Cornell Üniversitesi Mikrodalga Beyin Çipiyle Yapay Zekâ İşlemlerinde Güç Tüketimini Düşürmeyi Başardı
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, geleneksel işlemcilerden farklı bir yöntemle çalışan ve mikrodalga beyin olarak adlandırılan deneysel bir çip geliştirdi. Çip, dijital sinyaller yerine mikrodalgaları kullanarak veri işliyor ve yapay zekâ görevlerini 200 milliwatt’tan daha az enerji harcayarak tamamlıyor.
Mikrodalga Tabanlı İşlem Mantığı Geleneksel Yöntemleri Zorluyor
Geleneksel işlemciler görevleri dijital sinyaller aracılığıyla düzenli saat hızlarında gerçekleştiriyor. Cornell ekibinin geliştirdiği çip ise verileri mikrodalgalar üzerinden işleyerek görevleri doğrusal olmayan bir şekilde tamamlıyor. Çip, onlarca gigahertz frekanstaki mikrodalgaları kullanarak karmaşık işlemleri çok daha hızlı yerine getiriyor.
Araştırmacılar, dalga kılavuzlarını olasılıksal bir tasarım yöntemiyle çipe entegre ederek hata düzeltme ve güç tüketiminde yaşanan artışı sınırladı. Bu sayede mikrodalga beyin, dijital sinir ağlarına eş değer bir doğruluk oranı sunuyor. Yapılan testlerde çip, kablosuz sinyal türlerini en az yüzde 88 doğrulukla sınıflandırmayı başardı.
Mikrodalga beyin çipi, az enerji harcaması sayesinde taşınabilir cihazlarda öne çıkıyor. Araştırmacılar, güç tüketimini daha da azaltarak çipi akıllı telefonlar ve giyilebilir cihazlara entegre etmeyi hedefliyor. Böylece yerel sinir ağları doğrudan cihaz üzerinde çalışabilecek ve bulut sistemlerine olan bağımlılık azalacak.
Apple ve Meta gibi teknoloji devleri yapay zekâ destekli gözlük ve akıllı saat gibi cihazlara yatırım yaparken mikrodalga beyin, giyilebilir ürünlerde daha verimli yapay zekâ çözümlerine zemin hazırlıyor.
Gerçek zamanlı frekans alanı hesaplamaları sayesinde çip, radar hedeflerini izleme, radyo sinyallerini çözümleme ve kablosuz iletişimdeki anormallikleri tespit etme gibi görevlerde kullanılabiliyor. Küçük boyutu ve düşük enerji ihtiyacı, cihazı hem askerî hem de sivil alanda değerli kılıyor.
Mikrodalga beyin, 14 ağustos tarihinde Nature Electronics dergisinde yayımlanan çalışmada tanıtıldı. Araştırma, DARPA, Cornell Üniversitesi ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından desteklenen geniş kapsamlı bir projenin parçası olarak yürütüldü. Henüz deneysel aşamada olan çip, doğruluk oranı artırıldığında farklı platformlarda yaygın şekilde kullanılabilecek.
