Geleneksel bilgisayarlar (Von Neumann mimarisi), işlemci ve belleği ayrı tutar. Veri bu ikisi arasında sürekli gidip gelir, bu da "darboğaz" ve enerji kaybı yaratır. Nöromorfik çipler ise tıpkı insan beyni gibi işlem ve belleğin aynı yerde olduğu (In-Memory Computing) bir yapı sunar.
Bunu başarmak için, sadece "açık/kapalı" olan transistörlere değil, geçmişi hatırlayan ve direncini değiştirebilen (sinaptik plastisite) akıllı malzemelere ihtiyacımız var.
Geleceğin yapay zeka donanımlarını inşa etmek için laboratuvarlarda geliştirilen en kritik malzeme grupları şunlardır:
Nöromorfik çip denince akla gelen ilk teknoloji Memristördür. Memristörler, üzerinden geçen elektrik akımını "hatırlar" ve direncini buna göre ayarlar. Bu, biyolojik sinapsların öğrenme şeklinin (sinaptik ağırlık) birebir elektronik karşılığıdır.
Hafnium Oksit (HfO2) ve Titanyum Oksit (TiO2): Bu nano-katmanlar, CMOS (mevcut çip üretim teknolojisi) ile uyumlu oldukları için endüstri standardı olmaya adaydır. Elektrik uygulandığında içlerindeki oksijen atomlarının yer değiştirmesiyle iletken kanallar oluşur veya bozulur; bu da "öğrenme" ve "unutma"yı simüle eder.
CD ve DVD'lerden tanıdığımız bu teknoloji, şimdi yapay zeka için yeniden doğuyor.
GST (Germanyum-Antimon-Tellür): Bu alaşım, ısıtıldığında kristal (düzenli) ve amorf (düzensiz) yapı arasında geçiş yapar. Kristal haldeyken elektriği iyi iletir, amorf haldeyken iletmez. Bu iki durum arasındaki geçiş, sinapsların güçlenmesini veya zayıflamasını taklit etmek için kullanılır. Intel ve IBM'in nöromorfik araştırmalarında sıkça kullanılır.
Atomik incelikteki malzemeler, çiplerin hem küçülmesi hem de enerji verimliliği için hayati önem taşır.
Grafen: Yüksek iletkenliği sayesinde nöronlar arası hızlı sinyal iletimi sağlar.
Molibden Disülfür (MoS2): Grafenin aksine bir yarı iletkendir ve "açma-kapama" işlemlerini ultra düşük enerjide yapabilir. 2D malzemeler, esnek nöromorfik çiplerin (giyilebilir yapay zeka) önünü açmaktadır.
Elektronların yükünü değil, spin (dönüş) özelliğini kullanan bu malzemeler, neredeyse hiç ısı üretmeden işlem yapabilir.
Kobalt-Demir-Bor (CoFeB) ve Magnezyum Oksit (MgO): Bu malzemelerle oluşturulan Manyetik Tünel Eklemleri (MTJ), verileri manyetik durumlarda saklar. Elektrik kesilse bile bilgiyi (ağırlıkları) unutmazlar, bu da "sürekli öğrenen" yapay zeka için mükemmeldir.
Silikonun fiziksel limitlerine yaklaştığımızda, karbon nanotüpler devreye girer. Silikondan çok daha hızlı ve enerji verimlidirler. Nöromorfik ağlarda, milyarlarca yapay nöronu birbirine bağlayan yoğun ve hızlı bir "sinir ağı" oluşturmak için idealdirler.
Bu nanomateryallerin kombinasyonu, gelecekte "Yapay Genel Zeka" (AGI) hayaline ulaşmamızı sağlayacak donanım altyapısını oluşturuyor. Sadece bulutta değil, telefonumuzda, saatimizde, hatta otonom araçlarda internete ihtiyaç duymadan öğrenen çipler, bu malzemeler sayesinde mümkün olacak.
Nanomateryaller, silikon vadisini "Nöromorfik Vadi"ye dönüştürüyor.
