Mühendisler, fare beyin hücreleriyle "konuşabilen" minik, yapay nöronlar üretti. Bu yenilikçi gelişme, bilişim ve tıp alanlarında yeni ufuklar açabilir.
15 Nisan'da Nature Nanotechnology dergisinde yayımlanan araştırma, beynin çalışma prensiplerini taklit eden bilgisayarlar geliştirme çabalarına önemli bir katkı sağlıyor.
Bu alandaki temel hedef, daha iyi yapay nöronlar sayesinde, günümüz yapay zeka (AI) sistemlerinin enerji verimliliğini büyük ölçüde artırabilecek yeni bir bilgisayar türü olan "nöromorfik bilgisayarların" geliştirilmesi.
Araştırmanın ortak yazarlarından, Northwestern Üniversitesi Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Profesörü Mark Hersam, "Beyni mümkün olduğunca sadık bir şekilde taklit etmeye çalışıyoruz" diyor. Hersam, geleneksel dijital hesaplamaya bir alternatif sunarak büyük veri kümelerini daha enerji verimli bir şekilde işleyebilecek çözümler üretme motivasyonuyla hareket ettiklerini belirtiyor.
Bu çalışma aynı zamanda, beyin aktivitesiyle elektronik cihazların kontrol edilmesini sağlayan beyin-bilgisayar arayüzlerinde de yeni bir dönemin kapısını aralayabilir. Beyin-bilgisayar arayüzleri, örneğin protez uzuvların kontrol edilmesinde veya iletişimsel zorluklar yaşayan bireyler için yardımcı iletişim cihazlarında kullanılabiliyor.
Nöromorfik bilgisayarlar beyni taklit etmek üzere tasarlandığından, beyin dokusuyla etkileşim kurmaya daha yatkın olmaları bekleniyor. Ayrıca, bazı bilim insanları yapay nöronların, Alzheimer gibi dejeneratif hastalıklarda hasar görmüş sinir hücrelerinin yerini alabileceğini veya kaybedilen beyin fonksiyonlarını geri kazandırabileceğini öne sürüyor.
Bir Çip Üzerine Hapsedilen Beyin
Beyin dokusunu yeniden oluşturmak için, katı yapıda olan ve iki boyutlu yapılarda düzenlenmiş tekrarlayan transistörlerden oluşan geleneksel silikon çipler yeterli olmuyor. Bu çiplerin sabit bağlantıları, beynin evrimleşebilen yapısına ayak uyduramıyor.
Beyin ise oldukça hassas bir altyapıya sahip. Beyin hücreleri fiziksel olarak esnektir, bulundukları konuma göre farklılık gösterir ve zamanla değişen 3 boyutlu bir matriste iletişim kurarlar. Nöronlar arasındaki bağlantılar, sürekli kullanıldıklarında güçlenebilir veya kullanılmadıklarında zayıflayabilir. Tüm bu özellikler, sürekli olarak karmaşık dünyamızı anlamlandıran işlemciler oluşturmak için gereklidir.
Beyin ile makineler arasındaki bu farklılıklar nedeniyle, çoğu beyin-bilgisayar arayüzü beyne kusursuz bir şekilde entegre olamıyor; bunun yerine, nöronlarla iletişim kurmak için nispeten kaba sinyaller kullanmak zorunda kalıyorlar. Etkin yapay nöronlar yapmak, sinirsel ateşleme modellerini taklit eden ve bu sinyalleri gerektiğinde ayarlayan nöronlar gibi davranan malzemeler bulmayı gerektiriyor.
Yeni çalışmadan önce tasarlanan yapay nöronlar, genellikle elektriksel ve kimyasal sinyalleri iletebilen jeller veya dokular gibi yumuşak, organik malzemeler ya da metal oksitler kullanıyordu. Ancak bu yaklaşımların her ikisinin de dezavantajları bulunuyor. Yumuşak malzemelerin ateşleme desenleri genellikle çok yavaşken, sert malzemelerin desenleri ise çok hızlı olabiliyor.
Nöronları daha iyi taklit etmek için araştırmacılar, yarı iletken görevi gören molibden disülfitin minik pulları ve iletken grafenin bulunduğu baskı mürekkepleri kullandılar. Bu mürekkepler, esnek bir polimer alt tabaka üzerine basılıyor.
Tarihsel olarak, bu tür alt tabakalar bir engel olarak görülüyordu çünkü polimerler elektrik akımlarına müdahale ediyordu. Ancak araştırmacılar, polimerlerin, laboratuvar ortamında üretilen beyin hücresindeki elektrik akışını kontrol etmek için kullanılabileceğini keşfettiler.
Hersam, "Temel yenilik, polimerin kısmi ayrışmasıydı" diyor.
Polimerin ısınma ve bozulma şeklini dikkatlice ayarlayarak, mühendisler minik enerji filamentleri oluşturabiliyor. Akım, sabit bir şekilde artmak yerine, nöron üzerinden geçerek artıyor ve sonra geri çekiliyor. Bu, bir nöronun ateşlenmesine benzer ani bir enerji salımını mümkün kılıyor. Bu eyleme "snap back negative differential resistance" adı veriliyor.
Cihazın parametrelerini ayarlayarak, ekip zamanla aralıklı bir dizi ateşleme veya ani ateşleme patlamaları gibi daha karmaşık sinyal desenleri elde edebiliyor. Hersam, "Biyolojiyi taklit eden her türlü ateşleme tepkisini başarabiliyoruz" diye ekliyor.
Bunu kanıtlamak için bilim insanları, yapay nöronlarını laboratuvar ortamında bir fare beyninin dilimlerinin yanına yerleştirdiler. Fare nöronlarının, yapay nöronlarla aynı hızda ateşlendiğini gözlemlediler. Bu durum, dokunun yapay sinyali gerçek bir dokudan geliyormuş gibi algılayabildiğini gösteriyor.
Geleceğin Yapay Nöronları
Bordeaux Üniversitesi'nde yapay nöronlar üzerinde çalışan biyo-elektronik profesörü Timothée Levi, bu yeni yapay nöron türünü övdü ve "nöronların normal frekansına uyum sağlayabileceğini" belirtti.
Araştırmada yer almayan Levi, bu çalışmanın, yapay nöronların biyolojik nöronlarla iletişim kurabildiğini gösteren bir dizi yakın zamandaki çalışmaya eklendiğini söyledi. Levi'ye göre, bu gelişmeler yapay nöronların nasıl inşa edildiği, birbirleriyle nasıl bağlandığı ve nasıl programlandığı konularındaki ilerlemelerle birlikte gelişiyor.
Ancak Levi, yapay nöronların henüz biyolojik nöronlarla anlamlı bir şekilde tam iletişim kurmaktan uzak olduğunu vurguluyor. "Onları kısa bir süre kontrol edebiliyoruz ama henüz uzun süre değil" diyen Levi, bu nedenle örneğin insan beynine kalıcı olarak entegre olmaya henüz hazır olmadıklarını belirtiyor.
Levi ve Hersam, beynin nasıl çalıştığını tam olarak anlamak ve onu bir bilgisayar tarafından sadık bir şekilde yeniden üretmek için hala yapılacak çok iş olduğunu belirtiyor. Dahası, yapay nöronlar tek başına yeterli değil; bunları yapay sinapslarda birbirine bağlamak gerekiyor.
Hersam, "Sınırda duran sorun, beynin farklı öğelerini taklit eden bir dizi cihaza sahip olmamız, ancak tam işlevselliği elde etmek için bunları devrelere entegre etmemiz gerektiğidir." diyor.
