Science dergisinde yayınlanan bir makalede yapay zekanın tıpkı insan beyninin yaptığı gibi yeni bilgileri öğrenmek için kendisini dinamik bir şekilde yeniden yapılandırabileceklerini, bu sayede yaşam boyu öğrenme becerisi geliştirebileceklerini ortaya koydu.
Purdue Üniversitesi'nin Materyal Mühendisliği Fakültesi'nde Prof. Shriram Ramanathan"Canlıların beyinleri yaşamları boyunca sürekli öğrenebiliyor. Şimdi, makinelerin de yaşamları boyunca öğrenebilecekleri yapay bir platform oluşturduk" dedi.
Öğrenmeyi mümkün kılabilmek için nöronlar arasında sürekli olarak bağlantılar kuran insan beyninden farklı olarak bilgisayar çiplerindeki devreler değişmiyor.
Bir makinenin yıllardır kullandığı bir devre, devrenin fabrikada makine için ilk başta yaratıldığı halinden farklılık göstermiyor.
Bu, yapay zekayı daha taşınabilir hale getirme konusunda, örneğin izole ortamlarda kendi kararlarını vermesi gereken uzaydaki otonom araçlar veya robotlar için bir sorun olarak ortaya çıkıyor.
Şayet yapay zeka, yalnızca yazılım üzerinde çalışmak yerine doğrudan donanıma yerleştirilebilseydi, söz konusu gelişmiş makineler daha verimli çalışabilirdi.
Yeniden programlanabilen donanım yapıldı
Ramanathan ve ekibi yeni çalışmalarında, talep üzerine elektrik sinyalleri üzerinden yeniden programlanabilen yeni bir donanım parçası oluşturdu.
Ramanathan "Beyinden ilham alan bir bilgisayar veya makine yapmak istiyorsak, buna bağlı olarak sürekli programlama, yeniden programlama ve çipi değiştirme yeteneğini meydana getirmemiz gerekiyor"dedi.
Söz konusu donanım, hidrojene karşı çok hassas olan perovskite nikelat adı verilen bir malzemeden yapılmış küçük, dikdörtgen bir cihazdan oluşuyor.
Cihaz farklı voltajlarda elektrik sinyalleri gönderip, cihazın bir nanosaniyelik bir sürede hidrojen iyonu konsantrasyonu meydana getirmesini sağladı.
Araştırmacılara göre bu işlem, beyindeki türdeş işlevlerle eşleştirilebilecek durumlar yaratabiliyor.
Buna göre cihaz, merkezine yakın bir yerde daha fazla hidrojene sahip olduğunda, tek bir sinir hücresi olan bir nöron gibi davranabiliyor.
Purdue Üniversitesi'nden Michael Park, "Bu cihazın çok sağlam olduğunu kanıtladık. Cihazı bir milyon döngünün üzerinde programladıktan sonra, tüm fonksiyonların yeniden yapılandırılması dikkat çekici bir şekilde tekrarlanabiliyor" ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar bu konseptleri, canlı beyninden ilham alan bir bilgisayar oluşturmak için kullanılacak büyük ölçekli test çipleri üzerinde de sergileme üzerinde çalışıyor.