, nesneleri tanımalarını ve insanlarla daha doğal bir etkileşim kurmalarını sağlayarak, robotların duyusal algılarını ve karar verme yeteneklerini geliştirme amacı taşır.
DOLANDIRICILIK TESPİTİ
Nöromorfik bilgi işleme, karmaşık desenleri algılama konusunda büyük bir avantaja sahiptir, bu nedenle sahtecilik faaliyetlerini veya güvenlik ihlallerini gösteren ince desenleri tespit edebilir. Ayrıca, nöromorfik hesaplamanın düşük gecikmeli işlemesi sayesinde, sahtecilik tespit edildiğinde hesapları hızla dondurma veya ilgili yetkililere gerçek zamanlı uyarı gönderme gibi daha hızlı tepkiler sağlanabilir.
SİNİRBİLİM ARAŞTIRMASI
Beyin ilhamı alan sinir ağlarının kullanımı, nöromorfik bilgi işleme donanımının insan düşünme anlayışını ilerletme amacıyla kullanılmaktadır. Araştırmacılar, elektronik ortamda düşünce süreçlerimizi yeniden oluşturmaya çalışarak beyin iç işleyişi hakkında daha fazla bilgi edinebilirler.
2020’de Intel, kokuları tanımlamak için Cornell Üniversitesi ile işbirliği yaparak nöromorfik bilgisayar çipi Loihi’yi eğitmeye çalıştı. Sonunda, araştırmacılar, bu yaklaşımı duyusal sahne analizi ve karar verme gibi süreçlere genişletmeyi düşündüklerini ve beyindeki sinir devrelerinin karmaşık hesaplamaları nasıl gerçekleştirdiğini anlamak istediklerini belirttiler.
Avrupa Birliği tarafından finanse edilen İnsan Beyni Projesi, yaklaşık 140 üniversite, eğitim hastanesi ve araştırma merkezinden oluşan bir grup tarafından yürütüldü. Bu proje, iki nöromorfik süper bilgisayar kullanarak on yıl boyunca insan beynini oluşturmayı amaçladı ve Eylül 2023’te çalışmalarını tamamladı.
Turkish 
English