Kaliforniya Üniversitesi San Diego'da görev yapan Türk mühendis Duygu Kuzum ve ekibi, yapay zeka uygulamaları için büyük önem taşıyan bir teknoloji geliştirdi.
YAPAY ZEKA İÇİN YENİ NESİL BELLEK ÇÖZÜMÜ
Duygu Kuzum'un liderliğindeki araştırma grubu, RRAM (Dirençli RAM) teknolojisinin çalışma prensiplerini yeniden tasarlayarak sinir ağlarının performansını artırmayı amaçlıyor. Bu yenilikçi yaklaşım, verilerin buluta gönderilmeden doğrudan cihaz üzerinde işlenmesine imkan tanıyarak yerel yapay zeka uygulamalarının gelişimini hızlandırabilir. Bu sayede veri gizliliği ve enerji tasarrufu gibi önemli avantajlar elde edilmesi hedefleniyor.
BELLEK DUVARI SORUNUNA RADİKAL ÇÖZÜM
RRAM, elektrik kesildiğinde dahi verileri saklayabilen kalıcı bir depolama türü olarak biliniyor. Ancak on yılı aşkın süredir piyasada olmasına rağmen, tüketici ürünlerinde yaygın bir kullanıma ulaşamamıştı. UCSD ekibi, RRAM teknolojisini, bilgisayar sistemlerindeki performans darboğazı olarak bilinen 'bellek duvarı' problemini aşmak için kullanmayı planlıyor. Araştırmacılar, sinir ağlarının doğrudan kalıcı bellek içinde çalıştırılabilmesiyle bu sorunun büyük ölçüde çözülebileceğine inanıyor.
ÜÇ BOYUTLU YAPI VE GELİŞMİŞ VERİ İŞLEME
Ekip, 'bulk RRAM' adını verdikleri yenilikçi bir çok katmanlı yapı geliştirerek sekiz ayrı RRAM katmanını üç boyutlu olarak üst üste yerleştirmeyi başardı. Bu sayede devreler 40 nanometreye kadar küçültülebilirken, her bellek hücresi 64 farklı direnç değerini temsil edebiliyor. Bu üstün veri işleme kabiliyeti, geleneksel tasarımlara kıyasla önemli bir ilerleme sunuyor. Geliştirilen sistem, giyilebilir sensör verilerini sınıflandırmak için bir öğrenme algoritmasıyla test edildi ve yaklaşık yüzde 90'lık bir doğruluk oranı elde edildi. Bununla birlikte ekip, bu teknolojinin büyük dil modelleri gibi daha karmaşık yapay zeka sistemlerini çalıştırmak için henüz erken olduğunu ve malzeme optimizasyonu ile dayanıklılık konularında çalışmaların sürdüğünü belirtti.
