
Dr. Joseph S. Friedman, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Doçenti, Dallas Teksas Üniversitesi (UT Dallas) - Fotoğraf: UT Dallas
EurekAlert!'in 30 Ekim tarihli haberine göre, Dallas'taki Teksas Üniversitesi'ndeki (UT Dallas, ABD) bilim insanları, geleneksel yapay zeka sistemlerine göre daha az eğitim ve enerjiyle öğrenme ve desenleri tahmin etme yeteneğine sahip bir prototip "beyin simülasyon bilgisayarı" geliştirdiler.
Bu, insan beyninin bilgiyi işleme ve depolama biçiminden ilham alan bir teknoloji olan nörobilgisayar alanında önemli bir ileri adımdır.
Dr. Joseph S. Friedman liderliğindeki çalışma, Everspin Technologies ve Texas Instruments iş birliğiyle Nature Communications Engineering dergisinde yayımlandı.
Bellek ve işlemeyi ayıran geleneksel bilgisayarların aksine, nöromorfik bilgisayarlar bu iki işlevi aynı sistemde birleştirerek daha verimli ve enerji tasarruflu hale getiriyor.
Cihaz, "birlikte çalışan nöronların daha güçlü bir şekilde birbirine bağlanması" prensibiyle çalışarak, insan beynindeki hafıza oluşumu ve öğrenme mekanizmasını simüle ediyor.
Ekibin temel odağı, yapay nöronlar arasındaki bağlantıları değiştirerek makinenin "öğrenmesini" sağlayan sinapslar gibi küçük, elektriksel olarak ayarlanabilir bileşenler olan "manyetik tünel bağlantıları"nı (MTJ'ler) kullanmaktır; bu, insan beyninin öğrenme sırasında uyum sağlamasına benzer.
Proje, mevcut enerji tüketen yapay zeka modellerinin yerini alacak umut verici bir alan olarak değerlendiriliyor. Araştırma, ABD Ulusal Bilim Vakfı (NSF) ve ABD Enerji Bakanlığı'ndan, deneyin genişletilmesi için iki yıl boyunca yaklaşık 500.000 ABD doları tutarında toplam bütçeyle fon aldı.
Kaynak: https://tuoitre.vn/my-phat-trien-may-tinh-mo-phong-nao-nguoi-hoc-nhu-nguoi-that-it-ton-nang-luong-hon-ai-20251103085615027.htm






Yorum (0)