Nöromorfik donanımlar; yapay zeka sistemlerinin daha hızlı, daha verimli ve daha biyolojik temelli çalışması amacıyla ve bunların yanı sıra biyolojik sistemlerin de test ve analizlerinin yapılabilmesi için geliştirilmiş yeni nesil donanım türlerindendir.

Nöromorfik donanımlar, klasik hesaplama mimarilerine alternatif olarak ön plana çıkmaktadır. Bu donanımlar, bilgi işleme süreçlerinde beyin ilhamlı yapıları örnek alarak çalışan üçüncü nesil sinir ağlarından olan Dürtüsel Sinir Ağları (Spiking Neural Network (SNN)) üzerine inşa edilmiştir. Bu mimari, özellikle düşük güç tüketimi ve gerçek zamanlı olay işleme kapasitesiyle dikkat çeker.

Nöromorfik Donanımların Temel Özellikleri

• Olay-Bazlı İşleme: Nöromorfik sistemler, geleneksel GPU'lardan farklı olarak yalnızca bir spike (nöronal ateşleme) gerçekleştiğinde hesaplama yapar. Bu, sistemin gereksiz enerji tüketimini ortadan kaldırarak çok daha verimli çalışmasını sağlar.
• Paralel ve Asenkron İşlem: Gerçek zamanlı ve dağınık (distributed) işlem yapısıyla nöromorfik donanımlar, geleneksel senkron sistemlere göre daha esnek ve ölçeklenebilir bir hesaplama altyapısı sunar.
• Özel Sinaps ve Plastisite Devreleri: SNN'ler üzerinde çalışan nöromorfik donanımlar, içine gömülü STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) ve Hebbian öğrenme gibi biyolojik öğrenme kuralları sayesinde donanım düzeyinde öğrenme gerçekleştirebilir. Bu da öğrenme süreçlerini daha verimli hale getirir.

Teknoloji Liderlerinin Nöromorfik Donanım Konumlandırmaları

Intel

Intel’in geliştirdiği Loihi ve Loihi 2 çipleri, nöromorfik donanım alanındaki dikkat çekici örneklerdendir. Loihi 2, selefine kıyasla 10 kat daha hızlıdır. Ayrıca Intel, 1.15 milyar nöron içeren Hala Point adını verdiği büyük ölçekli nöromorfik sistemini de duyurmuştur. Hala Point, watt başına 15 TOPS (trilyon işlem) verimliliği ile geleneksel CPU ve GPU'larla rekabet eder seviyededir. Bu sistemin büyük dil modelleri, akıllı şehir altyapıları ve AI aracıları gibi birçok alanda gerçek zamanlı sürekli öğrenmeyi mümkün kılması hedeflenmektedir.

IBM

IBM, nöromorfik bilişimde öncülük ettiği TrueNorth (2015) ve NorthPole (2023) sistemleriyle alandaki çalışmalarını sürdürmektedir. TrueNorth çipinde 1 milyon programlanabilir nöron bulunur. IBM, günümüz yapay zekâ donanımlarının ölçeklenme zorluklarını aşmak ve maliyetleri düşürmek amacıyla bu mimarileri geliştirmektedir.

BrainChip Holdings, Qualcomm ve Diğer Öne Çıkan Firmalar

Qualcomm, nöromorfik donanım ilkelerini mobil ve IoT cihazlarına entegre ederek gerçek zamanlı, düşük güç tüketimli yapay zekâ uygulamaları geliştirmektedir. Samsung, yarı iletken uzmanlığını kullanarak nöromorfik çipleri akıllı cihazlara entegre etmeye yönelik çalışmalar yürütmektedir. SynSense, olay-bazlı görsel işlemciler ve ultra düşük güç tüketimli nöromorfik yongalar (Speck-2, Xylo, DYNAP serisi) üretmektedir.

Innatera Nanosystems, konuşma tanıma ve otonom sistemler için sensör odaklı nöromorfik çipler geliştirmektedir. GrAI Matter Labs, biyolojik esinli mimarilerle tasarlanmış Edge AI işlemcileriyle düşük gecikme süreleri ve enerji verimliliği sağlamaktadır. Prophesee, nöromorfik mühendislik temellerine dayalı olay tabanlı görüntüleme sistemleri geliştirerek makinelere insan benzeri görme yetileri kazandırmayı amaçlamaktadır. University of Manchester – SpiNNaker Projesi, büyük ölçekli paralel mimarisiyle SNN simülasyonlarına olanak tanıyan akademik bir süper bilgisayar projesidir.