Zaman içinde evrilen karmaşık sistemleri takip etmek üzere nöral ağları matematiksel denklemlerle eşleştiren yapay zeka sistemleri; fiziksel modelleme, tıbbi görüntüleme ve 3 boyutlu beyin rekonstrüksiyonunda kullanılıyor. Ancak geleneksel bilgisayarların bellek ile işlemci arasında sürekli veri transferi yapması, işlem sürecini yavaşlatarak yüksek enerji tüketimine yol açıyordu.
Yeni geliştirilen çip, kritik hesaplamaları doğrudan verilerin depolandığı yerde gerçekleştirerek bellek ile işlemci arasındaki veri aktarımı ihtiyacını ortadan kaldırdı. Bu sayede beyin modelleme süreçleri çok daha hızlı ve düşük enerjiyle tamamlandı. 40 nanometrelik üretim süreciyle imal edilen ve 0,28 milimetrekarelik alan kaplayan çip, 50 MHz frekansında çalışıyor.
Nöral dinamik hesaplamalarında gelişmiş ASIC işlemcilere kıyasla 3,82 ila 36,27 kat daha hızlı performans sergileyen çip, 11,75 ila 24,73 kat daha az güç tüketti. Beyin kabuğu yüzeyinin yeniden oluşturulması işlemlerinde ise NVIDIA A100 GPU'ya kıyasla 478 kata kadar hız artışı sağlandı. Testlerde beynin beyaz ve gri madde sınırlarını başarıyla modelleyen çip; karmaşık beyin kıvrımlarını koruyarak pürüzsüz ve topoğrafik olarak tutarlı 3 boyutlu yüzey ağları oluşturdu.
Yapay zeka odaklı karmaşık modellemeleri milisaniye seviyesine indiren bu teknolojinin; beyin-bilgisayar arayüzleri, dijital beyin ikizleri, ameliyat esnasında eş zamanlı navigasyon sistemleri ile Alzheimer ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkların araştırmalarında kullanılması hedefleniyor.
