Herkes en yeni yapay zekâdan ve sinir ağlarının gücünden bahsederken, yazılımın üzerinde çalıştığı donanımla sınırlı olduğunu unutuyor. Ancak USC Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Profesörü Joshua Yang, “darboğaz” haline gelen şeyin donanım olduğunu söylüyor. Yang’ın işbirlikçileriyle yaptığı yeni araştırma bunu değiştirebilir. Araştırmacılar yapay zekânın uç noktası (taşınabilir cihazlarda yapay zekâ) için şimdiye kadarki en iyi belleğe sahip bir çip türü geliştirdiklerine inanıyorlar.
Yaklaşık son 30 yılda, yapay zekâ ve veri bilimi uygulamaları için gereken sinir ağlarının boyutu her 3,5 ayda bir ikiye katlanırken, bunları işlemek için gereken donanım kapasitesi yalnızca her 3,5 yılda bir ikiye katlandı. Yang’a göre donanım, çok az kişinin sabır gösterebileceği, giderek daha ciddi bir sorun teşkil ediyor.
Hükümetler, endüstri ve akademi dünya çapında bu donanım sorununu ele almaya çalışıyor. Bazıları silikon çiplerle donanım çözümleri üzerinde çalışmaya devam ederken, diğerleri yeni malzeme ve cihaz türlerini deniyor. Yang’ın çalışması bu ikisinin ortasında yer alıyor; yeni malzemelerin ve geleneksel silikon teknolojisinin ağır yapay zekâ ve veri bilimi hesaplamalarını destekleyebilecek avantajlarından yararlanmaya ve bunları birleştirmeye odaklanıyor.
Nature dergisindeki yeni makaleleri, yapay zekâ donanımı için gereken bellek kapasitesinde ciddi bir artışa yol açan temel fiziğin anlaşılmasına odaklanıyor. Yang liderliğindeki ekip, USC (Han Wang’ın grubu dahil), MIT ve Massachusetts Üniversitesinden araştırmacılarla birlikte, cihazların “gürültüyü” azaltması için bir protokol geliştirdi ve bu protokolün entegre çiplerde kullanılmasının pratikliğini gösterdi. Bu çalışma, Yang ve ortak yazarları (Miao Hu, Qiangfei Xia ve Glenn Ge) tarafından yapay zekâ hızlandırma teknolojisini ticarileştirmek üzere kurulan TetraMem adlı startup şirketinde yapıldı. Yang’a göre bu yeni bellek çipi, şimdiye kadar bilinen tüm bellek teknolojileri arasında cihaz başına en yüksek bilgi yoğunluğuna (11 bit) sahip. Böylesine küçük ama güçlü cihazlar, cebimizdeki cihazlara inanılmaz bir güç kazandırmada kritik bir rol oynayabilir. Bu çipler sadece bellek için değil aynı zamanda işlemci için de kullanılıyor.
Yang ve meslektaşlarının yarattığı çipler, güçlü ancak düşük enerji yoğunluklu çipler oluşturmak için silikonu metal oksit memristörlerle birleştiriyor. Teknik, bilgiyi temsil etmek için elektron sayısı yerine atomların konumlarını kullanmaya odaklanıyor (bu, çiplerdeki hesaplamalarda kullanılan mevcut tekniktir). Atomların konumları, daha fazla bilgiyi dijital yerine analog bir şekilde depolamak için kompakt ve istikrarlı bir yol sunuyor. Dahası, bilgi birkaç özel “işlemciden” birine gönderilmek yerine depolandığı yerde işlenebilir ve mevcut bilgi işlem sistemlerinde var olan “von Neumann darboğazı” olarak adlandırılan durum ortadan kalkar. Yang, bu şekilde yapay zekâ için bilgi işlemin “daha yüksek bir verimle daha enerji verimli” olduğunu söylüyor.
Nasıl çalışıyor?
Yang, geleneksel çiplerde manipüle edilen elektronların “hafif” olduğunu açıklıyor. Ve bu hafiflik, onları hareket etmeye ve daha uçucu olmaya eğilimli hale getiriyor. Yang ve ekibi, hafızayı elektronlar aracılığıyla depolamak yerine, hafızayı tam atomlarda depoluyor. Yang, normalde bir bilgisayarı kapattığınızda bilgi belleğinin yok olduğunu söylüyor. Ancak yeni bir hesaplama yapmak için bu belleğe ihtiyaç duyarsanız ve bilgisayarınız bilgiye yeniden ihtiyaç duyarsa hem zaman hem de enerji kaybetmiş olursunuz. Elektronlar yerine atomları harekete geçirmeye odaklanan bu yeni yöntem, depolanan bilgiyi korumak için pil gücü gerektirmiyor. Benzer senaryolar, yüksek bilgi yoğunluğuna sahip istikrarlı bir belleğin çok önemli olduğu yapay zekâ hesaplamalarında da yaşanır. Yang bu yeni teknolojinin, daha önce sık sık şarj sorunu yaşandığı söylenen Google Gözlük gibi uç cihazlarda güçlü yapay zekâ kabiliyeti sunabileceği kanaatinde.
Ayrıca, çiplerin elektronlar yerine atomlara dayanacak şekilde dönüştürülmesiyle çipler daha küçük hale geliyor. Yang, bu yeni yöntemle daha küçük ölçekte daha fazla hesaplama kapasitesi elde edilebileceğini de sözlerine ekliyor. Bu yöntemin “bilgi yoğunluğunu artırmaya yardımcı olmak için çok daha fazla bellek seviyesi” sunabileceği belirtiliyor.
Bağlama oturtmak gerekirse, ChatGPT şu anda bir bulut üzerinde çalışıyor. Bu proje, biraz daha geliştirildikten sonra, ChatGPT’nin mini bir versiyonuna herkes kişisel cihazından erişebilir. Böylesine yüksek güçlü bir teknoloji her türlü uygulama için daha uygun fiyatlı ve erişilebilir hale gelebilir.
Derleyen: Alp Eren Gümüş
