DOLAR
50,1498
EURO
55,9219
ALTIN
6.556,39
BIST
11.482,60
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul
Parçalı Bulutlu
12°C
İstanbul
12°C
Parçalı Bulutlu
Pazar Çok Bulutlu
11°C
Pazartesi Çok Bulutlu
13°C
Salı Az Bulutlu
13°C
Çarşamba Çok Bulutlu
16°C

Nöron Tabanlı Çipler İle Doom Oyunu: Biyolojik Bilgisayarlar Yeni Bir Öğrenme Eşiğini Aştı

Nöron tabanlı çiplerle Doom oyununu deneyin: biyolojik bilgisayarlar yeni bir öğrenme eşiğini aşarken yapay zekâ ve sinir ağları arasındaki heyecan verici köprü.

Nöron Tabanlı Çipler İle Doom Oyunu: Biyolojik Bilgisayarlar Yeni Bir Öğrenme Eşiğini Aştı
10.03.2026 17:12
A+
A-

Günümüzün en ilginç bilgisayar deneylerinden biri, canlı beyin hücrelerinden oluşan küçük bir küme üzerinde yapılan çalışmalardır. Bu küme, kısa sürede beklenmedik bir öğrenme performansı sergileyerek, bilgisayar dünyasında yeni bir kapıyı aralıyor. Avustralya merkezli Cortical Labs tarafından geliştirilen nöron tabanlı çipler artık Doom gibi popüler bir oyunu oynamayı hedefleyebiliyor.

İlk dönemde nöronlar, ekrana yayılan hareketleri takip etmek için uzun süreli eğitim gerektiriyordu. Ancak yeni bir arayüz sayesinde artık çipler Python diliyle kontrol edilebiliyor ve bu sayede eğitimin süresi ciddi oranda kısaldı. Bir bağımsız geliştirici olan Sean Cole, arayüzü kullanarak nöron tabanlı çipleri Doom oynamayı öğrenmesi için eğitti ve süreç yaklaşık bir hafta sürdü.

Çipin mevcut kapasitesi, Pong oyunu için kullanılan önceki deneylere göre daha az canlı nöron içeriyor. Buna rağmen oyun sırasında rastgele hareket eden bir oyuncudan daha iyi bir performans gösterdi. Elde edilen bu başarı, biyolojik sistemlerin silikon tabanlı makinelerden hızlı bir şekilde öğrenme kapasitesine sahip olabileceğini gösteriyor. Yeni öğrenme algoritmalarıyla performansın zamanla artması bekleniyor.

Kagan gibi uzmanlar, bu çiplerin insan beyni ile birebir karşılaştırılmasının doğru olmadığını vurguluyor. Bu teknolojinin canlılıkla birlikte bir bilgi işleme materyali olarak düşünülmesi gerektiğini belirtiyorlar. Deney, biyolojik sistemlerin karmaşıklık, belirsizlik ve gerçek zamanlı karar verme gibi zorlu problemleri çözmekteki potansiyeline ışık tutuyor ve bu yönler gelecekteki biyolojik ya da hibrit bilgisayarların temel yeteneklerinden biri olmaya aday görünüyor.

Yorumlar

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.