- Beynin bilgiyi işleme yeteneğinin önemli bir özelliği, nöronların girdi geçmişine yanıt olarak aralarındaki bağlantıların gücünü ayarlamasına olanak tanıyan sinaptik esneklik.
- Araştırmacılar, beynin kullandığı aynı su ve tuz bileşenlerini kullanarak sinaps adı verilen nörolojik kavşakları simüle etmeyi başardı.
- İyontronik memristör olarak adlandırılan cihaz, daha önce içinden ne kadar elektrik yükünün geçtiğini hatırlıyor ve bizi insan beyninin süper güçlerini taklit edebilen yapay sistemler üretmeye bir adım daha yaklaştırıyor.
AraÅŸtırmacılar, beynin kullandığı aynı su ve tuz bileÅŸenlerini kullanarak sinaps adı verilen nörolojik kavÅŸakları simüle etmeyi baÅŸardı. Hollanda’daki Utrecht Ãœniversitesi ve Güney Kore’deki Sogang Ãœniversitesi’nden ekip, çalışma için nöronlar içindeki sinyalleri iletmek için suda çözünmüş iyon adı verilen yüklü parçacıkları da kullanan insan beyninin iÅŸleyiÅŸinden ilham aldıklarını iddia ediyor.
Beynin bilgiyi işleme yeteneğinin önemli bir özelliği, nöronların girdi geçmişine yanıt olarak aralarındaki bağlantıların gücünü ayarlamasına olanak tanıyan sinaptik esneklik. İyontronik memristör olarak adlandırılan cihaz, daha önce içinden ne kadar elektrik yükünün geçtiğini hatırlıyor ve bizi insan beyninin süper güçlerini taklit edebilen yapay sistemler üretmeye bir adım daha yaklaştırıyor.
Utrecht Ãœniversitesi’nden teorik fizikçi Tim Kamsma, “Bu, yalnızca insan beyninin iletiÅŸim kalıplarını taklit edebilen deÄŸil aynı zamanda aynı ortamı kullanan bilgisayarlara yönelik önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.” diyor. İçinde su ve tuz çözeltisi bulunan koni ÅŸeklindeki iyontronik memristör yalnızca 150 x 200 mikrometre boyutlarında. Bu, yan yana yaklaşık üç veya dört insan saçının geniÅŸliÄŸi kadar. Elektriksel darbeler iyonların koni ÅŸeklindeki kanal boyunca hareket etmesine neden olur ve elektrik yükündeki deÄŸiÅŸiklikler iyon hareketinde deÄŸiÅŸikliklere yol açıyor. Sinapsın elektriÄŸi iletme biçimindeki deÄŸiÅŸiklik ölçülebilir ve bir tür hafızayı temsil eden giriÅŸ sinyalinin ne olduÄŸunu anlamak için kodu çözülebilir.
Cihaz ve genel olarak iyontronik için henüz çok erken aşamalardayız. Ancak kanalın uzunluğunun memristörün hafızada tutma süresini etkileme şekli, kanalların beyinde olduğu gibi belirli görevler için uyarlanabileceğini gösteriyor. Fizikçiler ayrıca bu sentetik sinapsların farklı şekillerde nasıl birleştirilebileceğini de görmek istiyorlar. Üretimi nispeten hızlı ve ucuz olan yeni tasarım, gelecekteki çeşitli uygulamalar için ölçeklendirilebilir.
Kamsma, “Karmaşık bilgileri iÅŸleyebilen yapay sinapslar katı malzemelere dayalı olarak zaten mevcut olsa da ÅŸimdi ilk kez bu baÅŸarının su ve tuz kullanılarak da gerçekleÅŸtirilebileceÄŸini gösteriyoruz. Beyinle aynı ortamı kullanan bir sistem kullanarak nöronal davranışı etkili bir ÅŸekilde kopyalıyoruz.” diyor. Umudumuz, geleneksel elektriksel iÅŸlemlere ve bileÅŸenlere güvenmek yerine, beyin tarafından saÄŸlanan planı sadakatle takip ederek kendi bilgisayarlarımızla beynin kapasitesine ve verimliliÄŸine yaklaÅŸabilmemizdir.
AraÅŸtırmacılar için bu aynı zamanda teorik ve deneysel fiziÄŸin yeni bilimsel çığır açmak için nasıl birleÅŸtirilebileceÄŸinin de güçlü bir örneÄŸi. Bu da ekibe yapay sinaps yaratıldığında ÅŸaÅŸkınlık veren bir an saÄŸlıyor. Kamsma. “Vay be! diye düşündüm! Teorik varsayımlardan somut gerçek dünya sonuçlarına geçiÅŸe tanık olmak ve sonuçta bu güzel deneysel sonuçlara ulaÅŸmak inanılmaz derecede memnuniyet verici.”
Derleyen: Fatma Ebrar Tuncel
