Grafen Bazlı Bellek Rezistörleri Geliştirildi

Klasik bilgisayarların ilerlemesi artık yavaşlamaya başladı. Bu periyotta farklı bilişim teknolojileri ilerleme göstermek için bir fırsat elde etmiş oldu. Bunlardan biri de insan beyninin çalışma biçimine uyumlu bilgisayarlar.

Penn State Üniversitesi’nden bir araştırmacı takımı, insan beynindeki nöral ağ yapısını ve beynimizin analog tabiatını bilgisayarlara aktarma yolunda kıymetli bir adım attı. Makineler böylelikle insan beyniyle de daha uygun irtibata geçebilecek.

Dijitalden analoga dönüş

Çağdaş bilgisayarlarımız dijitaldir, 1 ve 0’lar ile çalışır. Beynimiz üzere analog sistemlerin ise bulunabilecekleri çok daha fazla durum vardır. Basitçe örneklendirmek gerekirse bilgisayar ışığı açar ya da kapar. Beynimiz ise parlaklığı istediği düzeye nazaran ayarlayabilir.

Penn State Üniversitesi’nde araştırmacı kadronun önderi olan Saptarshi Das’a nazaran beyinden ilham alan ve Nöromorfik ismi verilen bilgisayarlar aslında 40 yıldır çalışmalara bahis oluyor. Günümüzde ise süratli görsel sürece ve büyük bilgide nizamları görme üzere alanlar beynimize misal sistemlerin daha başarılı olduğu ve büyük gereksinim duyulan alanlar olarak öne çıkıyor. 

Das’ın da belirttiği üzere dijital sistemlerdeki sorun, bilginin işlenmesi ile depolanmasının farklı yerlerde gerçekleşmesinden kaynaklanıyor. Bu da önemli bir güç kaybına ve sürat düşüşüne neden oluyor. Ayrıyeten gereken depolama alanını da büyük oranda artırıyor. 

Yeni nöral ağ modeli

Yapay nöral ağlar oluşturduklarını ve bu sistemlerle beyindeki güç ve alan tasarrufunu yansıtmak istediklerini söyleyen araştırmacı Thomas Shranghamer, beynin gücünü de değişik bir örnekle açıklıyor. Beynimizi başımızın üstünde taşıdığımızı söyleyen araştırmacı, harika bilgisayarların ise birkaç tenis kortu kadar alan kapladığını belirtiyor.

Yeni geliştirilen prosedürde bir grafen katmanına bilgiler ve süreç kapasitesi yükleniyor. Gerçekleştirilen süreçte verilen elektriğin hangi bölgeye ne yoğunlukta gittiğine nazaran bu dataların ve süreç kapasitesinin kullanımı şekilleniyor. Böylelikle çok sayıda bellek durumu tek bir grafen yüzeyde tutulabiliyor.