Mantar Bilgisayarları: Mantarların Nöromorfik Çipleri Nasıl Güçlendirdiği

Yeni Bir Biyolojik Bilgisayar Türü

Bilgisayarlar başlangıçta analog teknolojiyle geliştirildi; bu, dijital teknolojiden farklı olarak net 1 ve 0 sinyalleri yerine daha karmaşık (ve dağınık) sinyaller kullanır.

Kaynak: Unison Audio

Genel olarak, dijital sinyal analiz, çoğaltma ve iletim açısından daha kolaydır. Ancak analog sinyal, gerçek dünya durumunun tüm incelikleriyle birlikte karmaşıklığını daha iyi yönetir.

Bu yüzden bilim insanları, yapay zeka, algılama ve diğer uygulamalarda yeni gelişmeler için analog bilgisayar türlerine geri dönüyor. Bu, beyin verileri nasıl işlediğini taklit eden sözde nöromorfik çiplerin çeşitli tasarımlarını da içeriyor.

Beyin benzeri yetenekleri kullanarak bilgi işlem yapma yönünde yeni bir gelişme, organoidler gibi insan nöronlarından üretilen laboratuvar ortamı dokularının bilgisayar görevlerini yerine getirebilmesiyle ortaya çıktı. organoidler, insan nöronlarından üretilen laboratuvar ortamı dokular, bilgisayar görevlerini yerine getirebilen. Fonksiyonel beyin dokularının 3B baskısı için yeni tekniklerle birleştirildiğinde, bu tamamen yeni ve garip bir bilgi işlem yeteneği yolunu açabilir.

Biyolojik bileşenlerden yararlanan bir başka elektronik bileşen de listeye eklenmeli; Ohio State Üniversitesi bilim insanları, geçmiş elektriksel durumları hatırlayabilen bir veri işlemci türü olan nöromorfik organik memristörler geliştirdi. Ancak bunu nöronlardan değil, mantarlardan yaratarak yaptılar.

Keşiflerini, “Yüksek Frekanslı Biyoelektronik için Shiitake Miseliumundan Sürdürülebilir Memristörler” başlığıyla bilimsel dergi PLOS One’da yayınladılar.

Nöromorfik Bilgisayar Kullanımının Nedenleri?

NPUs’in Yükselişi

Nöral İşleme Birimleri (NPUs), nöromorfik çipler olarak da adlandırılır ve CPU ve GPU gibi daha geleneksel çiplere kıyasla birkaç avantaj sunan bir AI donanımıdır:

• Daha esnek tasarım, çip mimarisinin eğitim verilerine uyum sağlamasına izin verir.
• Çok daha düşük enerji tüketimi, bazen karşılaştırılabilir bir GPU’nun 1/100’ü kadar.
• Daha az ısı üretimi, gelişmiş AI veri merkezlerini etkileyen soğutma sorununu hafifletmeye yardımcı olur.

(Okuyabilirsiniz AI‑özel donanım, NPUs dahil, hakkında daha fazla bilgi edinmek için özel raporumuzu okuyun.)

“Gerçek sinir aktivitesini taklit eden mikroçipler geliştirebilmek, cihaz beklemede ya da kullanılmadığında çok fazla enerjiye ihtiyaç duymamanızı sağlar.

Bu, büyük bir hesaplama ve ekonomik avantaj potansiyeli olabilir.”

John LaRocco – Ohio State Tıp Fakültesi Psikiyatri Araştırma Bilimcisi.

Nöromorfik çipler oluşturmak için şu anda birçok yöntem araştırılıyor:

• Henüz tam olarak anlaşılmamış bir fenomen olan başlangıç ferroelectricitesinden yararlanmak.
• Vanadyum veya titanyum kullanan aktif alt tabaka.
• Memristörleri kullanmak, yeni bir elektronik bileşen türü, AI görevlerini normal güç tüketiminin 1/800’ü kadar bir seviyede gerçekleştirebilir.

Memristörler Sinapsları Nasıl Taklit Eder

Memristörler elektronik bileşenlerdir nöron‑bağlayan sinapsları taklit eder bu, işlemciler ve bellek arasında veri taşıma sırasında kaybedilen enerji ve zamanı büyük ölçüde azaltabilir.

Memristörlerin temel güçlü yönlerinden biri, robotik ve otonom araç uygulamaları için kritik olan verimli ve kendi kendine uyumlu yerinde öğrenme kapasitesidir.

Ayrıca, memristörlerin düşük güç tüketimi, enerji verimliliğinin hayati olduğu robotik ve otonom araçlarda özellikle faydalıdır. Hibrit analog‑dijital memristör sistemleri, yanıt süresinden ödün vermeden işleme sırasında güç kullanımını en aza indirebilir.

Şu ana kadar sorun, elektronik memristörlerin, bu teknolojinin yeni oluşu nedeniyle düşük üretim verimi ve güvenilir olmayan elektronik performans gerektiren yeni ortaya çıkan teknolojilere dayanmasıdır.

Organoidler gibi gerçek nöronları kullanmak da bir seçenek, ancak nöronlar oldukça kırılgan ve yetiştirilmesi zor hücreler olduğundan çalışması çok zordur.

Ancak nöronlar, elektrik sinyallerini işleyip yanıt verebilen tek biyolojik doku değildir.

Potansiyel bir alternatif, sıradan mantarları oluşturan doku olan miseliyumdur; olağanüstü dayanıklılığıyla bilinen bir organizma türüdür. Geleneksel nöronlar ve nöral organoidler için gerekenlerden daha basit biyoreaktörler ve besin kültürleriyle yetiştirilebilir.

Mantar Bilgisayarları İnşa Ediliyor mu?

Mantar materyaller, geleneksel memristörlerde oluşan iletken filamentlere benzer şekilde, elektriksel uyarıların etkisiyle dinamik olarak oluşabilen iletken yollar gösterir.

Bu uyarlanabilirlik, geleneksel memristif malzemelerden daha yakın sinaptik davranışları taklit eden değişken direnç durumlarını kolaylaştırarak nöromorfik uygulamalarda performans artışına yol açabilir.

Organik materyaller, memristörler için önemli olan stabil anahtarlama özelliklerini korurken daha düşük voltajlarda etkili çalışabilme avantajına da sahiptir; bu, elektronik memristörlerden bile daha düşük seviyededir ve geleneksel bilgisayar bileşenlerinden çok daha az enerji tüketir.

Bu, çok düşük enerji kaynağına dayanabilecek taşınabilir elektronik ve Nesnelerin İnterneti uygulamaları için enerji‑verimli cihazlar açısından önemli olabilir.

Swipe to scroll →

Yenilebilir Mantarların Bilgisayar İçin Neden Uygun Olduğu

Araştırmacılar, deneylerinde yaygın olarak bulunan düğme mantarlarını ve aynı zamanda yenilebilir ve tıbbi özellikleri olan Shiitake mantarlarını kullandılar; her iki türün de yetiştiriciliği iyi anlaşılmış ve ucuzdur.

Shiitake mantarları, aktive edildiğinde gözenekli bir karbon yapısına sahip olduğu gösterilmiştir. Bu gözenekli yapı, cihazların elektrokimyasal performansını artırabilir, onları enerji depolama sistemleri, süperkapasitörler ve potansiyel olarak memristörler için uygun adaylar yapar.

Ayrıca çok yüksek radyasyon direncine sahiptirler; bu, elektronik çiplerin UV ve güneş rüzgarları gibi iyonlaştırıcı radyasyonla zarar görebildiği uzay uygulamaları için faydalı olabilir.

Mantar Elektriksel Tepkisi

Bilim insanları, test mantar kitlesini kurutulduktan sonra bağladılar.

Kaynak: PLOS One

Daha sonra potansiyel memristör yetenekleri için çeşitli voltaj, dalga şekli ve frekans aralıklarında test ettiler.

Yanıt veren analog sinyal, güçlü memristif özellikler gösteriyor ve dijital sinyali analog olarak taklit ediyordu.

Kaynak: PLOS One

Genel olarak, gözlemlenen 5.850 Hz hızlı anahtarlama hızı, %90 (± 1%) doğruluk, göreceli olarak düşük enerji tüketimi, hafif ağırlık ve radyasyon direnci, fungal memristörleri kenar bilişim, uzay ve gömülü firmware uygulamaları için çekici kılıyor.

Ancak, frekans arttıkça doğruluk azaldı, bu nedenle tüm sinyal türlerinin bu yöntemle işlenmesi/hesaplanması muhtemel değildir.

Ayrıca, yöntemin yalnızca biyobozunur malzemeler (gıda sınıfı shiitake odun talaşı üzerinde yetiştirilir) ürettiği ve geleneksel elektronik çiplere kıyasla nadir toprak veya toksik malzeme gerektirmediği de belirtilmelidir.

Gelecek Potansiyeli

Bu çalışma ilk deneme olup iki açıdan sınırlıydı:

• Testler nispeten kısa, sadece 2 ay sürdü. Bu nedenle fungal memristörlerin uzun vadeli kapasitesi hâlâ araştırılmalı.
• Yöntem toplu üretim kullandı, ancak gerçek uygulamalar, daha küçük ve çok daha kontrollü sonuçlar sağlayan özel bir ortamda yetiştirilen miseliyum mikro kültürüne ihtiyaç duyacaktır.

Dolayısıyla bu, sadece bir kavram kanıtı; fungal bilişimin bu kadar egzotik bir şeyin bile mümkün ve güvenilir olduğunu gösteren bir demonstrasyondur.

Gelecekteki tasarımlar, shiitake mantarını istenen geometriye şekillendiren 3B‑yazıcı şablonlar ve yapılar kullanarak daha tutarlı yetiştirme tekniklerini içerebilir.

Programlama, 3B‑yazıcıyla üretilen yetiştirme yapısına elektrik kontakları eklenerek de kolaylaştırılabilir.

Son olarak, uzun vadeli kullanım için koruma gerekecek; bu, kurutma, kuraklaştırma, dondurarak kurutma, belirli hidrojel ve özel kaplamalar gibi çeşitli teknikleri içerebilir.

Yine de, tamamen organik malzemelerle, dayanıklı, ucuz ve biyobozunur mantar malzemesi kullanarak memristör geliştirme fikri ilgi çekicidir.

Biyobaskıya Yatırım

BICO Group AB (BICO.ST)

Organik tabanlı bilgi işlem ilerledikçe, canlı dokuların 3B baskısı muhtemelen giderek daha fazla kullanılan bir araç haline gelecek. İlk olarak araştırmada, ardından bu teknolojiyi kullanan cihazların gerçek üretiminde.

Alanın önde gelenlerinden biri, makineleri dünya çapındaki araştırmacılar tarafından biyobaskı için kullanılan Cellink olmuştur.

Kaynak: Cellink

2021’de Cellink, 2019’da Cytena ve 2020’de Scienion’un satın alınmasının ardından BICO Group olarak yeniden adlandırıldı.

Cellink, işin biyobaskı bölümünün hâlâ marka adıdır. Bu, talep üzerine 3B dokular veya organlar oluşturmak için de kullanılabilir. (Bu konudaki bir tartışmayı “3D Printing Human Organs – How Realistic Is It?” başlıklı yazımızda okuyabilirsiniz.)

Biyobaskı işin yaklaşık 1/5’ini temsil ediyor, biyobilim otomasyon segmenti, biyolojik örneklerin görüntülenmesi dahil, gelirin 3/5’inden fazlasını^th oluşturuyor.

Kaynak: BICO Group AB

Uzun vadede, biyobaskı şirketleri araştırmacılara araç sağlamaktan, ilaç şirketlerinin hastalar için biyobaskı tedavileri sağlayan tedarikçilere dönüşmesi muhtemeldir.

Bu da, kullanılan biyobaskı makinelerinin sayısını ve daha da önemlisi, her ay satılan sarf malzemelerinin hacmini tamamen değiştirecek.

Bu, PacBio (PACB) ve Illumina (ILMN) gibi genom sekanslama makineleri de dahil olmak üzere diğer biyolab ekipman üreticileri için gerçekleşen aynı süreçtir; bu şirketler gelirlerinin %80’ini tekrarlayan sarf malzemeleri satışlarından elde eder.

BICO Group bu alana yalnızca bağlı olmadığı için, teknolojiyi kullanıcıların kritik bir kitleye ulaşana kadar geliştirmeye devam edebilir; aynı zamanda diğer, daha olgun biyobilim otomasyon ürünlerinden biyoresearcher’larla para kazanıp satış ağını genişletebilir.