Yapay Zekâ Karar Alma Süreçlerinde Devrim Yaratacak Hong Kong Çin Üniversitesi’nden araştırma ekibinin lideri Chaoran Huang, yaptığı açıklamada, geliştirdikleri lazer nöronun mevcut fotonik nöronların hız sınırlamalarını aşarak daha hızlı çalışabilme potansiyeline sahip olduğunu belirtti. Bu teknoloji, yapay zekâ karar alma süreçlerini hem daha hızlı hem de daha verimli hale getirme hedefi taşıyor. Biyo ve Yapay…
Hong Kong Çin Üniversitesi’nden araştırma ekibinin lideri Chaoran Huang, yaptığı açıklamada, geliştirdikleri lazer nöronun mevcut fotonik nöronların hız sınırlamalarını aşarak daha hızlı çalışabilme potansiyeline sahip olduğunu belirtti. Bu teknoloji, yapay zekâ karar alma süreçlerini hem daha hızlı hem de daha verimli hale getirme hedefi taşıyor.
Biyolojik nöronlar, graded (dereceli) ve spiking (dalgasal) olmak üzere iki temel tipe ayrılır. Dereceli nöronlar sinyalleri hassas bir şekilde işlerken, dalgasal nöronlar ise sinyalleri ya tamamen iletir ya da iletmez. Yeni geliştirilen lazer tabanlı nöron, graded nöronların işleyişini simüle ederek üstün hız ve doğruluk sağlıyor.
Lazer nöron, çip tabanlı kuantum lazer teknolojisi sayesinde saniyede 10 gigabit hızında sinyal işleme kapasitesine ulaşıyor. Bu da 100 milyon kalp atışı veya 34,7 milyon dijital el yazısının bir saniyede işlenmesi anlamına geliyor. Bu hızın, yapay zekâ uygulamalarında daha etkin bir kullanım sağlayacağı belirtiliyor.
Lazer tabanlı nöronlar, enerji tüketimini düşürerek hızlı ve etkili bilgi işlem imkânı sunuyor. Araştırma ekibi, bu teknoloji ile bir rezervuar bilgi işlem sistemi oluşturarak, kalp ritmi bozukluklarını yüksek doğruluk oranıyla tespit etti. Ayrıca, görüntü sınıflandırma gibi görevlerde de üstün başarı gösterdi.
Chaoran Huang, “Tek bir lazer tabanlı nöron, küçük bir sinir ağı gibi davranabilir. Birden fazla lazer nöronu bir araya getirerek, biyolojik beynin milyarlarca nöronla oluşturduğu ağın benzerini yapay zekâ alanında gerçekleştirebiliriz” şeklinde konuştu.
Bu teknolojinin, özellikle gerçek zamanlı karar alma ve enerji verimliliği gerektiren yapay zeka uygulamalarında çığır açması bekleniyor.
Reklam & İşbirliği: [email protected]