Kaliforniya Üniversitesi San Diego'da görev alan Türk mühendis Duygu Kuzum ve ekibi, yapay zeka uygulamaları için çığır açan bir gelişme kaydetti.
YENİ NESİL BELLEK İLE YAPAY ZEKAYA YENİ BİR SOLUK
Duygu Kuzum'un liderliğindeki araştırma ekibi, RRAM (Dirençli RAM) teknolojisinin çalışma prensibini köklü bir şekilde değiştirerek sinir ağlarının performansını artırmayı hedefliyor. Bu yenilikçi yaklaşım, verilerin buluta gönderilmeden doğrudan cihaz üzerinde işlenmesine olanak tanıyarak yerel yapay zeka uygulamalarının gelişimine katkı sağlayabilir. Böylece, veri gizliliği ve enerji tasarrufu gibi önemli avantajlar elde edilebilir.
BELLEK DUVARI SORUNUNA ÇÖZÜM
RRAM, elektrik kesildiğinde bile verileri saklayabilen kalıcı bir depolama biçimi olarak biliniyor. Ancak on yılı aşkın süredir piyasada olmasına rağmen, tüketici ürünlerinde yaygınlaşmamış durumda. UCSD ekibi, RRAM'i bilgisayar sistemlerindeki performans darboğazı olan 'bellek duvarı' sorununu aşmak için kullanmayı planlıyor. Araştırmacılar, sinir ağlarının kalıcı bellek içinde çalıştırılabilmesi durumunda bu sorunun büyük ölçüde çözülebileceğine inanıyor.
YENİ 'BULK RRAM' YAPISI İLE YÜKSEK PERFORMANS
Ekip, 'bulk RRAM' adını verdikleri çok katmanlı bir yapı geliştirerek sekiz ayrı RRAM katmanını üç boyutlu olarak üst üste yerleştirdi. Bu sayede devreler 40 nanometreye kadar küçültülebilirken, her bellek hücresi 64 farklı direnç değeri temsil edebiliyor. Bu hassas veri işleme yeteneği, geleneksel tasarımlara göre önemli bir ilerleme sunuyor. Geliştirilen sistem, giyilebilir sensör verilerini sınıflandırmak için bir öğrenme algoritması ile test edildi ve yaklaşık yüzde 90 doğruluk oranı elde edildi. Ancak ekip, bu teknolojinin büyük dil modelleri gibi karmaşık yapay zeka sistemlerini çalıştırmak için henüz erken olduğunu ve malzeme optimizasyonu ile dayanıklılık konularında çalışmalarına devam ettiklerini ifade ediyor.
