Nöromorfik: Beyin Çipleri Matematikte Şaşırttı

Nöromorfik bilgisayarlar, süper bilgisayarların omuzladığı zor matematik problemlerinden biri olan kısmi diferansiyel denklemleri (PDE) çözebildiğini gösterdi. DOE/Sandia National Laboratories ekibinin Nature Machine Intelligence’ta yayımladığı çalışma, nöromorfik donanımın bu tür hesapları daha düşük enerjiyle yapabileceğine işaret ediyor.

Beynin çalışma biçiminden ilham alan nöromorfik bilgisayarlar, bugüne dek daha çok örüntü tanıma ve yapay sinir ağlarını hızlandırma gibi görevlerle anılıyordu. Ancak DOE/Sandia National Laboratories’ten araştırmacılar Brad Theilman ve Brad Aimone, bu yaklaşımın beklenmedik ölçüde “ciddi” bir matematik yükünü de kaldırabildiğini ortaya koydu.

Nöromorfik donanım PDE’leri nasıl çözüyor?

Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlanan çalışmada ekip, nöromorfik donanım üzerinde kısmi diferansiyel denklemleri (PDE) çözmeye imkân veren yeni bir algoritma tanıttı. PDE’ler; akışkanlar dinamiği, elektromanyetik alanlar ve yapı mekaniği gibi pek çok fizik probleminde simülasyonların temelini oluşturuyor. Bu denklemler, hava tahminlerinden malzeme dayanımı analizlerine kadar geniş bir yelpazede kullanılsa da genellikle devasa hesaplama kaynakları gerektiriyor.

Araştırmacılara göre nöromorfik sistemlerin bu işte başarılı olması aslında mantıksız değil: İnsan beyni de günlük hayatta fark etmeden çok karmaşık hesaplar yapıyor. Aimone, örneğin tenis topuna vurmak gibi motor kontrol görevlerinin bile son derece sofistike hesaplamalar içerdiğini ve beynin bunu “ucuz” bir enerji bütçesiyle başardığını vurguluyor. Ekip, bu sezgiden yola çıkarak nöromorfik devrelerin PDE’lerle “doğal ama ilk bakışta görünmeyen” bir bağlantısı olduğunu gösterdiklerini söylüyor.

Çalışmanın bir diğer önemli boyutu ise enerji tüketimi. Ulusal güvenlik ve kritik mühendislik uygulamalarında kullanılan süper bilgisayarlar, büyük ölçekli fizik simülasyonları için ciddi elektrik harcıyor. Nöromorfik hesaplamanın PDE çözümüne uzanması, gelecekte aynı sınıf problemleri daha düşük enerjiyle ele alabilecek yeni bir “nöromorfik süper bilgisayar” fikrini güçlendiriyor.

Ekip, bu yaklaşımın yalnızca mühendislikte değil, beynin nasıl hesap yaptığına dair temel sorularda da ipuçları verebileceğini belirtiyor. Theilman, kullandıkları devre yaklaşımının hesaplamalı sinirbilimde bilinen bir modele dayandığını ve bu modelin PDE’lerle bağlantısının ancak şimdi açıkça kurulduğunu ifade ediyor. Araştırmacılar, matematikçiler, sinirbilimciler ve mühendisler arasında daha fazla iş birliğiyle nöromorfik sistemlerin daha ileri uygulamalı matematik tekniklerine de uyarlanabileceğini düşünüyor.

Kaynaklar ve Bağlantılar:

• newsreleases.sandia.gov/nature-inspired-computers-are-shockingly-good-at-math
• doi.org/10.1038/s42256-025-01143-2
• www.sciencedaily.com/releases/2026/02/260213223923.htm