Bilgisayar çipi, kokuları ayırt etmek için beynin yapısından ve elektriksel aktivitesinden ilham alıyor.
Bir koku burnumuzdaki koku alma hücrelerine çarptığında, koku alma ampulü olarak bilinen ve beyinde karşılık gelen nöron kümesine bir sinyal gönderir. Ampul daha sonra sinyali beynin diğer kısımlarına gönderir ve koku tanımlanır. Koku soğancığı memelilere özgüdür ancak böcekler gibi diğer hayvanlar da benzer sinir yapıları sergiler.
Hem çok verimli oldukları hem de onları çok iyi anladığımız için koku alma sistemleri, doğrudan beynin yapısından ilham alan ve yeni bir bilgi işlem donanımı olan nöromorfik yongalar için harika bir başlangıç noktasıdır.
Intel’de çalışan bilim insanları Nature Research’te koku ampulünün yapısını ve yeteneklerini taklit eden yeni bir nöromorfik çip tasarımının önerildiği bir makale yayınladılar. Araştırmacılar, hayvanların beyinlerini koklarken inceleyen nörofizyologlar ile çalıştılar ve beyinleri, bir koku işlediğinde aktifleşen nöral devrelere dayanarak bir silikon çip üzerine oyulabilen elektrik devresi tasarladılar.
72 farklı kimyasal sensörden gelen ölçümleri ile karakterize edilen mevcut 10 “koku” veri setini kullanarak algoritmayı çip üzerinde eğittiklerinde algoritma, konvansiyonel bir çipten çok daha az eğitim örneği ile aralarında doğru bir şekilde ayrım yapabildi.
Çip hala nispeten erken aşamada bir prototip ancak olgunlaştıktan sonra bomba koklama veya kimyasal tesislerdeki zararlı dumanların tespiti gibi bir dizi uygulamaya hizmet edebilir. Yonga ayrıca, daha verimli veri AI için nöromorfik hesaplama potansiyeli gösterir.
Şu anda en gelişmiş derin öğrenme algoritmalarını çalıştırmak için en popüler çipler, on yıllar boyunca bilgi işlem devrimini güçlendiren bir tasarım sözleşmesi olan von Neumman mimarisini takip ediyor. Ancak bu mimariler verimsiz öğrencilerdir çünkü üzerinde çalışan algoritmalar, çok daha verimli beyin yapısının aksine, büyük miktarda eğitim verisi gerektirir. Nöromorfik çipler, beynin yapısını mümkün olduğunca korumaya çalışır. Fikirin temelinde bu tür yakın taklitlerin çipin öğrenme verimliliğini artıracağı yer alıyor ve Intel, çok az örnek ile çip öğretmeyi başardı. İleriki zamanda araştırma ekibi, nöromorfik çipi tasarımını geliştirmeyi ve kokunun ötesinde beynin diğer işlevlerine uygulamayı planlıyor.
