Tarih: 01.02.2021
Yazar: Fuat Bayrakçı
Ortalama Okuma Süresi: 5 dakika
Yapay zekamız bir insan beyni gibi düşünebiliyorsa, neden onu normal bir bilgisayar gibi verileri besliyoruz? Bilim adamları, aldığımız duyusal girdiyi dikkate alarak bu soruyu ele alıyor ve insan gözünün işleyişinden ilham alan optik bir cihaz geliştirdiler. Oregon’daki araştırmacılar, robotik bileşenleri çok daha verimli hale getirebilecek optik sensörler hakkındaki araştırmalarını yayınladılar.
Normalde güneş pillerinde kullanılan ultra ince ışığa duyarlı perovskit malzeme katmanlarını kullanan bu cihaz, farklı ışık yoğunluklarını algıladığında sinyallerini uyarlar. Perovskitler, pozitif yükler taşıyan metal atomları ve oksijen veya halojenür anyonlarından oluşan, negatif yükler taşıyan ve ilginç bir kafes oluşturan kimyasal maddelerdir. Yapıdaki atomik düzeydeki değişiklikler perovskitlerin elektrik davranışını değiştirebildiğinden, perovskitlerin benzersiz özelliklerini oluşturan yüklü kafes yapısı. Perovskitleri mükemmel yarı iletken yapan, elektriği yalıtmaktan iletken hale getirebilen bu özelliklerdir.
Güneş pillerinden farklı olarak oluşturulan cihazlar sağlanan ışığı enerji olarak depolayıp kullanmaz, bunun yerine değişen aydınlatmaya yanıt verir. Bunu yaparken, bu yeni ‘retinomorfik’ sensörler, ışıktaki değişikliklere göre önlerindeki görüntüyü işlemek için sinyaller gönderir. Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yardımcı Doçenti Dr. John Labram , başlangıçta arka planda yürüttüğü ve insan beyninin ve gözlerinin nasıl çalıştığını detaylandıran bir biyoloji dersinden ilham aldı. Gözlerimiz ışıktaki değişikliklere duyarlı, ancak sürekli aydınlatmaya daha az duyarlı olan foto reseptörlere sahiptir. Bundan sonra, bu foto reseptörlerin gözlerimizdeki işleme davranışını taklit etmek için potansiyel cihazları çizmeye başladı.
Bu tür değişiklikler genellikle hareketle ilişkilendirilir ve bunu yapay zeka alanı için inanılmaz derecede önemli bir gelişme haline getirir . Bir kumsala baktığımızda, gözlerimiz büyük, kıvrımlı bir dalga veya çiplerimizi çalmak için aşağıya süzülen bir martı gibi değişikliklere çekilir. Bilgiye bu şekilde öncelik vererek çevremizi yorumlamamız daha az zaman alır. Yapay zeka için bu, görsel girdi seviyesinde daha basit, daha verimli işleme anlamına geliyor, yani AI sistemleri şu anda olduğundan çok daha hızlı farklı bilgi türlerini bir araya getirebilir. “Bu sensörlerin nesnelerin hareketini takip eden bir robot tarafından kullanıldığını hayal edebilirsiniz. Görüş alanında sabit olan herhangi bir şey bir yanıt ortaya çıkarmaz, ancak hareket eden bir nesne yüksek voltaj kaydediyor olabilir. Bu, robota herhangi bir karmaşık görüntü işleme olmaksızın nesnenin nerede olduğunu hemen söylerdi ”dedi.
Şu anda, bilgisayarlar bilgileri adım adım alarak girdileri bir dizi veri noktası olarak işlerken, bu teknoloji daha entegre bir sistem oluşturmaya yardımcı olur. Yapay zeka için, araştırmacılar, bilgiyi paralel olarak işleyebilen, iletişim kuran hücreler olan bir nöron ağı içeren insan beynini inşa etmeye çalışıyorlar. Labram’ın araştırması, robotik, görüntü tanıma ve sürücüsüz arabalar için ölçeklendirilme potansiyeli ile bu yönde önemli bir adımdır.
KAYNAKÇA & İLERİ OKUMA
