Beyniniz Gibi Çalışan Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar

Hindistan Bilim Enstitüsü mühendisleri, kimyasal yapısını değiştirerek birden fazla hesaplama görevi arasında geçiş yapabilen yeni nesil bir bilgisayar çipini yakın zamanda tanıttı. Yeni tasarım, insan beyninden ilham alarak, sadece öğrenmekle kalmayıp bilgiyle donatılmış gelecekteki yapay zeka sistemlerinin önünü açıyor. İşte bilmeniz gerekenler.

Bilişimin geleceğinin kapılarını açmak, alışılmışın dışında düşünmeyi gerektiriyor. Çipler tasarımlarının teorik sınırına ulaştıkça, işlem gücünü daha da ileriye taşımak için yeni yaklaşımlar geliştirilmelidir.

Çip İmalatı

Yeni nesil elektronik cihazlara güç sağlayacak daha hızlı ve daha küçük çipler geliştirme söz konusu olduğunda, silikon önde gelen seçenek olarak görülüyor. Bu bol ve ucuz yarı iletken, kabul edilebilir taşıyıcı hareketliliği sağlayarak, diğer malzemelerle birleştirildiğinde ve akım uygulandığında hem yalıtkan hem de iletken görevi görmesini mümkün kılıyor.

Ek olarak, oksitlenmiş silikon (silika), çok katmanlı devre tasarımlarını destekleyen ince tabakalar halinde yetiştirilebilir. Bu özelliği, onu günümüzün mikro ve nanoelektronik uygulamalarında kullanım için ideal hale getirmiştir. Bununla birlikte, bu malzemenin bazı ciddi dezavantajları da vardır.

Silikon işleme, içerdiği kimyasallar nedeniyle çevre için tehlikeli olabilir. Ayrıca, nano elektronik cihazları barındırma yeteneği de sınırlıdır. 7 nm'nin altında geçit uzunluğuna sahip cihazlar çok fazla parazit yaşayabilir. Bu kesintiler, sinyal sızıntısı ve kuantum tünellemesi de dahil olmak üzere birçok nedenden kaynaklanabilir.

Nanoelektronik

Nanoelektronik, minyatürleştirmenin bir sonraki adımıdır. 100 nm'nin altında ölçülen bu cihazlar o kadar küçüktür ki, geleneksel fizikten ziyade kuantum mekaniğine daha yatkındırlar. Bu etkileşimler, bu ölçekte çalışmanın karmaşıklığı nedeniyle arayüz değişikliklerine ve diğer doğrusal olmayan tepkilere yol açabilir.

Nöromorfik Hesaplama

Bir devreyi nanometre ölçeğine küçülttüğünüzde, görevleri yerine getirmek için mekanik süreçlere güvenmek son derece zorlaşır. Bu nedenle, mühendisler bilgi depolamak ve hesaplamalar yapmak için nöromorfik bilgi işlem seçeneklerine yönelmişlerdir. Bu cihazlar beyninize dayanmaktadır.

Nöromorfik bilgisayarlar, hesaplama görevlerini tamamlamak için oksit malzemeler ve filamentli anahtarlama kullanır. Bu yapı, öğrenmeyi taklit etmek için mevcut hesaplama yaklaşımını küçültür. Bu strateji, verileri doğal yapısının bir parçası olarak içeren bir cihaz oluşturmaktan farklıdır.

Sonuç olarak, bilim insanları fiziksel yüzeyini değiştirmeden veri depolayabilen, hesaplayabilen ve verilere uyum sağlayabilen gelişmiş bir malzeme yaratmak için çok çaba sarf ettiler. Ancak, böyle bir yapının oluşturulmasının incelikleri henüz keşfedilemedi.

Moleküler Elektronik

Daha küçük ve daha çok yönlü makineler yaratma arzusu, moleküler elektronik mühendislerini atomik etkileşimleri ve kuantum eylemlerini belgelemeye ve nihai hedef olarak bu sonuçları büyük bir doğrulukla tahmin edebilmeye yöneltti.

Ancak bu görev imkansız görünüyordu. Ta ki bu ay, bir grup bilim insanı bu eylemleri güvenilir bir şekilde tahmin edip kontrol edebildiklerini gösteren çığır açıcı bir çalışma yayınlayana kadar.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar Çalışması

Hindistan'daki Nano Bilim ve Mühendislik Merkezi'nde (CeNSE) çalışan mühendisler ve bilim insanları, "Yeniden Yapılandırılabilir Nöromorfik Fonksiyonellikler için Moleküler Olarak Tasarlanmış Memristörler¹” çalışması.

Kaynak - Gelişmiş malzemeler

Bu makale, elektrik, kimya ve fizik mühendisliğindeki son gelişmeleri bir araya getirerek, bellek birimleri, mantık kapıları, işlemciler veya elektronik sinapslar gibi çeşitli roller üstlenmek üzere kimyasal yapılarını ayarlayabilen nano ölçekli cihazlar oluşturmayı ele alıyor.

Uyarlanabilir Moleküler Cihazlar

Bu çalışmanın başarısı, kimyanın hesaplama faaliyetlerini desteklemekten daha fazlasını yapabileceğini, hatta bu faaliyetleri sağlayabileceğini göstermeye yardımcı oluyor. Ayrıca, bu uyarlanabilirlik, aynı cihazın malzeme eklemeden veya fiziksel şeklini değiştirmeden hem bellek hem de hesaplama birimi olarak işlev görmesini sağlıyor.

Tahmin Çerçevesi

Mühendislerin atması gereken ilk adımlardan biri, kimyasal değişimlerin elektriksel iletimi nasıl etkileyeceğini tahmin etmenin bir yolunu bulmaktı. Özellikle, moleküllerin film boyunca hareket ederken izlenmesini doğru bir şekilde sağlayabilen bir kuantum kimyasal modelleme algoritması geliştirdiler.

Algoritma, oksidasyon ve indirgemenin her bir molekülü nasıl etkilediği ve genel moleküler matrisle ilişkili olarak nasıl etkileşimde bulundukları da dahil olmak üzere birçok ilgili veriyi içeriyordu. Bu veriler daha sonra moleküllerin genel kararlılığını belirlemek ve karşı iyon kaymalarını gerçek zamanlı olarak kaydetmek için kullanıldı.

Mühendisler, geliştirdikleri tahmin algoritmasıyla, tek bir cihazın depolama, hesaplama faaliyetleri ve daha fazlası için nasıl dönüştürüleceğini tahmin etmek amacıyla anahtarlama davranışını kullanmaya başladılar. Algoritma, mühendislerin organik rutenyum kompleksleri kullanarak yerel moleküler ortamı ve moleküller arası etkileşimleri hassas bir şekilde ayarlamalarını sağlıyor.

Memristif Yanıtlar

Ekip, çalışmalarını yönlendirmek için algoritmayı kullanarak tek bir devreyi programatik olarak başarılı bir şekilde modüle etti. Etkileyici bir şekilde, dijital, analog, ikili ve üçlü bellek dahil olmak üzere birden fazla modu elde edebildiler.

Bu görevi başarmak için, rutenyum moleküllerini çevreleyen ligandları ve iyonları ayarlamaları gerekiyordu. Bu uyarlanabilirlik, katı hal cihazının yeteneklerini dinamik olarak yeniden yapılandıran çeşitli iletkenlik değerlerini içerecek şekilde genişletildi.

Kaydırmak için kaydırın →

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar Testi

Teorilerini test etmek için bilim insanları özel olarak tasarlanmış rutenyum kompleksleri oluşturmak zorunda kaldılar. Bu çalışma için 17 adet kompleks başarıyla ürettiler ve bu sayede molekül konfigürasyonundaki ve iyonik ayarlardaki çok küçük değişiklikleri izleyebildiler.

Cihazın üretimi Pallavi Gaur tarafından yönetildi. Gaur, cihazın malzeme değişikliğine gerek kalmadan depolama, hesaplama ve yeniden yapılandırma arasında geçiş yapabildiğini bildirdi. Bu yetenek, cihazı beyninizin çalışma şekline çok daha yakın hale getirerek nöromorfik hesaplama bilimini ileriye taşıyor.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar Test Sonuçları

Test sonuçları, mühendisin bellek ve hesaplamayı aynı malzeme içinde birleştirmenin mümkün olduğu teorisini doğruladı. Ayrıca kimyanın, bir cihazın aktif bileşenlerini desteklemekle kalmayıp, hesaplama yapmak için de nasıl kullanılabileceğini gösterdi. Sonuç olarak, bu çalışma nanobilgisayar ve kimya mühendisliği teknolojisini bir araya getirerek daha küçük ve daha güçlü kuantum cihazlarının önünü açıyor.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarların Faydaları

Yeniden yapılandırılabilir bilgisayarlar üzerine yapılan çalışmaların piyasaya getirdiği çeşitli faydalar bulunmaktadır. Bunlardan biri, nano ölçekli elektronik alanında yeni bir kapı açmasıdır. Geçmişte, bu cihazlar güvenilirliklerinin tamamen kaybolmasından önce ancak belirli bir boyuta kadar üretilebiliyordu. Hareketli parçalara sahip olmaları, nano ölçekte çalışabilirliklerinin belirlenmesini imkansız hale getiriyordu.

Bu yeni yaklaşım, katı hal cihazının bellek elemanı, mantık kapısı, seçici, analog işlemci veya elektronik sinaps gibi birden fazla hesaplama görevini yerine getirmesini sağlar. Bu esneklik, gelecekteki mühendislerin daha yetenekli ve hafif cihazlar tasarlamasına yardımcı olacaktır.

Daha Az Girişim

Bu yapı, moleküler ölçekli cihazlar söz konusu olduğunda kuantum tünellemesi ve diğer sorunlardan kaynaklanan parazitleri de azaltır. Bir cihaz ne kadar küçükse, dış kaynaklardan gelen parazitler de o kadar fazla etkilenir. Bu gerçeği cihazların minyatürleştirilmesiyle birleştirdiğinizde, bu yaklaşımın neden çoğu kişi tarafından çığır açıcı olarak görüldüğünü anlamak kolaydır.

Eklenen İletkenlik

Bir diğer önemli avantaj ise iletkenliğin artmasıdır. Saf silikon iyi bir iletken veya yalıtkan değildir. Bu nedenle, performansını artırmak için katkı maddeleri ve diğer kimyasalların karıştırılması gerekir. Bu yeni tasarım daha fazla güvenilirlik sağlar ve çok daha fazla iletkenliği destekleyebilir. Özellikle, bilim insanları altı kat daha yüksek bir iyileşme kaydetti.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar: Gerçek Dünya Uygulamaları ve Zaman Çizelgesi

Yeniden yapılandırılabilir bilgisayarların çeşitli uygulamaları, milyonlarca insanın hayatını kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Örneğin, nihayetinde yapay zeka uygulamalarında kullanılacaklardır. Yapay zeka sistemleri, cihazlar ve referanslar arasında aktarılacak çok büyük miktarda veri gerektirir.

Şu anda, hesaplama mantığı ile bellek arasında çok küçük bir boşluk var ve bu da gecikmeye neden oluyor. Hesaplamalar arttıkça bu gecikme büyüyor ve daha yavaş hesaplamalara yol açıyor. Bu yaklaşım, mantığı, belleği ve diğer temel görevleri ayırma ihtiyacını ortadan kaldırarak, tek bir cihazın gerektiğinde her birine anında dönüştürme yapmasını sağlayacaktır.

Yeni Nesil Tıbbi Cihazlar

Tıp alanı da bu teknolojinin büyük fark yaratabileceği bir diğer alandır. İmplantlar ve diğer iç üniteler daha küçük ve daha az hareketli parçaya sahip olacak şekilde üretilebilir. Bu yaklaşım, onları daha az invaziv hale getirecek ve gerekirse ek işlem gücü için alan sağlayacaktır.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar Zaman Çizelgesi

Yeniden yapılandırılabilir bir bilgisayarla karşılaşmanız 7-10 yıl sürebilir. Bu cihazlar ilk olarak daha büyük yapay zeka sistemlerinde ortaya çıkacak ve işletme maliyetlerini düşürmeye ve verimliliği artırmaya yardımcı olacaktır. Bununla birlikte, bu cihazları büyük ölçekte üretebilecek uygun bir üretici bulmanın yanı sıra, hâlâ birçok test ve geliştirme çalışmasının yapılması gerekiyor.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar Araştırmacıları

Yeniden yapılandırılabilir bilgisayar çalışması, Hindistan Bilim Enstitüsü'ndeki bir araştırma ekibi tarafından hazırlandı. Çalışmaya, Nano Bilim ve Mühendislik Merkezi'nde (CeNSE) Yardımcı Doçent olan Sreetosh Goswami liderlik etti.

Çalışmanın moleküler sentez kısımları Pradip Ghosh (Ramanujan Bursiyeri) ve Santi Prasad Rath tarafından tamamlanmıştır. Makalede ayrıca Shayon Bhattacharya, Lohit T, Harivignesh S ve Damien Thompson'ın da katkıda bulunanlar arasında olduğu belirtilmiştir.

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarların Geleceği

Araştırmacıların önünde zorlu bir iş var. Şu anda bu teknolojiyi günümüzün CMOS çip üretim stratejilerine nasıl entegre edeceklerini araştırıyorlar. Genel hedefleri, performansı, kararlılığı ve verimliliği artırarak, içine yerleşik zekâya sahip cihazlar üretmek.

Bellek İçi Hesaplama Alanına Yatırım

Çip üretim sektöründe ilginç yatırım fırsatları sunan birçok şirket bulunmaktadır. Bu firmalar, yapay zeka ve diğer yüksek performanslı hesaplama sistemlerinin norm haline gelmesiyle birlikte yenilikçi ürünlerine yönelik artan talebi görmüşlerdir. İşte çip döküm teknolojisinde öncü konumunu koruyan bir üretici.

GSI Teknolojisi (GSIT)

Yukarıdaki çalışma moleküler hesaplamanın geleceğini vurgularken, GSI Technology bu konseptin silikon tabanlı versiyonunu bugün ticarileştiriyor. GSI, hesaplamaları doğrudan gerçekleştirerek bilgisayarların verileri işleme biçimini temelden değiştiren bir teknoloji olan İlişkisel İşlem Birimi (APU) geliştiricisidir. Yerinde Bellek dizisi içinde gerçekleşen bir işlem; bu kavram "Bellek İçinde Hesaplama" (CIM) olarak bilinir.

Bu mimari, çalışmada bahsedilen aynı "von Neumann darboğazı"nı (mantık ve belleğin ayrılmasından kaynaklanan gecikme) ele alıyor. İşlemci ve RAM arasında veri alışverişi ihtiyacını ortadan kaldırarak, GSI'nin Gemini® APU'su yapay zeka ve arama iş yükleri için muazzam bir hızlanma sağlıyor.

Cornell Üniversitesi tarafından doğrulanan son kıyaslama testleri, GSI'nin APU'sunun belirli yapay zeka görevlerinde en üst düzey GPU'ların (NVIDIA A6000 gibi) performansına ulaşabildiğini ve yaklaşık %98 daha az enerji tükettiğini doğruladı.

GSI Technology'nin genel merkezi Sunnyvale, Kaliforniya'da bulunmaktadır ve NASDAQ'da işlem görmektedir. Radyasyona dayanıklı bellek ürünleri, havacılık ve savunma sektörlerinde halihazırda temel bir unsur olup, daha geniş pazara yönelik son teknoloji yapay zeka çiplerini piyasaya sürerken istikrarlı bir gelir tabanı sağlamaktadır.

Kuzey Amerika borsasında işlem gören ve bellek merkezli bilgi işlem geleceğine odaklanan "saf bir şirket" arayanlar, GSI Technology'yi araştırmalıdır. Bu şirket, geleneksel silikon ile araştırmacıların öngördüğü "gömülü zeka" geleceği arasında pratik bir köprü görevi görüyor.

GSI Technology (GSIT) Hakkındaki Son Haberler ve Performans Bilgileri

Yeniden Yapılandırılabilir Bilgisayarlar | Sonuç

Yeniden yapılandırılabilir bilgisayarlar oluşturma yeteneği her şeyi değiştiriyor. Gelecekte, tüm hareketli parçalar kimyasal etkileşimlerle değiştirildiğinde cihazlarınız son derece güvenilir ve dayanıklı hale gelebilir. Ek olarak, bu yetenek, mekanik bileşenlere değil, organik kimyasal reaksiyonlara dayanan çok daha küçük ve karmaşık tasarımların önünü açıyor.

Tüm bu faktörler ve daha fazlası, yeniden yapılandırılabilir bilgisayar çalışmasını, bilgi işlem ve yapay zeka entegrasyonunda yeni bir çağ başlatma potansiyeline sahip, oyun değiştirici bir çalışma haline getiriyor. Bu nedenle, bu çalışmaya büyük ilgi var. Şimdilik ekip, üretim süreçlerini basitleştirmeye ve üretim maliyetlerini ve karmaşıklığını azaltmaya odaklanacak.

Diğer ilgi çekici bilişim gelişmelerini öğrenin. okuyun.

Referanslar

^{1. Gaur, P., Kundu, B., Ghosh, P., Bhattacharya, S., T, L., S, H., Rath, SP, Thompson, D., Goswami, S., & Goswami, S. Yeniden Yapılandırılabilir Nöromorfik Fonksiyonlar için Moleküler Olarak Tasarlanmış Memristörler. Advanced Materials, e09143. https://doi.org/10.1002/adma.202509143}