Geleceğin bellek türü olarak konuşulan RRAM (Resistive RAM), uzun süredir gündemde olmasına rağmen ana akım teknolojiye tam olarak nüfuz edememişti. Ancak Kaliforniya Üniversitesi San Diego (UCSD) ekibi, bu teknolojiyi yapay zeka uygulamaları için yeniden şekillendirerek heyecan verici bir adım atıyor. Ekip, RRAM’in çalışma prensibini yeniden tasarlayarak sinir ağlarının daha hızlı ve verimli çalışmasını mümkün kılabilecek yeni bir yapı ortaya koydu. Projede başı çeken elektrik mühendisi Duygu Kuzum’un sözleriyle bu yaklaşım, geleceğin yerel yapay zekâ uygulamalarını destekleyebilir ve verileri buluta göndermeden cihaz üzerinde işlemeyi mümkün kılabilir.
RRAM NEDİR? RRAM, teoride memristor olarak adlandırılan ve elektrik dünyasının dördüncü temel bileşeni olarak görülen yapıya dayanır. Dirençli rastgele erişimli bellek olarak da adlandırılabilen bu bellek türü, özel olarak formüle edilmiş katı dielektrik bir malzemenin direncini değiştirerek çalışan, kalıcı bir depolama çözümüdür. En büyük avantajı, elektrik kesildiğinde bile veriyi saklayabilmesidir. Ancak bu teknoloji, bir süredir beklenen yaygınlığı tam olarak elde edememiş durumda.
UCSD ekibi, RRAM’i bilgisayar sistemlerindeki “bellek duvarı” sorununu hafifletmek için kullanmayı hedefliyor. Hızla artan işlemci gücüyle uyumlu bir bellek erişim hızı sağlanamadığında ortaya çıkan darboğaz, sinir ağlarının verimli çalışmasını engelleyebiliyor. Bu nedenle ekip, çok katmanlı bir yapı olan bulk RRAM tasarımı üzerinde duruyor ve sekiz katmanı üç boyutlu olarak üst üste getirerek devreleri 40 nanometre seviyesine küçültmeyi başarmış durumda. Her bir bellek hücresi ise 64 farklı direnç değeri depolayabiliyor; bu, geleneksel memristor tasarımlarına göre çok daha ince ve hassas bir veri işleme imkanı sunuyor.
Geliştirilen sistemi, giyilebilir bir sensörden gelen verileri sınıflandıran bir öğrenme algoritmasıyla test eden ekip, yaklaşık yüzde 90’a yaklaşan doğruluk elde etti. Bu başarı, geleneksel dijital sinir ağlarına yakın bir performans demonstratediyor ve RRAM’in potansiyelini öne çıkarıyor. Ancak kısa vadede katmanlı RRAM’in büyük dil modelleri veya gelişmiş sohbet botları gibi ağır yapay zekâ sistemlerini çalıştıracak kapasiteye ulaşması beklenmiyor. Şu anki odak noktaları arasında veri saklama süresi, yüksek sıcaklıklarda kararlılık ve uzun vadeli dayanıklılık bulunuyor.
“Bu çalışmaların asıl amacı, yapay zekâ uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir cihaz geliştirmek adına malzeme optimizasyonu ve kapsamlı testler yapmak,” diyor Duygu Kuzum. Proje, malzeme ve tasarım odaklı ilerleyişin yapay zeka alanında devrim yaratabileceğini umduruyor, çünkü cihaz üzerinde hesaplama yapabilme yetisi enerji tasarrufu ve gizlilik için de kayda değer avantajlar sunabilir.