Hindistan, AI Yarışının Ortasında – Nöromorfik Hesaplama Ülkeyi Liderliğe Nasıl Taşıyabilir

Yapay zeka (AI) endüstrisi şu anda dünyayı dramatik bir şekilde değiştiriyor sektörler genelinde işletmelerin ayrılmaz bir parçası haline geldikçe. 

Sağlık, perakende, finans, imalat ve tedarik zincirinden eğitim, enerji ve eğlence sektörlerine kadar, AI destekli araçlara olan talep giderek artıyor. 

Şu göre PWC, AI küresel ekonominin verimlilik ve GSYİH potansiyelini dönüştürebilir; en büyük kazançların görülmesi bekleniyor Çin ve Kuzey Amerika’da, toplam 10,7 trilyon dolar eşdeğeri. 

Bu artan kullanımın etkisiyle, AI pazarı bekleniyor 2023’te 50 milyar dolardan bu on yılın sonuna kadar 800 milyar doların çok üzerine çıkması. 

Bu AI patlaması büyük şirketler arasında dünya çapında en güçlü AI modellerini geliştirme rekabetine yol açtı ve ülkeler  kendi rekabetçi AI sistemlerini desteklemeye istekli.

Bunun ortasında, Hindistan kilit bir oyuncu olarak ortaya çıktı; bilgi çalışanlarının %92’si üretken AI kullanıyor, bu küresel ortalama %75’in çok altında. 

Geçtiğimiz ayın sonunda, Asya’nın en zengin adamı, Reliance Industries (RELIANCE.BO ) başkanı Mukesh Ambani, enerji, tekstil ve daha fazlasında işletmeleri dönüştürmek için bir dizi AI aracı ve uygulaması olan “JioBrain”i tanıttı. Reliance’ın telekomünikasyon işi şu anda Hindistan Teknoloji Enstitüsü (IIT) ile birlikte Hindistan kullanıcıları için “Bharat GPT”yi başlatıyor. 

“Verileri kullanmada öncü olmalıyız, AI verimlilik ve etkinlikte kuantum bir sıçrama sağlamada bir olanak sağlayıcıdır.” 

– Mukesh Ambani

250 milyar dolarlık yüksek güçlü bir BT endüstrisi kurduktan sonra, Hindistan şimdi AI hizmetlerine odaklanıyor; Nasscom ve BCG raporuna göre, bu hizmetler önümüzdeki üç yılda 17 milyar dolar değerinde olabilir. 

900 milyondan fazla internet kullanıcısına sahip olan Hindistan, “dünyanın veri başkenti” olarak ortaya çıktı. Bu kadar çok verinin kamuya açık olması şirketler için son derece faydalıdır, çünkü kendi AI algoritmalarını yazabilirler. 

Bununla birlikte, ülkenin AI endüstrisini hızlandırmak için bilgi işlem gücü ve paylaşılan kaynaklar gereklidir. Bu amaçla, Hint hükümeti AI geliştiricilerine bilgi işlem kapasitesi sağlamak için bin adet GPU temin etti. 

Bu yılın başlarında, dünyanın en büyük çip üreticisinin CEO’su Jensen Huang’ın Hindistan’ı ziyaret edip Başbakan Narendra Modi ve teknoloji yöneticileriyle görüşmesinin ardından, Nvidia (NVDA ) çiplerinin ilk sevkiyatı Hint veri merkezlerine ulaştı. 

“Verilere sahipsiniz, yeteneğe sahipsiniz. Bu, dünyanın en büyük AI pazarlarından biri olacak.” 

– Huang o sırada Başbakana söyledi

Bir Atılım: Daha Akıllı Hesaplama İçin Beyni Taklit Etmek

Tüm bunların ortasında, Hindistan Bilim Enstitüsü (IISc), Bangalore’daki Nano Bilim ve Mühendislik Merkezi (CeNSe) bilim insanları nöromorfik hesaplama teknolojisinde büyük bir atılım gerçekleştirdi. Bu teknoloji, insan beyninin yapısını ve işlevini taklit ederek daha verimli ve akıllı hesaplama sistemleri oluşturuyor.

Bu önemli ilerleme, Hindistan’ın küresel AI yarışında büyük bir oyuncu olmasına yardımcı olabilir ve AI hesaplamasını herkes için erişilebilir ve kişisel cihazlarına entegre hâle getirebilir. 

Bu kesinlikle büyük bir başarıdır; çünkü geleneksel ‘bulut bilişim modeli’ çok enerji tüketen büyük veri merkezleri gerektirir. Kaynak yoğun veri merkezlerini kullanmak, bunların kullanımını sadece küçük bir geliştirici topluluğuna sınırlar. 

Nöromorfik donanım, AI için artırılmış enerji verimliliği ve alan vaat ediyor. Ancak şu anda yalnızca düşük doğruluklu işlemleri gerçekleştirebiliyor. NLP, sinir ağı eğitimi ve sinyal işleme gibi görevler çok daha yüksek hesaplama çözünürlüğü gerektiriyor ve şu anda bireysel nöromorfik devre elemanlarının kapsamı dışında. 

Bununla birlikte, IISc bilim insanlarının son atılımı bu konuda yardımcı olabilir ve alanı ‘uç bilişim’e yönlendirebilir; bu, veri işleme ve depolamayı veriyi oluşturan ve kullanan cihazlara daha yakın bir konuma getirir. Bu gecikmeyi azaltır, uygulama performansını artırır ve ağ maliyetlerini tasarruf eder. 

Uç bilişim, gerçek zamanlı uygulamaları ve AI ile makine öğrenimi uygulamalarını büyük veri hacimlerini daha yüksek hız ve güvenilirlikle işlemeye de olanak tanır. 

Nature dergisinde yayımlanan, CeNSe, IISc’de Profesör Sreetosh Goswami’nin liderliğindeki bir grup bilim insanı ve öğrencinin yaptığı son araştırma, Memristor adlı bir yarı iletken cihaz geliştirdi. Geleneksel silikon tabanlı teknoloji yerine, Memristor metal-organik bir film kullanılarak oluşturuldu. 

Moleküler filmlerin kullanımı, araştırmacıların serbest iyon hareketlerini izlemelerine olanak tanıdı ve bu da bellek yollarını genişletti. 

Tek bir devre elemanında nöromorfik özellikleri sağlayan moleküler geçiş üzerinde kinetik kontrol sağlamak için bilim insanları voltaj darbeleri uyguladı ve ardından moleküler hareketleri belirgin bir elektrik sinyaline haritaladı. Bu farklı durumların kapsamlı bir ‘moleküler günlüğü’ oluşturdu. 

“Bu serbest iyon hareketi sayesinde, sayısız benzersiz bellek durumu ve yolu oluşturuldu. Bu ara durumlar, şu ana kadar erişilemez kalmıştı, çünkü çoğu dijital cihaz yalnızca yüksek ve düşük iletkenlik durumlarından ikisini erişebiliyor.” 

– Prof. Sreebrata Goswami, Prof. Sreetosh’un babası, CeNSe’de ziyaretçi bilim insanı

Bu platform, kimyanın yaratıcılığı ile elektrik mühendisliğinin hassasiyetini birleştirerek, “nanosan voltaj darbeleriyle çalışan bir elektronik devre içinde moleküler kinetiği çok hassas bir şekilde kontrol etmemizi sağladı,” diye ekledi. 

Moleküler değişim çok küçüktü, ancak yüksek hassas ve verimli nöromorfik hızlandırıcıyı mümkün kılan tam da bu değişimdi. Bu türden ilk hızlandırıcı, verileri aynı konumda depolayabilir ve işleyebilir. 

Dolayısıyla, bu malzeme temel olarak yarı iletken cihazın, beyin sinaps ve nöronları kullanarak bilgiyi işleme şeklini taklit etmesini sağladı. Normal bir dijital bilgisayarla entegre edildiğinde, Memristor enerji ve hız performansını yüzlerce kat artırarak enerji verimli bir ‘AI hızlandırıcı’ haline geldi. 

Teknolojinin nihai ölçeklendirilmesinin, LLM eğitimi gibi en karmaşık ve büyük ölçekli AI görevlerinin veri merkezlerine ihtiyaç duymadan basit bir tüketici dizüstü bilgisayar veya akıllı telefon üzerinde gerçekleştirilmesini mümkün kılması bekleniyor. 

Memristor Teknolojisi ile AI Yetkinliğini Artırmak

Daha hızlı ve daha verimli akıllı telefonlara artan talep ile, silikon transistör teknolojisine dayalı dijital hesaplama zaten sınırlamalarla karşı karşıya. AI’nın büyümesinin yanı sıra, günümüz bilgisayar sistemlerinin işlem hızını ve enerji verimliliğini önemli ölçüde artırabilecek yeniliklere kritik bir ihtiyaç var. 

Böyle bir cihaz yaratmak için IISc bilim insanları Memristor’ları için metal-organik film yöntemini kullandı — çip üreticileri tarafından sorunları aşmak için benimsenen In-Memory Computing yaklaşımı çok fazla başarı elde edememişti — bu yöntem beyin nöron-sinaps devresi gibi çalışıyor. 

2010’lar boyunca şirketler beyni taklit etmeye çalıştı, ancak silikon transistörleri kullanmaya devam ettiler ve önemli kazanımlar elde edemediler. 

“2020’lerde araştırma yatırımları akademiye geri dönüyor çünkü beyin esinli hesaplamayı gerçekten başarmak için çok daha temel keşiflere ihtiyacımız olduğu farkına vardık. Sadece transistörleri zorla kullanıp belirli algoritmaları dayatmak işe yaramaz.”

– Sreetosh bir röportajda söyledi

Beynimizde bellek ve işlem, dijital bir bilgisayara hiç benzemiyor. Burada bilgi işleme veya veriyi küçük parçalara bölmek için 0 ve 1 kullanılmaz. Beynimiz büyük veri parçalarını yutarak bilgiyi işler, bu da cevapları elde etmek için gereken adım sayısını büyük ölçüde azaltır ve onu son derece enerji verimli kılar. 

Analog hesaplama ile Memristor teknolojisinin birleşimi, nöromorfik hesaplamayı hızlı ve son derece verimli kılıyor. 

Bu nedenle ekip, verileri aynı anda sadece iki (Sıfır ve Bir) durum yerine 16.520 durumda depoladı ve işledi. Bu, AI algoritmalarının temel matematiğini gerçekleştirmek için gereken adım sayısını, 64×64 matris çarpımını sadece 64 adıma düşürdü; aksi takdirde 262.144 işlem gerekirdi. 

Cihazı test etmek için ekip, onu geleneksel bir masaüstü bilgisayara bağladı ve ardından James Webb uzay teleskobunun verilerini kullanarak NASA’nın ‘Yaratılış Sütunları’ görüntüsünü yeniden oluşturma gibi karmaşık bir görevi yerine getirdi. Görev, normal bir bilgisayara göre çok daha hızlı ve çok daha az enerji harcayarak gerçekleştirildi. 

Ekip, saniyede watt başına 4,1 tera-işlem (TOPS/W) enerji verimliliği rapor etti; bu, bir NVIDIA K80 GPU’dan 220 kat daha verimli ve daha fazla iyileştirme için önemli bir potansiyel sunuyor. 

“Nöromorfik hesaplama, on yıldan fazla süredir çözülmemiş zorlukların bir kısmına sahip,” diye belirtti Sreetosh, on yıllık araştırmaları ve “nadir” keşifleri sırasında ekibin, başladıkları altı zorluğu çözdüklerini ve süreçte “neredeyse mükemmel sistemi bulduklarını” ekledi. 

Şu anda bu sadece bir prensip kanıtı, ancak erken aşamalarda olmasına rağmen, ekibin gelişmiş yöntemlere göre dört kat daha büyük iyileşme sağlaması ve dijital bilgisayarlara göre 460 kat daha az enerji tüketmesi, bilim insanlarının bu atılımın Hindistan’ın AI donanımında önemli bir sıçrama yapmasına yardımcı olacağına inanmalarını sağlıyor. 

CeNSE’de (projeyi de tasarlayan) bir silikon elektronik uzmanı ve profesör olan Navakanta Bhat’a göre:

“Öne çıkan şey, karmaşık fizik ve kimya anlayışını AI donanımı için çığır açan bir teknolojiye dönüştürmemizdir. Hindistan Yarı İletken Misyonu bağlamında bu gelişme, endüstriyel, tüketici ve stratejik uygulamaları devrim niteliğinde değiştirebilecek bir oyun değiştirici olabilir. Böyle bir araştırmanın ulusal önemi abartılamaz.”

Bir sonraki aşamada ekip, 256×256’ya kadar giden daha büyük diziler oluşturacak. Elektronik ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı (MeitY) tarafından finanse edilen araştırma, ayrıca bir Sistem-Üzerinde-Çip (SoC) çözümü geliştirmeyi ve göstermek, sonunda bir startup kurarak ticari hale getirmeyi hedefliyor; bu, önümüzdeki üç yıl içinde gerçekleşmesi bekleniyor. 

Hindistan’ı Küresel AI Lideri Olarak Konumlandırmak 

Araştırma kurumları, startup’lar ve büyük teknoloji şirketlerinin birleşimi, Hindistan’daki AI sektörünün şu anda yaşadığı önemli büyümeyi yönlendiriyor. Bu katılımcılar sayesinde teorik AI, gerçek dünya uygulamalarına başarıyla dönüştürülüyor. 

Ancak bu hepsi değil. Hindistan’ın hızla büyüyen AI sektörü, hükümetinden de önemli destek alıyor; hükümet, Ulusal AI Stratejisi, AI Görev Gücü ve AI Misyonu gibi çeşitli stratejik politika ve girişimler başlatarak ilerlemeyi hızlandırıyor. 

“IndiaAI Misyonu”na 1,25 milyar dolar yatırım artırarak, hükümet Hindistan’ın AI dönüşümünün ana itici gücü olarak hareket ediyor. 

IISc’deki son hesaplama atılımını finanse eden Elektronik ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı (MeitY), IndiaAI Misyonu kapsamında AI çözümleri arıyor. 

MeitY, iklim değişikliği, tarım, sağlık ve yardımcı teknolojiler alanlarındaki temel zorlukları ele almak için AI çözümleri başvurularını davet ediyor. Başvuranlar birkaç değerlendirme turundan geçecek ve seçildiklerinde, çözümlerini daha da geliştirmek ve hükümet ve ilgili kuruluşların dört yıl boyunca kullanımına sunmak için fon alacaklar. 

Bu girişim, IndiaAI’nın yedi sütunundan biri olan IndiaAI Uygulama Geliştirme Girişimi (IADI) kapsamında yürütülüyor. Bakanlık, başvuru belgesinde en fazla on beş problem beyanı belirledi. 

Başka bir yerde, AWS, küresel Generatif AI hızlandırıcı programı için yedi Hint startup’ını seçti. Bu startup’lar Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models ve Converse’ı içeriyor. Dünya çapında AWS tarafından seçilen 80 şirket arasında, bu startup’lar AI’nın yenilikçi kullanımları ve küresel büyüme hedefleri nedeniyle seçildi. 

Seçilen tüm şirketler, şirketin AI çiplerine ve bilgi işlem ve depolama teknolojilerine erişim sağlayacak. Ayrıca AI ve makine öğrenimi teknolojilerini daha da geliştirmeleri için AWS kredileri, eğitim ve mentorluk da verilecek. 

Ülke önemli ilerlemeler kaydederken, AI üstünlüğüne ulaşma yolunda hâlâ birçok engel var. Hindistan, AI’da küresel bir lider olma potansiyelini tam olarak gerçekleştirebilmek için beceri eksikliği ve yeterli altyapı sorunlarını ele almalı. 

Hindistan’ın AI Pazarını İlerletmeye Yardımcı Olan Şirketler

Hindistan’daki büyüyen AI pazarı, AI’ı ilerletmek için çalışan birçok şirketi ortaya çıkardı. Örneğin, AI startup’ı Krutrim bu yıl Lightspeed Venture Partners ve milyarder Vinod Khosla’dan 50 milyon dolar fon alarak Hindistan’ın ilk unicorn’u oldu. Bu arada, Asya’nın ikinci en zengin kişisi Gautam Adani, AI’ı keşfetmek ve dijital hizmetlere çeşitlendirmek için BAE ile ortak girişim duyurdu. 

Microsoft (MSFT ) da Hindistan’da 2 milyon kişiye AI becerileri kazandırmayı hedefleyen girişimleri destekliyor. Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ) ve Larsen & Toubro (LT.BO ) (L&T) gibi şirketler işlerinde AI kullanıyor. HCL Technologies (HCLTECH.BO ) ise Çin’in Foxconn’ı ile bir çip test tesisi kurmak için bir anlaşma imzaladı. 

Şimdi, Hindistan AI endüstrisindeki önde gelen bir isme bir göz atalım: 

Tata Consultancy Services (TCS)

Hindistan’ın en büyük yazılım şirketi TCS, bu yıl Temmuz ayında jeneratif AI proje hattına 1,5 milyar dolar yatırım yaptı. Bu, TCS’nin geçen yıl özel bir AI Cloud iş birimini kurmasının ardından geldi. Ayrıca, çalışanların AI çözümleri geliştirmesine ve denemesine olanak tanıyan bir AI deneyim bölgesi var. Şu ana kadar, 300.000’den fazla TCS çalışanı AI temel eğitimi aldı ve şirket şu anda 270’den fazla AI ve jeneratif AI projesiyle ilgileniyor. 

TCS ayrıca Hindistan’da yarı iletken endüstrisini güçlendirmek için çalışıyor ve 2026 yılına kadar çip geliştirmek amacıyla Tata Electronics ile iş birliği yapıyor. Tata Electronics ise iki onaylı yarı iletken fabrikayla üretimi yönetiyor. İlk 11 milyar dolar değerindeki tesis, Tayvan’ın Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) ile birlikte ayda 50.000 wafer üretmeyi hedefleyerek kurulacak. İkinci 3,26 milyar dolar değerindeki tesis, çip montaj ve test tesisi olacak ve önümüzdeki yıllarda faaliyete geçmesi bekleniyor.

Finansal konulara gelince, TCS rapor etti gelirinde %3,9 yıllık artışla 7,51 milyar ABD doları elde etti (2024’ün ikinci çeyreği). Net gelir 1,44 milyar ABD doları iken, operasyonlardan elde edilen net nakit 1,34 milyar ABD doları oldu. Şirket ayrıca “çok güçlü” gelişmekte olan pazarlarda, özellikle Hindistan’da büyüme kaydettiğini bildirdi. 

Sonuç

Hindistan, genç ve dijital olarak yetkin nüfusu sayesinde, AI büyümesini sadece yerel değil, küresel ölçekte de yönlendirmek için iyi bir konumda. Hindistan’daki AI pazarı aslında 2025 yılına kadar 8 milyar dolar seviyesine ulaşması öngörülüyor. 

IISc tarafından gösterildiği gibi devam eden araştırma ve geliştirme sayesinde, ülke AI yarışında kilit bir oyuncu haline gelebilir. Ancak Hindistanın gerçekten lider konuma gelmesi için tüm paydaşların bir arada çalışarak ülkenin AI yolculuğuna yardımcı olması, muazzam potansiyelini ortaya çıkarması ve AI’ı tamamen dönüştürmesi gerekir. 

Yapay zekaya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.