LOUGHBOROUGH Üniversitesi öncülüğünde, Salk Enstitüsü ve Güney Kaliforniya Üniversitesi'nin ortak çalışmasıyla geliştirilen transnöron, diğer yapay nöronların aksine tek bir göreve bağlı kalmıyor. Elektriksel özelliklerini dinamik olarak değiştirerek görsel, motor ve ön motor işlevlerini taklit edebiliyor. Bu yönüyle, minimal donanımla karmaşık görevleri yerine getirebilen yeni nesil çiplerin geliştirilmesine kapı aralıyor. Prof. Sergey Saveliev, yalnızca bir yapay nöronun dahi çoklu beyin fonksiyonlarını üstlenebilmesinin, hesaplama donanımlarını kökten dönüştürebileceğini vurguluyor.
ELEKTRİK SİNYALLERİ
ARAŞTIRMA ekibi, transnöronu farklı elektrik sinyalleriyle besleyerek ürettiği çıkışları makak beyninden kaydedilmiş gerçek nöronal faaliyetlerle karşılaştırdı. Cihaz, üç ayrı beyin bölgesine ait sinyal örüntülerini düzenli ateşlemelerden kaotik patlamalara kadar %100'e varan doğrulukla taklit etmeyi başardı. Prof. Alexander Balanov, küçük elektrik ayarlamalarının cihazın farklı nöron tipleri gibi davranmasını sağladığını belirtiyor. Ayrıca yapay nöronun sıcaklık ve basınç gibi çevresel değişimlere karşı duyarlılık göstermesi sayesinde gelecekte yapay duyu sistemlerinde kullanılabileceği ifade ediliyor. Transnöronun aynı zamanda daha hızlı ve enerji tasarruflu bilgisayarlara zemin hazırlayabileceği de düşünülüyor.
BİYOLOJİK NÖRON
TRANSNÖRON yalnızca nöron davranışlarını kopyalamakla kalmıyor, gelen sinyalleri tıpkı biyolojik bir nöron gibi işleyebiliyor. Girdi sinyalinin değişmesi, cihazın ateşleme hızını da değiştirirken; iki sinyal aynı anda verildiğinde aralarındaki zamanlama farkına göre farklı çıktılar üretiyor. Bu tür işlemler genellikle birden fazla yapay nöronun birlikte çalışmasını gerektiriyordu. Bu esneklik, nano ölçekteki bir memristörün içinde yer alan gümüş atomlarının oluşturup bozduğu elektrik köprülerinden kaynaklanıyor. Böylece nöronun işlevi yazılımsal değil, tamamen fiziksel olarak şekilleniyor. Salk Enstitüsü'nden Dr. Sergei Gepshtein, "Geleneksel bilgisayarlar bilgiyi adım adım işler. Transnöron ise beyin benzeri hesaplamayı donanım düzeyinde gerçekleştirmeye bizi hiç olmadığı kadar yaklaştırıyor" ifadelerini kullanıyor.
ÇIP ÜZERINDE KORTEKS
ARAŞTIRMACILAR, sıradaki hedeflerinin transnöronlardan oluşan bir ağ kurarak "çip üzerinde korteks" geliştirmek olduğunu belirtiyor. Böyle bir sistemin robotlara gerçek zamanlı algı, uyum ve öğrenme kabiliyeti kazandırabileceği, aynı zamanda düşük enerjili ve uzun ömürlü yapay zeka donanımlarının önünü açabileceği düşünülüyor.
