Startup Extropic, geleneksel bilgisayar çiplerinin sınırlamalarının üstesinden gelmek için bir yaklaşım sunan ilk “litepaper”ını yayınladı.
Startup Extropic, şirketin planladığı yapay zeka donanımına ilk bakışı sunuyor. Austin, Teksas merkezli girişim 2022 yılında eski Google araştırmacıları Guillaume Verdon ve Trevor McCourt tarafından kuruldu. Her ikisi de araştırma ve geliştirme alanında deneyime sahip; örneğin McCourt, Google’daki Quantum AI ekibinin bir parçasıydı. Yeni donanım platformu, malzemelerdeki termal dalgalanmaları üretken yapay zeka için bir hesaplama kaynağı olarak kullanmak üzere tasarlandı. Şirkete göre bu yeni yaklaşım, CPU’lar, GPU’lar veya TPU’lar gibi dijital işlemcilerden çok daha hızlı ve enerji açısından daha verimli yapay zeka hızlandırıcıları geliştirmeyi mümkün kılıyor.
Extropic kurucuları bir blog yazısında “Yapay zeka çağında bilgi işlem gücüne olan talep eşi benzeri görülmemiş bir üstel oranda artıyor” diye yazdı. Bununla birlikte, bilgi işlem verimliliğindeki önceki üstel büyüme fiziksel sınırlarına ulaşıyor: Transistörler atom boyutuna yaklaşıyor ve termal gürültü gibi etkiler güvenilir dijital çalışmayı imkansız hale getiriyor.
Sonuç olarak, modern yapay zeka sistemlerinin güç gereksinimleri patlıyor. Büyük teknoloji şirketleri, büyük YZ modellerini eğitmek için veri merkezlerine güç sağlamak üzere nükleer enerji santralleri inşa etmek gibi aşırı önlemleri şimdiden düşünüyor. Extropic, bu sorunu bilgi işlem mimarisinde bir paradigma değişikliği yoluyla çözmeyi amaçlıyor.
Olasılıksal hesaplamalar için bir kaynak olarak rastgelelik
Extropic’e göre biyolojik sistemler, insanoğlunun şimdiye kadar inşa ettiği her şeyden çok daha verimli bir şekilde hesaplama yaptıkları için bir model görevi görüyor. Canlı hücrelerde, kimyasal reaksiyon ağları bilgi işlemeyi yönlendirir. Ekip, reaksiyon ortaklarının sayısı sayılabildiği için, etkileşimlerin doğası gereği ayrık ve rastgele olduğunu söyledi. Ne kadar az molekül varsa, bu rastgele dalgalanmalar sistemin dinamiklerine o kadar fazla hakim olur.
Extropic mühendisleri bu doğal rastgeleliği olasılıksal hesaplama için bir kaynak olarak kullanmak istiyor. Bunu yapmak için, enerji tabanlı modellere (EBM’ler) dayanan yeni nesil yapay zeka çipleri geliştiriyorlar. Bu yeni çipler, düşük sıcaklıklarda çalışan ve alüminyumdan nano imal edilen süper iletken işlemciler olan “ekstropik hızlandırıcılar” ile çalışıyor. Temel yenilik, çiplerin rastgele veri üretmek için ortamın doğal termal gürültüsünü kullanması ve böylece enerji tabanlı modellerin (EBM’ler) eğitimi ve çıkarımı için ideal hale gelmesidir.
Yapay zeka eğitiminin geleceği olarak enerji tabanlı modeller
EBM’ler hem termodinamik fizikte hem de temel olasılıksal makine öğreniminde bulunan bir kavramdır. Belirli bir senaryonun ne kadar “enerji” gerektirdiğine bağlı olarak farklı senaryolar için olasılıkları tahmin eden yapay zeka modellerinin temelini oluştururlar. Enerji ne kadar azsa, senaryo o kadar olasıdır. EBM’ler basit kalıplar veya ilişkilerle sınırlı değildir. Çok çeşitli olasılıkları kapsayabilirler, bu da onları son derece çok yönlü hale getirir.
EBM’ler ayrıca olasılık dağılımını kesin olarak belirlemek için yalnızca az miktarda veri gerektirme avantajına sahiptir, bu da onları sınırdaki vakaları modellemek için ideal hale getirir.
Extropic’e göre EBM’ler bunu, verideki boşlukları gürültü ile doldurarak ve hedef dağılımın istatistiklerini tatmin ederken entropisini en üst düzeye çıkarmaya çalışarak başarır. Bir veri setinde bulunmayan herhangi bir olasılığı halüsinasyon olarak gören ve bu tür oluşumları ağır bir şekilde cezalandıran bu süreç, hem eğitimde hem de çıkarımda yüksek derecede rastgelelik gerektirir.
Geçmişte enerji tabanlı modellerle ilgili en büyük sorun, çok sayıda rastgele örnek çizmenin yüksek hesaplama maliyeti olmuştur. Bu dijital bilgisayarlar için çok verimsizdir. Extropic, EBM’leri doğrudan parametrelendirilmiş stokastik analog devreler olarak uygulayarak bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Bu, dijital donanıma kıyasla çalışma süresini ve güç tüketimini birçok büyüklük sırasına göre iyileştirmelidir.
Extropic’in bir diğer hedefi de teknolojisini yaygın olarak kullanılabilir hale getirmektir. Bu nedenle, oda sıcaklığında çalışan ve GPU genişletme kartları gibi mevcut donanım kurulumlarına entegre edilebilen yarı iletken cihazlar üzerinde çalışıyorlar. Extropic ayrıca EBM’lerin soyut özelliklerini uygun donanım kontrol diline çeviren bir yazılım katmanı üzerinde çalışıyor.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, X (Twitter), Bluesky, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
