ANKARA-BHA
Hong Kong Çin Üniversitesi’nden araştırma ekibinin lideri Chaoran Huang, yeni geliştirilen lazer nöron teknolojisinin mevcut fotonik nöronların hız sınırlamalarını aşma potansiyeli taşıdığını belirtti. Bu yenilikçi yaklaşım, yapay zekâ destekli karar alma süreçlerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilmesi amacını güdüyor.
Biyolojik ve yapay nöronlar arasındaki fark
Biyolojik nöronlar, iki ana kategoriye ayrılmaktadır: graded (dereceli) ve spiking (dalgasal) nöronlar. Dereceli nöronlar, sinyalleri hassas bir şekilde işlerken sürekli değişim gösterir, dalgasal nöronlar ise sinyalleri ya tamamen iletmekte ya da tamamen iletmemektedir. Yeni geliştirilen lazer tabanlı nöron, graded nöronların işleyişini taklit ederek olağanüstü bir hız ve doğruluk sunuyor.
Milyonlarca işlem bir saniyede
Çip tabanlı kuantum lazer teknolojisi ile üretilen lazer nöron, saniyede 10 gigabit hızında veri işleme kapasitesine erişiyor. Bu sayede, sadece bir saniye içinde 100 milyon kalp atışını veya 34,7 milyon dijital el yazısı görüntüsünü işleyebilme yeteneğine sahip.
Araştırma ekibi, bu yüksek hızın yapay zekâ uygulamalarında daha etkin bir kullanım sağlayacağına dikkat çekiyor.
Yapay zeka uygulamalarında kullanım
Lazer tabanlı nöronlar, enerji tüketimini azaltarak hızlı ve etkili bilgi işleme imkânı sunuyor. Araştırmacılar, geliştirdikleri lazer nöronlarıyla bir rezervuar bilgi işlem sistemi oluşturdu ve bu sistem, kalp ritmi bozukluklarını yüzde 98,4 doğruluk oranıyla tespit edebilmiştir. Aynı zamanda yüksek hızlı veri işleme yeteneği sayesinde görüntü sınıflandırma gibi görevlerde de önemli başarılar elde edildi.
Chaoran Huang, “Bir lazer tabanlı nöron, küçük bir sinir ağı işlevi görebilir. Birden fazla lazer nöronunu bir araya getirerek, biyolojik beynin milyarlarca nöronla oluşturduğu ağa benzer bir yapıyı yapay zekâ alanında oluşturma şansına sahip olabiliriz.” şeklinde konuştu.
Araştırmacılar, lazer tabanlı nöronların hızını artırmayı ve çoklu lazer nöronlarını birleştirerek derin rezervuar bilgi işlem mimarileri geliştirmeyi planlıyor. Bu teknolojinin, gerçek zamanlı karar alma ve enerji verimliliği gerektiren yapay zeka uygulamalarında devrim yaratması bekleniyor.
News
