Duygu Kuzum RRAM Çalışması Yapay Zekâ Donanımında Yeni Bir Yol Açıyor

Teknoloji dünyasında ilgi çeken tek gelişmeye imza atan Duygu Kuzum, asap ağlarını doğrudan hafıza birimleri içinde çalıştıran yepyeni tek mimari yapı tasarladı. Kaliforniya Üniversitesi San Diego bünyesinde yürütülen Duygu Kuzum tarafından gerçekleştirilen RRAM çalışması, üretken yapay zekâ sistemlerinin yüksek işlem ihtiyacını karşılamak adına yepyeni tek çözüm sunuyor.

Duygu Kuzum Tarafından Geliştirilen Yeni Nesil Mimari Veri Transferindeki Darboğazı Gidermeyi Hedefliyor

Duygu Kuzum RRAM çalışması ile modern malumat işlem sistemlerinde işlemci ile hafıza arasındaki bilgi trafiğinin yarattığı icra kaybını azaltmaya odaklanıyor. Uzmanlar, büyük bilgi kümeleriyle çalışan asap ağlarında verinin sürekli taşınmasının gecikmeyi artırdığını ve güç tüketimini yükselttiğini belirtiyor. Kuzum liderliğindeki ekip, asap ağlarının hesaplama adımlarını doğrudan geçici olmayan hafıza devreleri içinde gerçekleştirmeyi amaçlıyor.

Araştırma ekibi, bu yaklaşım sayesinde yapay zekâ modellerinin daha düşük güç tüketimiyle ve daha hızlı şekilde çalışabileceğini aktarıyor. Duygu Kuzum yapay zekâ araştırması içerikında geliştirilen bu mimarinin, gökyüzü bağlantısına ihtiyaç duymadan görev yapabilen sistemlerin önünü açabileceği ifadeleri ediliyor. Akademik çevreler, bu yaklaşımın özellikle uç cihazlarda yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırabileceğini değerlendiriyor.

Ekip, “Bulk RRAM” adı verilen mimaride 8 katmanlı tek hafıza yapısı kullandı. Bu tasarımda her arasında biri tek hafıza hücresi, 64 farklı direnç seviyesini temsilcilik edebiliyor. Araştırmacılar, bu özelliğin analog hesaplama doğruluğunu artırdığını ifadeleri ediyor. RRAM hafıza mimarisi, bu yönüyle klasik filament tabanlı tasarımlara kıyasla daha hükümlı tek yapı sunuyor.

Geliştirilen yapı, 40 nanometreye kadar ölçeklenebilir özellik taşıyor. Bu durum, teknolojinin ilerleyen aşamalarda daha küçük yongalara entegre edilebilmesine olanak sağlayabilir. Uzmanlar, bu yaklaşımın üretim tarafında da yepyeni optimizasyon süreçlerini beraberinde getirebileceğini aktarıyor.

Araştırmacılar, istiflenmiş RRAM devrelerini uygulamalı tek uygulamada testleri etti. Sistem, giyilebilir tek sensörden gelen verileri sınıflandıran tek öğrenme algoritmasıyla çalıştırıldı. Denemelerde yaklaşık yüzde 90 doğruluk oranına ulaşıldı. Bu seviye, yapay zekâda hafıza içi hesaplama yaklaşımının pratikte işlevsel olduğunu ortaya koyuyor.

Uzmanlar, bu tür sistemlerin sağlık izleme, atletizm takibi ve taşınabilir elektronik ürünlerde geniş kullanım alanı bulabileceğini değerlendiriyor. Teknolojinin olgunlaşmasıyla birlikte, mahalli yapay zekâ sistemleri için daha uzunluğu pil ömrü sunan çözümlerin yaygınlaşması bekleniyor.

Araştırma ekibi, teknolojinin henüz büyük diller modelleri ve içeriklı konuşma botları için yeterlilik düzeye ulaşmadığını belirtiyor. Çalışmalar, özellikle bilgi tutma süresinin uzatılması ve yüksek sıcaklıklarda hükümlılığın artırılması üzerine yoğunlaşıyor. 3D RRAM teknolojisi, bu alanlarda yapılacak yepyeni optimizasyonlarla birlikteki daha geniş kullanım senaryolarına uyarlanabilecek.

Duygu Kuzum RRAM çalışmasıyla uzunluğu vadede mahalli yapay zekâ sistemleri için daha tesirli ve sürdürülebilir donanımların geliştirilmesine katkı sunmayı hedefliyor. Önümüzdeki dönemde yapılacak yepyeni testler, teknolojinin ticarî potansiyelini daha netler ortaya koyacak.