Türk Mühendis Yapay Zeka Başarısı

Türk mühendis yapay zeka alanında devrim yaratacak bir çalışmaya imza attı. Duygu Kuzum ve ekibi, RRAM teknolojisiyle bellek duvarını aşıyor.

Teknoloji dünyasında uzun süredir teorik olarak konuşulan ancak ticari hayatta tam karşılığını bulamayan teknolojiler, yenilikçi zihinler sayesinde yeniden hayat buluyor. Bu yenilikçi zihinlerden biri de Amerika Birleşik Devletleri’nde çalışmalarını sürdüren başarılı bir Türk bilim insanı. Kaliforniya Üniversitesi San Diego (UCSD) bünyesinde görev yapan Türk mühendis yapay zeka dünyasında kartların yeniden dağıtılmasına neden olabilecek, çığır açıcı bir çalışmaya imza attı. Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde görevli Doç. Dr. Duygu Kuzum ve liderlik ettiği araştırma ekibi, RRAM (Resistive Random Access Memory – Dirençli Rastgele Erişimli Bellek) teknolojisini yapay zeka uygulamaları için yeniden tasarlayarak bilim dünyasında büyük ses getirdi.

Bu çalışma, sadece bir bellek teknolojisinin geliştirilmesi değil, aynı zamanda bilgisayar mimarisinin temel sorunlarından birine çözüm üretme potansiyeli taşıyor. Türk mühendis yapay zeka algoritmalarının, özellikle sinir ağlarının çok daha hızlı ve verimli çalışmasını sağlayacak bir yapı üzerinde çalışıyor. Geleneksel silikon vadisi teknolojilerinin tıkandığı noktalarda, Kuzum ve ekibinin geliştirdiği bu yeni yaklaşım, geleceğin bilgisayarlarının temelini oluşturabilir.

RRAM Teknolojisi Yeniden Şekilleniyor

RRAM teknolojisi, elektrik dünyasının dördüncü temel devre elemanı olarak kabul edilen “memristor” (hafızalı direnç) teorisine dayanmaktadır. Temel olarak, özel formüle edilmiş katı bir dielektrik malzemenin direncinin değiştirilmesi prensibiyle çalışır. Bu teknoloji, enerji kesildiğinde dahi veriyi saklayabilme (non-volatile) özelliğiyle bilinir. On yılı aşkın bir süredir var olmasına rağmen, üretim zorlukları ve maliyetler nedeniyle tüketici elektroniğinde, örneğin SSD’lerde veya RAM’lerde yaygınlaşamamıştı.

Ancak Duygu Kuzum liderliğindeki ekip, RRAM’i sadece bir veri depolama birimi olarak değil, bir işlem birimi olarak konumlandırıyor. Türk mühendis yapay zeka hesaplamalarındaki verimsizliği ortadan kaldırmak için RRAM’in çalışma prensibini baştan aşağı değiştirdi. Bu yeni yaklaşım, verinin işlendiği yer ile saklandığı yer arasındaki mesafeyi sıfıra indirmeyi hedefliyor.

Bellek Duvarı Sorunu Aşılıyor

Bilgisayar bilimlerinde “von Neumann darboğazı” veya daha yaygın adıyla “bellek duvarı” olarak bilinen büyük bir problem bulunmaktadır. İşlemcilerin (CPU/GPU) hızı her geçen gün artarken, veriyi işlemciye taşıyan bellek yollarının hızı aynı oranda artmamaktadır. Bu durum, işlemcinin veri beklerken boşta kalmasına ve ciddi bir enerji kaybına yol açmaktadır.

UCSD ekibinin geliştirdiği teknoloji tam da bu noktada devreye giriyor. Sinir ağlarının doğrudan kalıcı bellek (RRAM) üzerinde çalıştırılması, verinin işlemci ve bellek arasında gidip gelme zorunluluğunu ortadan kaldırıyor. Türk mühendis yapay zeka sistemlerinin en büyük handikabı olan bu veri trafiğini, hesaplamayı belleğin içinde yaparak çözmeyi amaçlıyor. Bu sayede performans darboğazı büyük ölçüde hafifletilmiş oluyor.

Çok Katmanlı Mimari Tasarımı

Duygu Kuzum ve ekibi, bu sorunu aşmak için “bulk RRAM” adını verdikleri devrimsel bir mimari geliştirdi. Bu tasarımda, tek bir düzlem yerine üç boyutlu bir yapı kullanılıyor. Sekiz ayrı RRAM katmanı üst üste istiflenerek hem alandan tasarruf ediliyor hem de kapasite artırılıyor.

Bu mimarinin teknik detayları oldukça etkileyici:

• Devreler 40 nanometre boyutuna kadar küçültülebilmiş durumda.
• Her bir bellek hücresi, sadece 0 ve 1 (açık/kapalı) olmak yerine, 64 farklı direnç seviyesini temsil edebiliyor.
• Bu çok seviyeli yapı, insan beynindeki sinapsların çalışma mantığını taklit ederek analog veri işlemeye olanak tanıyor.

Bu hassas veri işleme yeteneği, Türk mühendis yapay zeka projesinin, klasik dijital sistemlere göre çok daha yoğun ve karmaşık verileri işleyebilmesini sağlıyor.

Enerji Tasarrufu ve Gizlilik

Geliştirilen bu teknolojinin en büyük vaatlerinden biri de “Edge AI” yani uçta yapay zeka uygulamalarıdır. Günümüzde Siri, Google Asistan veya ChatGPT gibi sistemler, verilerinizi buluta gönderip orada işledikten sonra size cevap verir. Bu durum hem internet bağlantısı gerektirir hem de gizlilik endişeleri doğurur.

Duygu Kuzum, geliştirdikleri teknolojinin yerel yapay zeka uygulamalarının önünü açacağını belirtiyor. Veriler buluta gitmeden, doğrudan cihazın (telefon, akıllı saat, sensör) üzerindeki RRAM yongasında işlenebilecek. Bu sayede:

1. Veri Gizliliği: Kişisel veriler cihazdan dışarı çıkmayacak.
2. Düşük Enerji: Veri transferi olmadığı için pil ömrü uzayacak.
3. Hız: İnternet gecikmesi (latency) yaşanmayacak.

Geleceğe Yönelik Zorlu Hedefler

Araştırmacılar, geliştirdikleri sistemi giyilebilir bir sağlık sensöründen gelen verileri sınıflandıran bir algoritma ile test etti. Sonuçlar oldukça umut vericiydi; sistem yaklaşık yüzde 90 doğruluk oranına ulaşarak, çok daha fazla enerji tüketen klasik dijital sinir ağlarına yakın bir performans sergiledi.

Ancak Türk mühendis yapay zeka alanında devrim yaratsa da, teknolojinin henüz gidecek yolu var. Ekip, şu an için ChatGPT gibi devasa dil modellerini (LLM) bu çiplerde çalıştırmanın mümkün olmadığını belirtiyor. Odaklanılan ana konular arasında veri saklama süresini uzatmak, yüksek sıcaklıklarda kararlılığı sağlamak ve malzemenin uzun vadeli dayanıklılığını artırmak yer alıyor.

Duygu Kuzum, çalışmanın henüz başlangıç aşamasında olduğunu vurgulayarak, “Yapay zeka uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir cihaz geliştirmek adına yoğun şekilde malzeme optimizasyonu ve testler yapıyoruz” ifadelerini kullanıyor. Türk bilim insanlarının global arenadaki bu başarısı, geleceğin teknolojisinde Türkiye’nin de imzası olacağının bir göstergesi.