Son Aramalarınız TEMİZLE
    Genel Hızlı Tercihler Sıfırla
    Header'ı Tuttur
    Header'da Teknoloji Gündemi
    Anasayfa
    Büyük Slayt ve Popüler Haberler
    Döşeme Stili Ana Akış
    Kaydırarak Daha Fazla İçerik Yükle
    İçerikleri Yeni Sekmede Aç
    Detay Sayfaları
    Kaydırarak Sonraki Habere Geçiş
    Renk Seçenekleri
    Gece Modu (Koyu Tema)
    Sadece Videolar için Gece Modu
    Haber Gir indirim kodu
    Anlık Bildirim

    Intel insan beynini taklit edebilen bir AI çipi geliştirdi

    Teknoloji artık o kadar yol aldı ki insan beynini taklit eden bir çip geliştirildi. Görünen o ki yakın gelecekte yapay zeka dünyaya hakim olacak. Detaylar için sizi haberimize davet ediyoruz.
    Oy Ver
    Daha önceden Apple, Google, Microsoft, NVIDIA ve Intel gibi birçok teknoloji şirketi derin öğrenme gibi işlevler için çipler oluşturmuştu. Ancak Intel bir adım daha ileri giderek "Loihi" adını verdiği insan beynini model alıp taklit eden deneysel bir yonga seti geliştirmeyi başardı. Intel'in üretmiş olduğu bu çipte insan beyninden sonra modellenen henüz ispatlanmamış  "nueromorphic" teknolojisi kullanılıyor.
    Intel; bir süredir nöromorfik teknoloji üzerinde çalışıyordu hatta 2012 yılında bir çip oluşturdu. Bu teknolojide temel hesaplama birimi olarak mantık geçidi yerine"spiking neurons" kullanılıyor. Bunlar insan beynindeki nöronlar gibi farklı güçlerde oluşan sinyalleri iletebiliyor. Bu teknolojinin en önemli özelliği ise normal bir işlemci gibi bir saat tarafından kontrol edilmek yerine gerektiğinde kendisi devreye girebiliyor.
    Intel'in Loihi çipinde 1.024 yapay nöron veya başka bir değişle 130 milyon muhtemel sinaptik bağlantıya sahip simüle nöronlar bulunuyor.
    İnsan beyni, darbeler veya sivri uçlarla bilgi aktararak ve değişiklikleri yerel olarak sinaps bağlantılarına depolayarak çalışır. Böylelikle beyin hücreleri tek başına çalışmaz çünkü bir nöronun faaliyeti diğerlerini de doğrudan etkiler.
    Loihi çipi teorik olarak makine öğrenimini hızlandırabilirken güç gereksimini 1.000 kata kadar düşürebilmekte. Bunun yanında, veri kümeleri yerine bu çip kullanılarak öğrenim yapılabiliyor. Üstelik bu çipler bilgisayara dahil edilirse daha önceden öğretilmemiş görevleri kendi kendine öğrenebiliyor.
    Bu tarz çipler bize yapay zeka hakkında beklediğimiz davranışları sergileyebilecek. Yani, robotlar ve diğer cihazlar kendi kendilerine öğrenebilecekler. Intel, "Test edilen çip, robotların yanında otomobilleri ve endüstri uygulamalarını geliştirecek potansiyele sahiptir." şeklinde açıklamalarda bulundu.
    Şimdiye kadar her şey güzel görünüyor, lakin nöromorfik çiplerin kendilerini kanıtlamaları gerekiyor. IBM, "TrueNorth" adında bir nöromorfik çip geliştirdi ve bu çipin  256 milyon sinapsi simüle eden 4096 işleyicisi var. Bununla birlikte Facebook'un derin öğrenme uzmanı YannLeCun, geliştirdiği çipin NeuFlow  kıvrım modelini kullanarak görüntü tanıma gibi görevleri kolayca yapamadığını söyledi.
    Intel; ayrıca nöromorfik çipinin bazı derin öğrenme modelleriyle uyumlu çalışmadığını kabul etti. Intel'in Movidius ve MobliEye'ı satın almasına rağmen, mevcut yapay zeka algoritmaları ile çalışan bir dizi makine görme ve öğrenme çipi mevcut. Ayrıca Intel, yapay zeka bulut işlem lideri Nvidia'yı üstlenmek için geçen sene Nervana adlı bir şirketi satın aldı.
    Intel 2018 yılında Loihi çiplerini yapay zeka ile ilgili çalışmalar yürüten önemli üniversite ve araştırma enstitülerine vermeyi planlıyor. Böylelikle çipin yeni AI uygulamaları geliştirme fizibilitesi test edilerek daha da geliştirilmesi sağlanacak. Son olarak Intel'in çipleri 14 nanometrelik teknolojiyle üreteceğini ve ilk deneme modelini kasım ayında çıkaracağını söyleyelim.


    Bu haberi, mobil uygulamamızı kullanarak indirip,
    istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:
    DH Android Uygulamasını İndir DH iOS Uygulamasını İndir
    ANLIK GÖRÜNTÜLEMELER
    1 Kişi Okuyor (0 Üye, 1 Misafir) 1 Masaüstü

    GENEL İSTATİSTİKLER
    3496 kez okundu.
    11 kişi, toplam 11 yorum yazdı.

    HABERİN ETİKETLERİ
    yapay zeka, Intel ve
    Sorgu:
    Önceki ve Sonraki İçerikler
    Daha Yeniler Daha Eskiler
    Yeni Haber
    şimdi
    Geri Bildirim