• 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.

Araştırmacılar, beynin kullandığı aynı su ve tuz bileşenlerini kullanarak sinaps adı verilen nörolojik kavşakları simüle etmeyi başardı. Hollanda’daki Utrecht Üniversitesi ve Güney Kore’deki Sogang Üniversitesi’nden ekip, çalışma için nöronlar içindeki sinyalleri iletmek için suda çözünmüş iyon adı verilen yüklü parçacıkları da kullanan insan beyninin işleyişinden 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 Üniversitesi’nden teorik fizikçi Tim Kamsma, “Bu, yalnızca insan beyninin iletişim kalıplarını taklit edebilen değil aynı zamanda aynı ortamı kullanan bilgisayarlara yönelik önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.” diyor. İçinde su ve tuz çözeltisi bulunan koni şeklindeki iyontronik memristör yalnızca 150 x 200 mikrometre boyutlarında. Bu, yan yana yaklaşık üç veya dört insan saçının genişliği kadar. Elektriksel darbeler iyonların koni şeklindeki kanal boyunca hareket etmesine neden olur ve elektrik yükündeki değişiklikler iyon hareketinde değişikliklere yol açıyor. Sinapsın elektriği iletme biçimindeki değişiklik ölçülebilir ve bir tür hafızayı temsil eden giriş sinyalinin ne olduğunu 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 işleyebilen yapay sinapslar katı malzemelere dayalı olarak zaten mevcut olsa da şimdi ilk kez bu başarının su ve tuz kullanılarak da gerçekleştirilebileceğini gösteriyoruz. Beyinle aynı ortamı kullanan bir sistem kullanarak nöronal davranışı etkili bir şekilde kopyalıyoruz.” diyor. Umudumuz, geleneksel elektriksel işlemlere ve bileşenlere güvenmek yerine, beyin tarafından sağlanan planı sadakatle takip ederek kendi bilgisayarlarımızla beynin kapasitesine ve verimliliğine yaklaşabilmemizdir.

Araştırmacılar için bu aynı zamanda teorik ve deneysel fiziğin yeni bilimsel çığır açmak için nasıl birleştirilebileceğinin de güçlü bir örneği. Bu da ekibe yapay sinaps yaratıldığında şaşkınlık veren bir an sağlıyor. Kamsma. “Vay be! diye düşündüm! Teorik varsayımlardan somut gerçek dünya sonuçlarına geçişe tanık olmak ve sonuçta bu güzel deneysel sonuçlara ulaşmak inanılmaz derecede memnuniyet verici.”

Derleyen: Fatma Ebrar Tuncel