Butun işlevleri ve gizemleri hala daha tam olarak cozulemeyen insan beyni uzerine yapılan calışmalar devam ediyor. Bilim insanları, muazzam bir calışma mekanizmasına sahip olan beynimizi teknolojiye uyarlamaya calışıyor.
Bilim insanları, bu calışmalar kapsamında bir suredir beynin sinir ağından modellenmiş yenil nesi bilgisayar cipleri uzerine calışmalar yurutmekteydi. Gelen bilgilere bakacak olursak beynimizden modellenen yeni nesil bilgisayar ciplerinin, geliştirilen yeni bir materyal sayesinde bu on yıl bitmeden piyasaya surulmesi muhtemel olabilir.
[h=2]Yeni teknoloji, yeni nesil bilgisayarların geliştirilmesinde temel bir rol oynayabilir[/h]
Basitce anlatmak gerekirse iki boyutlu malzemelerle uretilen ilk elektrokimyasal 3 terminalli transistor olan bu yeni teknoloji icin Stockholm ’de bulunan KTH Kraliyet Teknoloji Enstitusu ve Stanford Universitesi ’nden bilim insanları, MXene adlı titanyum karbur bileşiği ile uretilen bellek bileşenlerinin “klasik transistor teknolojisini tamamlamak icin olağanustu bir potansiyel” sergilediğini belirtiyor.
"Advanced Functional Materials" dergisinde yayınlanan bulgular, MXene isimli yeni materyalin insan beynine benzer ve gunumuzun geleneksel bilgisayarlarından binlerce kat daha fazla enerji verimli olan noromorfik bilgisayarların geliştirilmesinde temel bir rol oynayabileceğini one suruyor.
Elektrokimyasal rasgele erişim belleği veya kısaca ECRAM, yapay bir ağda sinaptik bir hucre gibi davranış sergileyerek, verilerin depolanması ve işlenmesi icin tek durak noktası gorevi goruyor. KTH Docent ve baş yazar Max Hamedi, yeni teknolojiye dair yaptığı acıklamada, "Bu yeni bilgisayarlar, birden fazla duruma sahip olabilen ve bellek ici hesaplama gercekleştirebilen bileşenlere dayanacaktır" şeklinde kaydediyor.
[h=2]Bu teknoloji, gunumuz bilgisayarındaki transistorler kadar hızlı olabilir[/h]
TechRadar Pro'ya yaptığı acıklamada Max Hamedi, teknolojinin CMOS silikon devre levhası montajı ile aynı surecleri kullandığını, 2D malzeme katmanlarını silikon uzerine entegre ettiğini ve bu nedenle de aynı hattın arkası surecleriyle gercek bir hibrit entegrasyon olduğunu ifade ediyor.
Yeni teknolojinin diğer ECRAM'lardan daha hızlı yazma hızına sahip olduğunu ve 2D ECRAM'lerin nano boyuta olceklendirilmeleri halinde gunumuz bilgisayarındaki transistorler kadar hızlı olabileceklerini (nanosaniye altı) belirten Hamedi; bunun da yeni teknolojinin, 2 boyutlu transitor metalinin uyumluluğu sayesinde, CMOS teknolojisini kullanan mevcut bilgisayarlara entegre edilebileceği anlamına geldiğini ifade ediyor.
Hamedi, bu sayede 5 ila 10 yıl icerisinde bellek ve transistorlerin birleştiği ve bugun yapay zeka ile simulasyon gorevlerinde kullanılan en iyi bilgisayarlardan en az 1000 kat daha fazla enerji verimli hale getiren ozel amaclı bilgisayar blokları uretilebileceğini, hatta bazı hesaplamalara gore bu teknolojini belirli algoritmalar icin 1 milyon kat enerji verimliliği sergilediğini aktarıyor. Pazara giriş stratejisi (GTM) icin en az 5 yıl suren denemeler gerektiğinden, beyin sinir ağından modellenmiş ilk ticari amaclı bilgisayar cipinin piyasaya surulmesinin onumuzdeki on yılın sonunda gercekleşmesi beklenebilir.
Bilim insanları, bu calışmalar kapsamında bir suredir beynin sinir ağından modellenmiş yenil nesi bilgisayar cipleri uzerine calışmalar yurutmekteydi. Gelen bilgilere bakacak olursak beynimizden modellenen yeni nesil bilgisayar ciplerinin, geliştirilen yeni bir materyal sayesinde bu on yıl bitmeden piyasaya surulmesi muhtemel olabilir.
[h=2]Yeni teknoloji, yeni nesil bilgisayarların geliştirilmesinde temel bir rol oynayabilir[/h]
Basitce anlatmak gerekirse iki boyutlu malzemelerle uretilen ilk elektrokimyasal 3 terminalli transistor olan bu yeni teknoloji icin Stockholm ’de bulunan KTH Kraliyet Teknoloji Enstitusu ve Stanford Universitesi ’nden bilim insanları, MXene adlı titanyum karbur bileşiği ile uretilen bellek bileşenlerinin “klasik transistor teknolojisini tamamlamak icin olağanustu bir potansiyel” sergilediğini belirtiyor.
"Advanced Functional Materials" dergisinde yayınlanan bulgular, MXene isimli yeni materyalin insan beynine benzer ve gunumuzun geleneksel bilgisayarlarından binlerce kat daha fazla enerji verimli olan noromorfik bilgisayarların geliştirilmesinde temel bir rol oynayabileceğini one suruyor.
Elektrokimyasal rasgele erişim belleği veya kısaca ECRAM, yapay bir ağda sinaptik bir hucre gibi davranış sergileyerek, verilerin depolanması ve işlenmesi icin tek durak noktası gorevi goruyor. KTH Docent ve baş yazar Max Hamedi, yeni teknolojiye dair yaptığı acıklamada, "Bu yeni bilgisayarlar, birden fazla duruma sahip olabilen ve bellek ici hesaplama gercekleştirebilen bileşenlere dayanacaktır" şeklinde kaydediyor.
[h=2]Bu teknoloji, gunumuz bilgisayarındaki transistorler kadar hızlı olabilir[/h]
TechRadar Pro'ya yaptığı acıklamada Max Hamedi, teknolojinin CMOS silikon devre levhası montajı ile aynı surecleri kullandığını, 2D malzeme katmanlarını silikon uzerine entegre ettiğini ve bu nedenle de aynı hattın arkası surecleriyle gercek bir hibrit entegrasyon olduğunu ifade ediyor.
Yeni teknolojinin diğer ECRAM'lardan daha hızlı yazma hızına sahip olduğunu ve 2D ECRAM'lerin nano boyuta olceklendirilmeleri halinde gunumuz bilgisayarındaki transistorler kadar hızlı olabileceklerini (nanosaniye altı) belirten Hamedi; bunun da yeni teknolojinin, 2 boyutlu transitor metalinin uyumluluğu sayesinde, CMOS teknolojisini kullanan mevcut bilgisayarlara entegre edilebileceği anlamına geldiğini ifade ediyor.
Hamedi, bu sayede 5 ila 10 yıl icerisinde bellek ve transistorlerin birleştiği ve bugun yapay zeka ile simulasyon gorevlerinde kullanılan en iyi bilgisayarlardan en az 1000 kat daha fazla enerji verimli hale getiren ozel amaclı bilgisayar blokları uretilebileceğini, hatta bazı hesaplamalara gore bu teknolojini belirli algoritmalar icin 1 milyon kat enerji verimliliği sergilediğini aktarıyor. Pazara giriş stratejisi (GTM) icin en az 5 yıl suren denemeler gerektiğinden, beyin sinir ağından modellenmiş ilk ticari amaclı bilgisayar cipinin piyasaya surulmesinin onumuzdeki on yılın sonunda gercekleşmesi beklenebilir.