Biyolojik Hesaplama: Dijital İşlemde Enerji Tüketimini Büyük Ölçüde Azaltan Yeni Yöntem!

Özet: Hem biyobilgisayar hem de nöromorfik bilgi işlem alanındaki araştırmalar, daha iyi bilgisayar enerji verimliliğinin anahtarını elinde tutabilir. İnsan beyni gibi doğanın kendi verimli sistemlerinden ilham alarak, giderek dijitalleşen dünyamızın artan enerji taleplerini karşılayabiliriz.

Bilgisayarlar giderek daha fazla elektrik tükettikçe, bilim insanları daha fazla sürdürülebilirlik için beklenmedik bir ilhama yöneliyor: mütevazı biyolojik hücre. Biyolojik bilişim olarak bilinen bu yaklaşım, hesaplama süreçlerinde enerji tüketimini azaltabilir.

The Conversation’daki son bir makale , modern bilişimdeki en acil zorluklardan biriyle başa çıkmak için doğanın kendi verimli sistemlerinden yararlanan bu kavramı vurguladı. Veri merkezleri ve ev aletleri küresel elektrik talebinin yaklaşık %3’ünü tüketirken, yapay zeka bu rakamı daha da yukarı taşımaya hazırlanırken, enerji açısından verimli alternatiflere olan ihtiyaç hiç bu kadar acil olmamıştı.

Biyolojik hesaplama kavramı, IBM bilim insanı Rolf Landauer tarafından 1961’de ortaya atılan bir ilkeye dayanır. Landauer sınırı, bir biti sıfıra veya bire ayarlamak gibi tek bir hesaplama görevinin yaklaşık 10⁻²¹ joule (J) minimum enerji harcaması gerektirdiğini belirtir. Bu miktar önemsiz görünse de, bilgisayarların gerçekleştirdiği milyarlarca işlem düşünüldüğünde önemli hale gelir.

Bilgisayarları Landauer sınırında çalıştırmak teorik olarak hesaplama ve ısı yönetimi için elektrik tüketimini önemsiz hale getirir. Ancak önemli bir sorun var: Bu verimlilik seviyesine ulaşmak için işlemlerin sonsuz derecede yavaş gerçekleştirilmesi gerekir. Pratikte, daha hızlı hesaplamalar kaçınılmaz olarak artan enerji kullanımına yol açar.

Mevcut işlemciler saniyede milyarlarca döngü saat hızlarında çalışır ve bit başına yaklaşık 10⁻¹¹J kullanır – Landauer sınırından yaklaşık on milyar kat daha fazla. Bu yüksek hızlı işlem, bilgisayarların seri olarak çalışmasının ve her seferinde bir işlem yürütmesinin bir sonucudur.

Bu enerji ikilemini ele almak için araştırmacılar, büyük ölçüde paralel işleme dayalı temelde farklı bir bilgisayar tasarımı araştırıyorlar. Tek bir yüksek hızlı “tavşan” işlemciye güvenmek yerine, bu yaklaşım, her biri görevini tamamlamak için tam bir saniye süren milyarlarca daha yavaş “kaplumbağa” işlemci kullanmayı öneriyor. Bu, teorik olarak bilgisayarların Landauer sınırına yakın bir yerde, mevcut sistemlerden çok daha az enerji kullanarak çalışmasına izin verebilir.

Bu fikrin umut vadeden bir uygulaması, biyolojik motor proteinlerinin -doğanın kendi nanoölçekli makinelerinin- gücünden yararlanan ağ tabanlı biyohesaplamadır. Bu sistem, hesaplamalı görevlerin, genellikle silikon levhalar üzerine biriktirilmiş polimer desenlerinden oluşan nanofabrike kanal labirentlerine kodlanmasını içerir. Motor proteinleri tarafından güçlendirilen biyofilamentler, labirentteki tüm olası yolları aynı anda keşfeder.

Her biyofilament sadece birkaç nanometre çapında ve yaklaşık bir mikrometre uzunluğundadır ve labirentteki mekansal konumu aracılığıyla bilgiyi kodlayarak bireysel bir “bilgisayar” gibi davranır. Bu mimari, seri bilgisayarlar için hesaplama açısından zorlu olan kombinasyonel problemleri çözmek için özellikle uygundur.

Deneyler, bu tür biyobilgisayarların hesaplama başına elektronik işlemcilerden 1.000 ila 10.000 kat daha az enerji gerektirdiğini göstermiştir. Bu verimlilik, görevlerini gereken oranda gerçekleştirmek için yalnızca gerekli enerjiyi kullanan biyolojik motor proteinlerinin evrimleşmiş doğasından kaynaklanmaktadır – tipik olarak saniyede birkaç yüz adım, transistörlerden bir milyon kat daha yavaştır.

Bu alanda son zamanlarda önemli ilerlemeler kaydedildi. Lund Üniversitesi’nde Nanofizik Profesörü ve The Conversation’daki makalenin yazarı olan Heiner Linke, aynı zamanda Landauer sınırına yakın bir bilgisayarı çalıştırma olasılığını gösteren 2023 tarihli bir makalenin ortak yazarıdır. Bu atılım bizi ultra düşük enerjili bilişimin potansiyelini gerçekleştirmeye daha da yaklaştırıyor.

Biyohesaplama kavramı umut verici olsa da, bu sistemlerin hız ve hesaplama gücü açısından elektronik bilgisayarlarla rekabet edecek şekilde ölçeklendirilmesinde zorluklar devam etmektedir. Araştırmacılar, biyofilamentleri hassas bir şekilde kontrol etme, hata oranlarını azaltma ve bu sistemleri güncel teknolojiyle entegre etme gibi engellerin üstesinden gelmelidir.

Bu engeller aşılabilirse, ortaya çıkan işlemciler belirli türdeki zorlu hesaplama problemlerini büyük ölçüde azaltılmış bir enerji maliyetiyle çözebilir. Bu atılım, hesaplamanın geleceği ve çevresel etkisi için geniş kapsamlı sonuçlar doğurabilir.

Alternatif bir yaklaşım olarak araştırmacılar, insan beyninin son derece birbirine bağlı mimarisini taklit etmeye çalışan nöromorfik bilişimi de araştırıyorlar. Beynin temel fiziksel unsurları, transistörlerden doğal olarak daha fazla enerji verimli olmasa da, benzersiz yapısı ve işleyişi, enerji verimli bilişim için ilgi çekici olasılıklar sunuyor.