Silikondan Sinapse: Bilim İnsanları Standart Transistörü Yapay Nörona Dönüştürdü

16.04.2025

Singapur Ulusal Üniversitesi'nden (NUS) araştırmacılar, modern elektronik cihazların temel bileşeni olan standart bir silikon transistörün, biyolojik nöronların ve sinapsların davranışlarını taklit edebileceğini gösterdi. Bu keşif, beynin verimliliğini ve mimarisini elektronik sistemlerde yeniden yaratmayı hedefleyen nöromorfik hesaplama alanında önemli bir ilerleme anlamına geliyor.

NUS Tasarım ve Mühendislik Fakültesi'nden Doçent Mario Lanza liderliğinde yürütülen çalışma, geleneksel transistörlerin alışılmadık bir şekilde çalıştırıldığında sinirsel ateşlemeyi (neural firing) ve sinaptik plastisiteyi taklit edebildiğini ortaya koyuyor. Bu, transistörün bulk terminal direncinin ayarlanarak “punch-through impact ionization” ve “charge trapping” olarak bilinen fiziksel mekanizmaların tetiklenmesiyle başarıldı. Böylece cihaz, biyolojik sinir ağlarının iki temel yapı taşı olan nöron ve sinaps gibi davranabildi.

Ekip ayrıca, iki transistörlü bir hücre tasarımı da tanıttı. Nöro-Sinaptik Rastgele Erişim Belleği (NS-RAM), nöronal veya sinaptik modda çalışabilme yeteneğine sahiptir. Karmaşık çoklu transistör devrelerine veya henüz seri üretime hazır olmayan yeni malzemelere dayanan önceki yaklaşımların aksine, bu yenilik mevcut CMOS (tamamlayıcı metal oksit yarı iletken) teknolojisiyle tamamen uyumludur ve ölçeklenebilirliği ve mevcut çip üretim süreçlerine entegrasyonu garanti eder.

Araştırma ekibi ayrıca, Neuro-Synaptic Random Access Memory (NS-RAM) adını verdikleri ve hem nöron hem de sinaps modlarında çalışabilen iki transistörlü bir hücre tasarımı geliştirdi. Önceki yöntemler karmaşık çoklu transistör devreleri veya henüz büyük ölçekli üretime uygun olmayan yeni malzemelere dayanırken, bu yenilik mevcut CMOS (tamamlayıcı metal-oksit-yarı iletken) teknolojisiyle tamamen uyumlu. Bu da teknolojinin ölçeklenebilir ve mevcut çip üretim süreçlerine entegre edilebilir olduğu anlamına geliyor.

Ticari olarak mevcut silikon teknolojisinden yararlanan bu gelişme, pratik ve enerji açısından verimli beyin benzeri bilgi işlem sistemlerinin önünü açarak uç yapay zekâ uygulamalarından robotik sistemlere kadar birçok alanda devrim yaratma potansiyeline sahip.