Lazer Nöronlar: Yapay Zeka Karar Alma Süreçlerini Hızlandırıyor Hong Kong Çin Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, liderleri Chaoran Huang önderliğinde geliştirilen lazer nöronlar, yapay zeka alanında devrim niteliğinde bir teknoloji olarak dikkat çekiyor. Huang, lazer nöronun fotonik nöronların hız sınırlamalarını aşarak daha hızlı çalışabilme potansiyeline sahip olduğunu belirtiyor. Biyolojik ve Yapay Nöronlar Arasındaki Fark Biyolojik nöronlar,…
Hong Kong Çin Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, liderleri Chaoran Huang önderliğinde geliştirilen lazer nöronlar, yapay zeka alanında devrim niteliğinde bir teknoloji olarak dikkat çekiyor. Huang, lazer nöronun fotonik nöronların hız sınırlamalarını aşarak daha hızlı çalışabilme potansiyeline sahip olduğunu belirtiyor.
Biyolojik nöronlar, graded (dereceli) ve spiking (dalgasal) olarak iki temel tipe ayrılırken, yeni geliştirilen lazer tabanlı nöronlar, graded nöronların işleyişini simüle ederek üstün hız ve doğruluk sağlıyor. Bu teknoloji sayesinde yapay zeka karar alma süreçlerinin hem daha hızlı hem de daha verimli hale gelmesi hedefleniyor.
Çip tabanlı kuantum lazer teknolojisiyle geliştirilen lazer nöronlar, saniyede 10 gigabit hızında sinyal işleme kapasitesine ulaşıyor. Bu sayede, 100 milyon kalp atışını veya 34,7 milyon dijital el yazısı görselini yalnızca bir saniyede işleyebiliyor. Araştırmacılar, bu hızın yapay zekâ uygulamalarında daha etkin bir kullanım sağlayacağını belirtiyor.
Lazer tabanlı nöronlar, enerji tüketimini düşürerek hızlı ve etkili bilgi işlem imkânı sunuyor. Geliştirilen lazer nöronlarla oluşturulan rezervuar bilgi işlem sistemi, kalp ritmi bozukluklarını yüzde 98,4 doğruluk oranıyla tespit ederken, görüntü sınıflandırma gibi görevlerde de üstün başarı sağlıyor. Chaoran Huang, lazer nöronların bir araya getirilerek yapay zeka alanında biyolojik beynin nöron ağlarını simüle edebileceğini ifade ediyor.
Araştırmacılar, lazer tabanlı nöronların hızını artırarak ve birden fazla nöronu birleştirerek derin rezervuar bilgi işlem mimarileri geliştirmeyi hedefliyor. Bu teknolojinin, özellikle gerçek zamanlı karar alma ve enerji verimliliği gerektiren yapay zeka uygulamalarında çığır açması bekleniyor.
