Paul Arnold tərəfindən , Phys.org

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

TAS-ın neyromorfik funksionallığı və hesablama benchmarkı. Kredit: Science Advances (2026). DOI: 10.1126/sciadv.aec6633

Neyromorfik hesablama insan beyninin necə işlədiyini təqlid edən bir hesablama yanaşmasıdır. Boz maddəmiz inanılmaz enerji səmərəliliyi ilə böyük həcmdə məlumatları emal etməyə qadir olan təbiət möcüzəsidir. Müasir süni intellekt aparatları mürəkkəb tapşırıqları emal etməkdə daha yaxşı hala gəlsə də, çoxlu miqdarda enerji sərf edir.

Neyromorfik hesablamanın vədlərindən biri də yaddaş və emalı eyni yerdə yerləşdirməsi və ənənəvi süni intellekt çiplərindən daha az enerji sərf etməsidir. Bununla belə, hətta ən mürəkkəb neyromorfik sistemlər belə olduqca sadədir və insan neyronları arasındakı əlaqələrin sayına yaxınlaşmır.

Lakin “Science Advances” jurnalında dərc olunmuş yeni bir araşdırma göstərir ki, elektrik əvəzinə səs dalğalarından istifadə etməklə aparat təminatı neyronların paralel emalını daha yaxşı təqlid edə bilər və daha yüksək səmərəliliyə nail ola bilər.

Təbiət bunu daha yaxşı edir

Arizona Universitetinin tədqiqatçıları təbiətdən, xüsusən də beynin sinapslarından ilhamlanaraq məlumatların emalı üçün yeni bir yanaşma hazırladılar. Bunlar neyronlar arasındakı əlaqələrdir.

Onların cihazı topoloji akustik sinaps adlanır. Ənənəvi silikon çiplərində olduğu kimi, mikroskopik naqillərdən keçmək üçün elektronlara etibar etmək əvəzinə, bu texnologiya akustik dalğaları kiçik, əlaqəli yollar vasitəsilə göndərir.

Məlumat ötürmək üçün əlaqə gücünü dəyişdirən bioloji sinaps kimi, bu cihaz da səs dalğaları hərəkət etdikcə onları gücləndirə və ya zəiflədə bilər. Bu məlumat üst-üstə düşən dalğalar arasındakı zaman fərqlərində kodlanır.

Komanda sistemini çiçək növlərini çeşidləmək və əlyazma rəqəmləri tanımaq kimi bir sıra gündəlik kompüter tapşırıqları üzərində sınaqdan keçirdi. Sistem olduqca yaxşı nəticə göstərdi, standart neyron şəbəkə modellərindən daha sürətli öyrəndi və yüksək dəqiq nəticələr verdi. Həmçinin tapşırıqları yerinə yetirmək üçün daha az daxili düzəliş tələb olundu.

Bundan əlavə, sistem iki tanınmış müasir elektrik avadanlığı növündən daha aşağı güc səviyyələrində işləyirdi. Bunlar sahə effektli tranzistorlar (FET) və memristorlar idi.

Tədqiqat qrupu öz məqaləsində şərh verib: “Burada biz çoxdəyişkənli vəziyyət fəzalarında məlumatları xəritələşdirərək bu limitləri aşan akustik dalğa neyromorfik cihaz olan topoloji akustik sinaps (TAS) təqdim edirik”.

“Nəticə olaraq, TAS-ı həyata keçirmək üçün birləşdirilmiş dalğa bələdçilərində qeyri-xətti akustik dalğa dinamikasından istifadə etdik.”

Səs çipləri gələcək ola bilərmi?

Tədqiqat göstərdi ki, tək bir akustik sinaps eyni anda və səmərəli şəkildə birdən çox məlumat axınını idarə edə bilər. Uzunmüddətli məqsəd bu sinapsların bir neçəsini eyni anda idarə etməklə miqyası artırmaqdır. Çoxsaylı komponentləri kiçik, çip kimi strukturlara inteqrasiya etməklə komanda insan beyni kimi işləyən və qabaqcıl hesablama tapşırıqlarını yerinə yetirən ultra səmərəli aparat yaratmağa ümid edir.

Müəllifimiz Paul Arnold tərəfindən sizin üçün yazılmış, Qeb Klark tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Eqan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Nəşr detalları

Jinli Chen və digərləri, Yüksək ölçülü neyromorfik hesablama üçün topoloji akustik sinaps, Science Advances (2026). DOI: 10.1126/sciadv.aec6633

Jurnal məlumatları: Elmin irəliləyişləri 

Əsas anlayışlar

Neyromorfik süni intellekt avadanlığıBu hekayənin arxasında kim dayanır?

Pol Arnold

London Universitetindən biologiya üzrə bakalavr dərəcəsi. Dünya səyahətləri təcrübəsi olan BBC sənədli film prodüseri. Cənubi İspaniyadan olan frilanslar. Tam profil →

Qeb Klark

İngilis dili üzrə magistr dərəcəsi, 2021-ci ildən bəri mətn redaktoru, ali təhsil və səhiyyə sahəsində təcrübəyə malikdir. Etibarlı elm xəbərlərinə həsr olunub. Tam profil →

Robert Egan

Riyazi biologiya üzrə bakalavr, yaradıcı yazı üzrə magistr dərəcəsi. Elm və dilə dair unikal perspektivləri olan çox səyahət etmişəm. Tam profil →

© 2026 Science X Network