Hepimiz “çip” kavramına bilim kurguya dair filmlerden, dizilerden, kitaplardan oldukça aşinayız. Bunun göze takılanı, beyne yerleştirileni, bilgisayar ve telefonlarda kritik rolleri üstlenenleri ve nicesi… Birazdan bahsedeceğimiz yeni çip sadece birkaç nanosaniyede gördüğü şeyleri mevcut görüntü sensörlerinden çok daha hızlı ayırt edebiliyor.
[tooltip tip=”Bilgisayarlı görme”]Computer vision[/tooltip] sürücüsüz araçlardan endüstriyel robotlara, uzak mesafeleri görmemizi sağlayan akıllı sensörlere kadar bir çok yapay zekâ uygulamasının olmazsa olmazıdır. Gelişmelere bağlı olarak da makineler gördüklerine tepki verme konusunda her geçen gün çok daha iyi hale geliyorlar. Ancak çoğu görüntü tanıma özelliğinin çalışabilmesi için çok fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duymaktayız. Bu sorun aslında temelde bir görüntüyü sınıflandırmak için gerekli olup olmadığına bakılmaksızın büyük miktarda görsel veri yakalayan geleneksel sensörlerden kaynaklanıyor.
Verileri dönüştürmeden veya aktarmadan aynı anda bir görüntüyü yakalayan ve işleyen bir sensör, çok daha az güç kullanmasının yanında daha hızlı görüntü tanınmasını da sağlar. Viyana Fotonik Enstitüsü’ndeki araştırmacılar tarafından bugün Nature’da yayınlanan makaledeki tasarım, hayvanların gözlerinin görsel bilgileri beyne aktarmadan önce ön işleme şeklini taklit ediyor. Çip sadece birkaç atom kalınlığında ışık algılayan diyotlarla kazınmış bir tungsten diselenid tabakasından oluşuyor. Ekip, daha sonra diyotları bir sinir ağı oluşturmak için bağladı. Çipi yapmak için kullanılan malzeme diyotların ışığa duyarlılığının harici olarak ayarlanabilmesi için benzersiz elektriksel avantajlar da sağlıyor. Yani ağ doğru yanıtları verene kadar diyotların hassasiyetini ayarlayarak görsel bilgileri sınıflandırmak üzerine eğitilebiliyor. Akıllı çip bu şekilde n, v ve z harflerinin stilize ve pikselli versiyonlarını tanıyacak şekilde eğitildi.
Bu yeni sensör yapay zekâ işlemlerini donanıma taşıyarak daha hızlı ve daha verimli hale getirme açısından oldukça heyecan verici bir adım. Fakat ekip işin daha çok başında. Başlangıç için, göz sadece 27 dedektörden oluşuyor ve 3×3 görüntülerden daha fazlasını ele alamıyor. Yine de, küçük şeyler olmak kaydıyla, çip harfleri sınıflandırma ve kodlama da dahil olmak üzere bir kaç standart denetimli ve denetimsiz makine öğrenme görevini yerine getirebilir. Araştırmacılar ilerleyen zamanda sinir ağını çok daha büyük boyutlara ölçeklemenin daha kolay hale geleceğini savunuyorlar.
Kaynak: MIT Technology Review
