Yapay zeka sistemleri her geçen gün daha fazla veri işliyor, daha karmaşık hesaplamalar yapıyor. Ancak bu gelişimin önünde ciddi bir engel var: bellek sorunu. İşlemci ile bellek arasındaki veri trafiği hem sistemi yavaşlatıyor hem de enerji tüketimini artırıyor. İşte tam bu noktada Türk bilim insanı Duygu Kuzum ve ekibi dikkat çeken bir çalışmaya imza attı.
Kaliforniya Üniversitesi San Diego’da görev yapan Prof. Dr. Duygu Kuzum liderliğindeki ekip, sinir ağlarını doğrudan bellek içinde çalıştırabilen yeni bir RRAM mimarisi geliştirdi. Bu yaklaşım, yapay zekanın çalışma biçimini kökten değiştirebilecek potansiyele sahip.
Bellek Duvarı Sorununa Yeni Çözüm
Günümüz bilgisayar sistemlerinde işlemci ayrı, bellek ayrı çalışıyor. Veri sürekli birinden diğerine taşınıyor. Bu durum özellikle büyük yapay zeka modellerinde ciddi bir darboğaz oluşturuyor. Bu probleme teknoloji dünyasında “bellek duvarı” adı veriliyor.
Kuzum ve ekibi ise farklı bir yol izledi. Amaçları, sinir ağlarını doğrudan belleğin içinde çalıştırmak. Yani veri taşımak yerine hesaplamayı verinin bulunduğu yerde yapmak. Böylece:
- Gecikme azalıyor
- Enerji tüketimi düşüyor
- Sistem daha verimli hale geliyor
Bu yöntem özellikle internet bağlantısına ihtiyaç duymadan çalışan, düşük güç tüketimli yerel yapay zeka sistemleri için büyük önem taşıyor. Örneğin giyilebilir sağlık cihazları ya da akıllı sensörler bu sayede çok daha uzun süre çalışabilir.
RRAM Nedir, Neden Önemli?
RRAM (Dirençli RAM ya da ReRAM), elektrik kesildiğinde bile veriyi saklayabilen yeni nesil bir bellek teknolojisi. Temelinde “memristor” adı verilen özel bir yapı bulunuyor. Bu yapı, üzerinden geçen akıma göre direnç değerini değiştiriyor ve bu durumu koruyabiliyor.
Aslında RRAM yıllardır biliniyor. Ancak malzeme kararlılığı ve üretim güvenilirliği gibi sorunlar nedeniyle ticari ürünlerde yaygın şekilde kullanılamadı.
Duygu Kuzum’un ekibi ise bu sorunları aşmak için üç boyutlu, katmanlı bir yapı geliştirdi.
8 Katmanlı 3D RRAM Mimarisi
Geliştirilen sistemde tek bir yapı içinde sekiz RRAM katmanı üst üste yerleştirildi. “Bulk RRAM” olarak adlandırılan bu tasarım, hem daha yoğun veri depolamaya hem de daha hassas hesaplamaya imkan tanıyor.
Her bir bellek hücresi 64 farklı direnç seviyesini temsil edebiliyor. Bu da analog hesaplamalarda ciddi bir avantaj sağlıyor. Özellikle sinir ağlarının matematiksel işlemlerinde bu çok seviyeli yapı doğruluğu artırıyor.
Araştırmacılar, sistemin 40 nanometreye kadar ölçeklenebildiğini belirtiyor. Bu da teknolojinin gelecekte daha küçük ve güçlü çiplere entegre edilebileceği anlamına geliyor.
Testlerde Yüzde 90 Doğruluk
Yeni mimari sadece teoride kalmadı, pratikte de test edildi. Sistem, bir giyilebilir sensörden gelen verileri sınıflandıran bir öğrenme algoritmasıyla denendi.
Elde edilen sonuç yaklaşık yüzde 90 doğruluk oranı oldu. Bu oran, geleneksel dijital sinir ağı sistemlerine oldukça yakın bir performansa işaret ediyor.
Elbette teknoloji henüz devasa dil modelleri ya da büyük sohbet botlarını çalıştıracak seviyede değil. Ancak düşük güç tüketimli, yerel ve sürekli çalışan yapay zeka uygulamaları için önemli bir adım olarak görülüyor.
Gelecek Ne Vadediyor?
Ekip şu anda veri saklama süresini uzatma ve yüksek sıcaklıklarda kararlılığı artırma üzerine çalışıyor. Malzeme optimizasyonu ve uzun vadeli güvenilirlik, bir sonraki kritik aşama olarak öne çıkıyor.
Eğer bu teknik engeller aşılabilirse, gelecekte:
- Daha az enerji harcayan yapay zeka sistemleri
- Buluta bağımlı olmayan akıllı cihazlar
- Daha uzun pil ömrüne sahip giyilebilir teknolojiler
hayal olmaktan çıkabilir.
Kısacası, Duygu Kuzum ve ekibinin geliştirdiği bu yeni RRAM mimarisi, yapay zekanın yalnızca yazılım tarafında değil, donanım tarafında da büyük bir dönüşüm yaşayabileceğini gösteriyor. Teknoloji dünyası şimdi bu çalışmanın bir sonraki adımını merakla bekliyor.
