UCSD Buluşu: Çok Katmanlı RRAM ile Yapay Zeka İçin Yeni Bellek Yaklaşımı

Uzun süredir geleceğin bellek teknolojisi olarak adlandırılan RRAM, bugün beklenen etkiyi tek başına gösteremedi. Ancak Kaliforniya Üniversitesi San Diego (UCSD) araştırma ekibi, bu teknolojiyi yapay zeka uygulamalarına yeniden odaklayarak çığır açıcı bir yaklaşım geliştirmeyi hedefliyor. Ekip, RRAM’in çalışma prensibini baştan tasarlayarak sinir ağlarının daha hızlı ve verimli çalışmasını mümkün kılabilecek çok katmanlı bir yapı üzerinde çalışıyor.

Projeyi yöneten elektrik mühendisi Duygu Kuzum’a göre bu yaklaşım, verilerin buluta bağlı kalmadan cihaz üzerinde işlenmesini mümkün kılabilir ve bu da gizlilik ile enerji verimliliği açısından önemli avantajlar doğurabilir. RRAM nedir sorusuna verilen yanıt, memristor adıyla anılan ve elektrik dünyasının dördüncü temel bileşeni olarak görülen bir yapı üzerinde yoğunlaşıyor. Bu bellek türü, belirli bir katı dielektrik malzemenin direncini değiştirerek kalıcı bir depolama sağlar ve elektrik kesildiğinde bile veriyi saklayabilir.

İlk üretim ve yaygın kullanımın sınırlı olduğu durumlar sürerken, UCSD ekibi RRAM’i bellek duvarı sorununu aşacak şekilde yeniden konumlandırıyor. İşlemci ile bellek arasındaki bu darboğaz, hızın artmasına rağmen bellek erişiminin aynı hızda gelişmemesinden kaynaklanıyor. Yeni tasarım sayesinde sinir ağları doğrudan kalıcı bellek içinde çalıştırılabilir ve böylece performans önemli ölçüde iyileştirilebilir.

Geliştirilen yapı, “bulk RRAM” olarak adlandırılıyor ve çok katmanlı bir mimariyi temsil ediyor. Sekiz adet RRAM katmanı üst üste konularak üç boyutlu bir yapı elde ediliyor; bu sayede devreler 40 nanometre boyuta kadar küçültülebiliyor. Her bir bellek hücresi ise 64 ayrı direnç değeriyle çalışabiliyor; bu, geleneksel memristor tasarımlarına kıyasla daha hassas veri işlemesini mümkün kılıyor.

Algoritmik olarak değerlendirildiğinde, ekip tarafından giyilebilir bir sensörden alınan verileri sınıflandıran bir öğrenme yöntemiyle test edilen sistem, yaklaşık %90 doğruluk elde etti ve klasik dijital sinir ağlarına yakın bir performans sergiledi. Ancak kısa vadede dil modelleri veya gelişmiş sohbet botları gibi büyük yapay zekâ sistemlerini çalıştırabilecek kadar gelişmesi beklenmiyor. Şu anda çalışma, veri saklama süresi, yüksek sıcaklıklarda kararlılık ve dayanıklılık gibi konulara odaklanıyor. Duygu Kuzum, çalışmalarının hâlâ başlangıç aşamasında olduğunu vurgulayarak şu ifadeleri paylaştı: “Yapay zekâ uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir cihaz geliştirmek adına yoğun malzeme optimizasyonu ve testler yapıyoruz.”