YAPAY SİNAPS

KISACA:  Bir grup araştırmacı kendi kendine öğrenemeye yeteneğine sahip ve öğrenme hızını geliştirilebilen sinir ağlarıyla, yapay sinapslar geliştirdi.

KENDİ KENDİNE ÖĞRENEBİLEN YAPAY SİNAPS YAPILDI.

BEYNİ TAKLİT ETMEK Yapay zekadaki gelişmeler ve ilerlemeler, büyük ölçüde insan beyninin nasıl çalıştığını taklit eden teknolojileri sayesindedir. Bilgi teknoloji dünyasında bu tür yapay zeka sistemlerii sinir ağları (neural networks) olarak adlandırılır. (These contain algorithms that can be trained, among other things, to imitate how the brain recognizes speech and images)Bu sinir ağlarının algoritmaları insan beyninin konuşmayı ve resimleri tanıma şeklini taklit etmek için veye başka işler için eğitilebilen algoritmalara sahiplerdir. Ancak bir yapay zeka sinir ağının çalışması çok fazla zaman ve enerji tüketir. Şu an Thales’deki Bilimsel Araştırmalar Ulusal Merkezi’nde (National Center for Scientific Research -CNRS-), Paris-Sud’daki Bordeaux Üniversitesi’nde ve Evry’de araştırmacılar doğrudan bir çip üzerinde, ‘memristör’ denilen bir yapay sinaps geliştirdiler. Bu gelişme, öğrenmek için daha az zaman ve enerji gerektiren, kendi kendine öğrenebilen bir sistemin önünü açıyor.

Memristör üzerinden akım geçtikçe direnci azalan, ters yönde akım verildiği zaman direnci artan, akıma göre direnci değişen bir çeşit dirençtir.

İnsan beyninde sinapslar, nöronlar arasındaki bağlantılar olarak çalışır. Bu sinapsların daha çoğu uyarılarak, bağlantılar güçlendirilir ve öğrenme geliştirilir. Memristör benzer bir mantıkta çalışır. İki elektrot tarafından çevrelenmiş ince bir ferroelektrik tabakadan yapılır. Biyolojik nöronlar gibi voltaj vuruşları kullanılarak dirençleri ayarlanabilir. Sinaptik bağlantı direnç düşük olduğunda güçlü, direnç yüksek olduğunda zayıf olacaktır. Memristörün öğrenme kapasitesi bu ayarlanabilen direnç üzerine kuruludur.

DAHA İYİ BİR YAPAY ZEKA

Yapay zekalar geçtiğimiz birkaç yıl içinde önemli ölçüde geliştirildi. Öğrenebilen algoritmalarla oluşturulmuş sinir ağları önceki sentetik sistemlerin aksine görevleri yerine getirmekte daha yetenekliler. Örnek olarak akıllı sistemler şu an müzik besteleyebilir, oyun oynayabilir ve insan oyuncuları yenebilir veya notlarınızı alabilir. Hatta bazıları intihara meyilli davranışları tanıyabilir, neyin yasal olup neyin olmadığını ayırt edebilir.

Tüm bunlar yapay zekanın öğrenme kapasitesi sayesindedir. Bunun tek limiti springboard olarak hizmet eden verileri tüketmek için gereken çaba ve zamandır miktarıdır. Memristörle bu öğrenme süreci, kayda değer ölçüde geliştirilebilir. Memristörün fonksiyonunu optimize etmenin yolları ve memristör üzerine çalışmalar devam ediyor. Araştırmacılar şimdilik, memristörün nasıl çalıştığını tahmin etmeye yardım eden fiziksel bir model oluşturdular. Çalışmaları Nature Communications dergisinde yayımlandı.Yakında beyinimiz kadar iyi, hatta daha iyi öğrenebilen yapay zeka sistemlerine sahip olabiliriz.

Kaynak: https://futurism.com/we-just-created-an-artificial-synapse-that-can-learn-autonomously/

Hazırlayan: Yiğit Cemo Kılıç-Gülhane Tıp Fakültesi,Yapay zeka araştırma sorumlusu

+13