Yeni buluş: Yapay zeka 1 milyar kat daha süratli olacak

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Hong Kong Çin Üniversitesi’nden araştırma ekibinin lideri Chaoran Huang, “Lazer nöronumuz, mevcut fotonik nöronların sürat sınırlamalarını aşarak daha da süratli çalışabilme potansiyeline sahip” dedi.

Bu teknolojiyle yapay zekâ karar alma süreçlerinin hem daha süratli hem de daha verimli hale gelmesi hedefleniyor.

Biyolojik ve yapay nöronlar ortasındaki fark

Biyolojik nöronlar, graded (dereceli) ve spiking (dalgasal) olmak üzere iki temel tipe ayrılır. Dereceli nöronlar, sinyalleri hassas ve daima değişen bir formda işlerken, dalgasal nöronlar sinyalleri ya büsbütün iletir ya da iletmez. Yeni geliştirilen lazer tabanlı nöron, graded nöronların işleyişini simüle ederek üstün sürat ve doğruluk sağlıyor.

Milyonlarca süreç bir saniyede

Çip tabanlı kuantum lazer teknolojisiyle geliştirilen lazer nöron, saniyede 10 gigabit suratında sinyal sürece kapasitesine ulaşıyor.

Bu sayede, 100 milyon kalp atışını yahut 34,7 milyon dijital el yazısı görselini sadece bir saniyede işleyebiliyor.

Araştırmacılar, bu suratın yapay zekâ uygulamalarında daha faal bir kullanım sağlayacağını belirtiyor.

Yapay zeka uygulamalarında kullanım

Lazer tabanlı nöronlar, güç tüketimini düşürerek süratli ve tesirli bilgi süreç imkânı sunuyor. Araştırma grubu, geliştirdikleri lazer nöronlarla bir rezervuar bilgi süreç sistemi oluşturdu.

Bu sistem, kalp ritmi bozukluklarını yüzde 98,4 doğruluk oranıyla tespit ederken, yüksek süratli bilgi sürece yeteneğiyle manzara sınıflandırma üzere misyonlarda de üstün muvaffakiyet sağladı.

Chaoran Huang, “Tek bir lazer tabanlı nöron, küçük bir hudut ağı üzere davranabilir. Birden fazla lazer nöronu bir ortaya getirerek, biyolojik beynin milyarlarca nöronla oluşturduğu ağın benzerini yapay zekâ alanında gerçekleştirebiliriz” tabirlerini kullandı.

Araştırmacılar, lazer tabanlı nöronların suratını daha da artırmayı ve birden fazla lazer nöronunu birleştirerek derin rezervuar bilgi süreç mimarileri geliştirmeyi hedefliyor.

Bu teknolojinin, bilhassa gerçek vakitli karar alma ve güç verimliliği gerektiren yapay zeka uygulamalarında çığır açması bekleniyor.

ScitechDaily, TRTHaber