Organizmoidler Beynimizi Taklit Ediyor!

Daha az önemli anıları unutup kritik bilgilere sahip olmayı öğrenen yeni bir bilgisayar teknolojisi geliştirildi. Teknolojiye "organizmoidler" deniyor ve organizmoidler insan düşüncesinin çalışma biçimini taklit ederek, önemli olmayan bilgileri siliyor; öğrenmek için sürekli yer açıyor.

Purdue Üniversitesi'nden Edward G. Tiedemann Jr. ve Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Profesörü Kaushik Roy, projeyi Phys.org'a şöyle açıkladı: "Bu aygıtlar canlı varlıkların bazı özelliklerine sahip ve insan beyninin bazı yönlerini taklit eden yeni öğrenme algoritmaları geliştirmemizi sağlıyor. Sonuçlar, kuantum materyalleri ve beyinden esinlenilen bilgi işleme alanları için çok geniş kapsamlı etkilere sahip."

Projede anahtar rol oynayan samaryum nikelat, seramik bir "kuantum malzemesi". Samaryum nikelat hidrojen gazına maruz bırakıldığında direnç bakımından muazzam bir değişime uğruyor çünkü hidrojen atomları kristal kafesine yapışıyor. Malzeme "nefes alarak", genişliyor ve daralıyor, ekliyor ve çıkarılıyor.

Bu direnç değişikliğinin son derece alışılmadık bir kuantum mekanik etkisi olduğunu ve hayvanlardaki alışkanlık davranışına benzediğini söyleyen araştırmacılar, bu materyallerin davranışlarını, canlı beyinlerdeki hafıza ve bilgi akışına benzeterek "organik" olarak tarif ediyor. Bilimsel terminolojiyle açıklarsak, yeni teknoloji, uygulamalı “sinaptik yoğrulabilirlik” şeklinde ifade edilen bir tür sinirsel öğrenme modeli. Araştırmacılar bu yeni teknolojinin yapay zekânın yüz tanıma, karmaşık karar verme ve mantık yürütme yeteneğini geliştirilmesinde çok önemli rol oynayabileceğini söylüyor.

Silikonun aksine, samaryum nikelat ve diğer oksitler, kuantum-mekanik etkileşimlerin, sadece küçük ölçeklerde değil, malzeme özellikleri üzerinde de egemen bir etkiye sahip olduğu anlamına geliyor. Organizmoidler, geleneksel bilgisayar sistemlerinin sıfır ve sıfırın ikili sisteminin yerini elektronların "spin hali" ile değiştiriyor. Bu teknolojiyi kullanan bilim insanları, insan beynini taklit eden ve giderek daha fazla sinaps ve nöronlara benzeyen spintronik -geridönüş tabanlı elektronik- devreler yaratabilecek.

Nature Communications’ta yayımlanan araştırma, kuantum malzemelerinin sinirsel öğrenmedeki en büyük problemlerin birinin çözümünde ilk kez kullanılmaları açısından önemli.