Northwestern Üniversitesi mühendisleri, gerçek beyin hücreleriyle doğrudan etkileşime girebilen, basılabilir yapay nöronlar geliştirdi. Bu esnek ve düşük maliyetli cihazlar, canlı nöronların elektrik sinyallerine çok yakın sinyaller üreterek biyolojik beyin dokusunu aktive edebiliyor.
Araştırmacılar, fare beyninden alınan doku dilimleri üzerinde yaptıkları deneylerde yapay nöronların gerçek nöronlarda yanıt tetiklediğini gözlemledi. Bu sonuç, elektronik cihazlar ile canlı sinir sistemi arasında alışılmışın ötesinde bir uyumluluğun mümkün olduğunu ortaya koydu.
Bu gelişme, sinir sistemi ile doğrudan bağlantı kurabilen elektroniklerin geliştirilmesine önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Özellikle beyin-makine arayüzleri ve nöroprotezler alanında, işitme, görme veya hareket yetisinin yeniden kazandırılmasını sağlayacak implantlarda büyük potansiyel taşıyor.
Ayrıca, bu teknoloji beynin çalışma prensiplerinden ilham alan yeni nesil enerji verimli bilgi işlem sistemlerine kapı aralıyor. Beyin, bilinen en enerji tasarruflu bilgisayar sistemi olarak kabul ediliyor ve bilim insanları bu prensipleri modern teknolojilere uyarlamayı hedefliyor. Bu sayede karmaşık görevler, çok daha az güç kullanılarak gerçekleştirilebilecek.
Çalışma, 15 Nisan’da Nature Nanotechnology dergisinde yayımlanacak. Araştırmanın lideri Mark C. Hersam, “Yapay zekayı daha akıllı hale getirmek için büyük veriyle eğitmek gerekiyor ve bu da enerji tüketimini ciddi şekilde artırıyor. Beyin, dijital bilgisayarlardan yüz binlerce kat daha az enerji harcıyor. Bu nedenle yeni nesil hesaplama için beyni model almak mantıklı” açıklamasında bulundu.
Günümüz bilgisayarları, milyarlarca aynı tip transistörü sert, iki boyutlu silikon yongalar üzerine paketleyerek karmaşık işlemler yapıyor. Ancak bunlar üretildikten sonra sabit kalıyor ve esneklik göstermiyor. Buna karşılık beyin, farklı işlevlere sahip pek çok çeşit nöronu içeren, yumuşak ve üç boyutlu ağlardan oluşuyor. Bu ağlar öğrenme sırasında sürekli kendini yeniliyor, bağlantılarını değiştiriyor.
Hersam, beynin karmaşıklığını oluşturma biçiminin bilgisayarlardan tamamen farklı olduğunu, bu nedenle yeni malzemelere ve elektronik üretim yöntemlerine ihtiyaç duyulduğunu vurguluyor. Önceki yapay nöronlar genellikle basit sinyaller üretirken, daha karmaşık davranışlar çok sayıda cihaz kullanmayı gerektiriyordu ve bu da enerji tüketimini artırıyordu.
Mühendisler, gerçek nöron faaliyetine daha yakın sinyaller üretmek için yumuşak, basılabilir malzemeler kullandı. Bu malzemeler arasında yarı iletken molibden disülfür (MoS2) ve iletken grafen bulunuyor. İnce nanoskopik yaprakçıklar halinde bu malzemeler, aerosol jet baskı tekniğiyle esnek polimer yüzeylere uygulanıyor.
Önceleri polimer, elektriksel performansı düşürdüğü için baskı sonrası temizlenirdi. Ancak yeni çalışmada polimerin kısmen ayrıştırılması sayesinde cihazın içinde dar, iletken bir filament oluşturuluyor. Bu yapı elektrik akımını dar bir bölgede toplayarak sinir hücresi ateşlenmesini andıran ani elektrik tepkileri oluşturuyor.
Bu yapay nöronlar, tek tek atım, sürekli ateşleme ve patlama gibi çeşitli sinyal desenleri üretebiliyor. Böylece gerçek nöronların iletişim biçimine çok daha yakın davranışlar sergileniyor. Bu da daha az bileşenle karmaşık işlevlerin yapılmasını sağlayarak enerji verimliliğini artırıyor.
Yapay nöronların canlı doku ile etkileşim kapasitesini test etmek için, nörobiyoloji uzmanı Indira M. Raman ile iş birliği yapıldı. Fare beyindeki serebellum dilimlerine uygulanan yapay sinyallerin, gerçek nöronlardaki zamanlama ve süre gibi önemli biyolojik özelliklerle uyumlu olduğu ve sinir devrelerini doğal beyin aktivitesine benzer şekilde aktifleştirdiği belirlendi.
Hersam, diğer çalışmaların ya çok yavaş ya da çok hızlı sinyaller ürettiğini, kendi cihazlarının ise bu zaman ölçeğinde ve sinyal şekliyle benzersiz olduğunu ifade etti. Gerçek nöronların, yapay nöronun gönderdiği sinyallere cevap verdiği gözlemi, cihazın canlı hücrelerle doğrudan iletişim kurabildiğini gösteriyor.
Bu yaklaşım, sadece performans açısından değil, aynı zamanda üretim maliyeti ve sürdürülebilirlik bakımından da avantajlar sağlıyor. Katmanlı baskı yöntemi, sadece gereken noktaya malzeme yerleştirerek atığı azaltıyor. Düşük maliyetli bu üretim süreci, teknolojinin yaygınlaşması için önemli.
Yapay zeka uygulamaları büyüdükçe enerji tüketimi de ciddi ölçüde artıyor. Halihazırda büyük veri merkezleri muazzam güç harcıyor ve soğutma için büyük miktarda su kullanıyor. Hersam, “Enerji ihtiyacını karşılamak için bazı firmalar nükleer santrallerle veri merkezi kuruyor. Ancak bu yöntem sürdürülemez çünkü 100 nükleer santrallik veri merkezi hayal etmek güç. Ayrıca bu devasa enerji tüketimi büyük ısı açığa çıkarıyor ve soğutma için su kaynaklarına baskı uygulanıyor. Her açıdan daha enerji verimli donanımlara ihtiyacımız var” diyor.
Gelecekte, bu tür yapay nöron teknolojileri beyin-bilgisayar arayüzlerini geliştirmede, nörolojik rahatsızlıkların tedavisinde ve yapay zekanın enerji tasarruflu evriminde kritik rol oynayabilir. Beyne özgü iletişim yöntemlerini benimseyen cihazlar, çok daha akıllı ve sürdürülebilir teknolojilerin kapısını açacak.
📎 Kaynak: sciencedaily.com
