Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin geleceği için önemli bir adım atıldı. Mühendisler, ışık algılama, hafıza ve sinyal işleme yeteneklerini tek bir fototranzistörde birleştiren, beyin benzeri bir hafıza cihazı geliştirdi. Bu yenilikçi teknoloji, YZ donanımlarının enerji verimliliğini önemli ölçüde artırma potansiyeli taşıyor.
Geliştirilen bu optoelektronik cihaz, YZ süreçlerini sensörlere daha yakın bir yere taşıyarak veri hareketini azaltmayı hedefliyor. Böylece, bilgilerin alındığı noktada işlenmesinin önü açılıyor. Bu yeni donanım yeteneği, bilgilerin doğrudan sensör seviyesinde daha verimli işlenmesini sağlayacak.
Günümüzdeki YZ donanımlarında, makine algısının temelini oluşturan algılama, hafıza ve işleme işlevleri farklı bileşenlerde yer alıyor. Bu durum, verilerin sürekli olarak bu bileşenler arasında gidip gelmesine neden oluyor. Bu veri transferi hem enerji tüketimini artırıyor hem de verimliliği düşürüyor.
Yeni geliştirilen cihaz, hafıza ve işleme fonksiyonlarının bir kısmını doğrudan ışık sensörünün içine taşıyarak bu soruna çözüm sunuyor. Bu entegrasyon, iki farklı malzemeden oluşan bir fototranzistör aracılığıyla gerçekleştiriliyor. Oksit yarı iletken, akımın aktığı kanal görevi görürken, üzerine yerleştirilen ışığa duyarlı organik katman ışığı emerek elektrik yükleri üretiyor.
Cihaza ışık ulaştığında, üretilen yüklerin bir kısmı ışığa duyarlı katmanda hapsoluyor. Işık ortadan kalktıktan sonra bile, bu hapsolmuş yükler yarı iletken kanaldaki akımı etkilemeye devam ediyor. Bu sayede cihaz, daha önce algıladığı optik sinyalin bir hafızasını tutmuş oluyor.
Bu hafızanın en dikkat çekici özelliği ise statik olmaması. Araştırmacılar, küçük bir elektriksel voltaj uygulayarak, hapsolmuş yüklerin yarı iletken kanala olan yakınlığını değiştirebiliyor. Yükler kanala yaklaştıkça hafızanın etkisi güçleniyor ve hafıza daha uzun süre kalıcı oluyor. Yükler uzaklaştıkça ise etki zayıflıyor ve hafıza daha hızlı kayboluyor. Bu davranış, biyolojik beyinlerin hafızayı düzenleme şeklini taklit ediyor.
Bu yetenek, özellikle biyolojik sinir ağlarından esinlenen hesaplama sistemlerini konu alan nöromorfik hesaplama alanı için oldukça faydalı olabilir. Ayrıca, verilerin ayrı işlemcilere ve hafıza bankalarına aktarılmak yerine, yakalandığı noktada işlenmesini sağlayan sensör içi hesaplama trendine de uyum sağlıyor.
YZ görsel sistemleri için bu, geleneksel bir işlemciye ulaşmadan önce görsel bilgiyi filtreleyebilen, ağırlıklandırabilen ve geçici olarak saklayabilen donanımlar anlamına gelebilir. Bir robot, drone, güvenlik kamerası veya otonom bir sistemin her görsel sinyali sonsuza dek saklamasına gerek kalmayabilir. Bazı bilgiler kısa süreli, bazıları daha uzun süreli, bazıları ise hemen kaybolması gereken öneme sahip olabilir.
Bu ışığa duyarlı ve ayarlanabilir hafıza ömrüne sahip teknoloji, görsel ve diğer sensör sinyallerinin algılandığı yerde doğrudan işlenmesi için ayarlanabilir bir zaman penceresi oluşturarak, daha verimli görsel sistemler ve diğer sensör tabanlı YZ teknolojilerinin önünü açacaktır.
Bu araştırma henüz cihaz seviyesinde olsa da, gelecekteki YZ sistemlerini sensörler, hafıza ve işlemciler arasındaki sürekli veri akışına daha az bağımlı hale getirecek donanımlara işaret ediyor. Başarıyla ölçeklenmesi durumunda, YZ cihazlarının özellikle enerji verimliliğinin kritik olduğu uç sistemlerde daha hızlı, daha kompakt ve daha az enerji tüketen hale gelmesine yardımcı olabilir.
