Çin’in Hangzhou kentindeki Zhejiang Üniversitesi mühendisleri, beyin benzeri bir bilgisayar olan Darwin Monkey’yi tanıttı. Bu sistem, 2 milyardan fazla yapay nörona sahip ve beyin esinli yapay zeka araştırmalarını ilerletmeyi hedefliyor. Üniversiteye göre sistem, 960 adet Darwin 3 nöromorfik çip içeriyor ve 100 milyardan fazla sinaps oluşturabiliyor. Bu nöron kapasitesi, bir makak maymununun beynindeki nöron sayısıyla karşılaştırılabilir düzeyde.
Darwin Monkey, Çinli şirket DeepSeek’in büyük bir yapay zeka modelini kullanarak çeşitli görevleri başarıyla tamamladı. Bu görevler arasında içerik oluşturma, mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplamalar yer alıyor. Ayrıca sistem, makak, fare ve zebra balığı gibi hayvan beyinlerinin simulasyonunu yapabiliyor. Bu yetenek, nörobilim araştırmalarına önemli katkılar sağlayabilir.
Nöromorfik bilgi işlem, insan beyninin işleyişini taklit ederek daha verimli işlem gücü elde etmeyi amaçlıyor ve bu amaçla “spiking” sinir ağlarını kullanıyor. Bu alanda küresel rekabet artıyor: Intel, 2023’te ABD’deki Sandia Ulusal Laboratuvarları’nda konuşlandırılan ve 1,15 milyar nörona sahip bir nöromorfik sistem duyurmuştu. Darwin Monkey’nin 2 milyardan fazla nöronu, Intel’in şu anda piyasadaki en gelişmiş sistemi Hala Point’i açık ara geride bırakıyor.
Her bir Darwin 3 çipi, 2,35 milyondan fazla yapay nöronu destekliyor. Zhejiang Üniversitesi, bu çipleri Zhejiang Eyalet Hükümeti, üniversitenin kendisi ve Alibaba Group tarafından fonlanan Zhejiang Lab ile iş birliği içinde geliştirdi. Sistemin toplam güç tüketimi yaklaşık 2.000 watt.
Enerji verimliliği, yapay zekanın katlanarak artan güç ihtiyacı göz önüne alındığında kritik bir öneme sahip. Veriler, yapay zekanın veri merkezi enerji talebinin 2026’ya kadar iki katına çıkabileceğini gösteriyor. Darwin Monkey’nin 2.000 watt’ta makak düzeyinde bilişi simüle edebilmesi, geleneksel sistemlere kıyasla önemli bir verimlilik ilerlemesi anlamına geliyor. İnsan beyninin sadece 20 watt ile çalıştığı düşünüldüğünde, nöromorfik sistemlerin biyolojik örneklerine yaklaşma çabaları daha da önem kazanıyor.
