Türk bilim insanı Duygu Kuzum ve ekibi, yapay zekâda devrim yaratabilecek bir hafıza teknolojisi geliştirdi. İşte geliştirilen bu RRAM sisteminin bilgileri.
Yapay zekâ gün geçtikçte daha da gelişip yaygınlaşırken bu hızla gelişen teknolojinin arkasındaki donanımların da önemi artıyor. Hafıza de şüphesiz bunlardan biri. O şekilde ki sırf yapay zekâ için oldukça yüksek RAM talebinden dolayı şu anda dünya genelinde devam eden ve gittikçe büyüyen bir hafıza krizi bile var.
Yapay zekâ dünyası her gün yeni bir yazılımsal gelişmeyle çalkalanırken, bu devasa modellerin üstünde çalmış olduğu donanımlar artık fizyolojik sınırlarına dayanmış durumda. Yapay zeka sistemlerinin bugün karşı karşıya olduğu en büyük sorunlardan biri de işlemci ile hafıza arasındaki yoğun veri trafiği. İşte bu konudaki sınırlamaları çözebilecek bir hamle Türk bilim insanı Duygu Kuzum ve ekibinden geldi.
Duygu Kuzum ne geliştirdi? Niçin bu kadar mühim?
ABD’nin San Diego şehrindeki Kaliforniya Üniversitesinde vazife meydana getiren Türk bilim insanı Duygu Kuzum ve ekibi, gerçekleştirdikleri RRAM emek vermesi ile yapay zekâda devrim yaratabileceklerini ortaya koydu. Ekip, sinir ağlarını direkt hafıza içinde çalıştırmayı hedefleyen bir RRAM mimarisi geliştirdi. Böylece sinir ağlarının hesaplama süreçleri klasik mimarilerde olduğu şeklinde işlemcide değil, direkt hafıza birimlerinin içinde yapılıyor.
Çağıl işlemciler ve bellekler içinde büyüyen bir performans farkı var. Bu da sektörde “hafıza duvarı” olarak malum bir problem oluşturuyor. Araştırmacılar, sinir ağlarının direkt kalıcı hafıza devreleri içinde çalıştırılabilmesi durumunda mahalli olarak çalışan, bulut bağlantısı gerektirmeyen ve sınırı olan güçle uzun süre çalışabilen yapay zekâ uygulamalarının mümkün olabileceğini korumak için çaba sarfediyor.
Buluta bağımlılığı azaltarak yapay zekâda devrim yaratabilir
Böylece veriyi devamlı işlemci–hafıza içinde taşımak yerine, işlem verinin bulunmuş olduğu yerde yapılabiliyor. Bu şekilde de gecikme ve güç tüketimi azaltılabiliyor, buluta olan bağlılık azaltılıyor, fazlaca daha çok aygıt içi yapay zekâ kullanımı mümkün hâle geliyor.
Ekip, çalışmalarında birden fazla RRAM katmanını üst üste yerleştirdi ve “bulk RRAM” olarak adlandırılan tasarımı oluşturdu. Toplamda Elde edilmiş devrelerin tek bir 3D yapıda 8 RRAM katmanı kullanarak 40 nanometreye kadar küçültülebildiği aktarılmış. Ek olarak her bir hafıza hücresinin 64 değişik direnç seviyesini temsil edebildiği de aktarılmış.
Kontrol neticeleri da hakikaten ümit verici. Ekip, giyilebilir bir sensörden gelen verileri sınıflandıran bir öğrenme algoritmasını devamlı çalıştırarak yığılmış RRAM’i kontrol etti. Sistemin ortalama %90 doğruluk oranına ulaşmış olduğu ve geleneksel dijital sinir ağlarının performansına yaklaştığı görüldü.
RRAM nedir?
RRAM, gelecekte fazlaca yaygınlaşması beklenen ve birçok problemi çözebileceği söylenen “Dirençli RAM” olarak da adlandırılan bir teknoloji. Sistem, veriyi bir hücrenin elektriksel direncini değiştirip sabitleyerek saklayan “geçici olmayan” bir hafıza yaklaşımı olarak nitelendiriliyor. Yüksek yoğunluk, düşük güç ve bilhassa yapay zekâ için eleştiri olan bellek-içi hesaplama şeklinde avantajlar vadediyor. Doğrusu amaç bir tek “daha iyi depolama” değil, hesaplama mimarisini değişiklik yapmak. Bu yüzden de devrim yaratacağı beklentisi var.
Kuzum ve ekibinin teknolojisi, yapay zekâ sistemlerinde buluta olan bağımlığı minimuma indirerek bu hızla gelişen teknolojinin en büyük sınırlamalarından birini çözme potansiyeline haiz. Doğal ki daha fazlaca erken aşamalarında sadece şimdiden coşku verici bulunduğunu söyleyebiliriz. Kuzum ve ekibinin başarılarının devamını diliyoruz.
