Geleceğin Yeniden Yapılandırılabilir Süperiletken ve Fotonik Teknolojileri

Özet ve Hedefler
Bu araştırma projesinin temel amacı, nöromorfik hesaplama kavramlarını kullanarak yeni ve gelişmiş bir hesaplama paradigması geliştirmektir.
Bir Merkezi İşlem Biriminin (CPU) hesaplamayı yürüttüğü ve bir iletişim veriyolu aracılığıyla bellek birimleriyle veri alışverişi yaptığı geleneksel Von Neumann hesaplama mimarisine dayalı hesaplama, bir dizi eksiklik ve darboğazdan muzdariptir.
Mevcut CMOS teknolojisine dayalı işlemci birimleri, mümkün olan minimum özellik boyutları (resolution), tünel açma (tunneling) gibi kuantum fiziğinin olumsuz etkileri ve çok yoğun ortamlarda üretilen ısıyı dağıtma ihtiyacı gibi nedenlerle, olabilecek hesaplama sınırlarına yaklaşmıştır. 
Ayrıca, belki daha da önemlisi, CPU ile bellek arasındaki yüksek hızlı veri iletişimi sağlamak için ihtiyaç duyulan very bağı (bus), hesaplamada daha yüksek hızlara ulaşmada büyük bir darboğaz oluşturmaktadır.
Öte yandan, nöromorfik hesaplama paradigması, beyni oluşturan nöronların varsayılan operasyonel özelliklerinden bazılarını taklit eden ve gelişmekte olan bir yaklaşımdır.
Nöromorfik hesaplamada, CMOS transistörler yerine, temel hesaplama birimleri, beyindeki nöronları taklit eden nöron benzeri yapılardır. Elektronik veya elektro-optik nöronları gerçekleştirmenin çeşitli yolları vardır.
En belirgin avantajları şunlardır: düşük enerji tüketimi; ölçeklenebilirlik, büyük ölçekli sistemler oluşturma yeteneği; dağıtılmış yapısı nedeniyle hataya dayanıklılık; yeni verilerden ve deneyimlerden öğrenme yeteneği, görüntü ve konuşma tanıma gibi uygulamalar için avantaj sağlar; robotik gibi gerçek zamanlı uygulamalar için önemli olan hızlı yanıt süresi ve düşük gecikme süresi (latency); hem hesaplama hem de veri depolamanın nöron içinde gerçekleştiği birleşik hesaplama ve bellek fonksiyonları, CPU ve bellek arasındaki hesaplama darboğazını büyük ölçüde ortadan kaldırır.

Küresel Bilimsel Zorlukları Aşmada Önemli Katkılar
Nöromorfik hesaplamayı uygulamanın bir yolu, ultra hızlı foto algılamalı nanofotonik hesaplamadır. Bu amaçla tüm elektro-optik devrenin tek bir çipte uygulanması gerekir. Kendi uygulamamızda, süper iletken anahtarlar nöronları gerçekleştirirken, sinaptik ağırlıklar faz değişim belleği (PCM) devre elemanları kullanılarak gerçekleştirilir.
Teknoloji gösterimleri arasında, atto-joule anahtarlama güç tüketimi, nanosaniyenin altında gecikme ve yüksek kompaktlık (3000 nöron ve >100.000 sinaps) ile, sensör içi nöromorfik bilgi işlem, tasarlanmış tek bir çip üzerinde vizyon ve hesaplamayı birleştirebilecektir. Halen mevcut teknoloji ile bu mümkün değildir.
Bu teknolojinin çok sayıda önemli ticari uygulamaları olması beklenmektedir. Projede üç özel uygulamayı göstermeye çalışacağız: (1) PET taramalarının tıbbi görüntü işlemesi, (2) kuantum hayalet görüntüleme, (3) yüksek hızlı telekomünikasyon bağlantılarında, fiber optik haberleşme.

Mesleki Beceri, Yeteneklere ve Teknoloji Hedeflerine Katkı:

1. Yapay görme ve tanıma özelliklerini aynı çip üzerinde entegre etmek. Bu uygulamada, süperiletken dedektörler bir retina gibi, süperiletken anahtarlar nöronlar gibi ve faz değişim belleği elemanları nöronların sinapsları gibi davranır.
2. Kriyojenik memristör modelleri oluşturmak ve yenilikçi tasarım stratejileri geliştirmek.
3. Yüksek hızlı ve verimli öğrenme ve uyarlanabilirlik sağlayan sinaptik ağırlık güncellemeleri için çip devrelerinin geliştirilmesi. Tüm elektro-optik eğitim ve ağırlık güncelleme devresi programlanabilir olacak, farklı eğitim algoritmalarının optimizasyonuna ve test düzeneğine izin verecek.

İnsan Kaynaklarının Gelişimine Katkı:
48 aylık proje süresi boyunca ilgili alanlarda lisansüstü öğrencilerin ve TÜBİTAK mühendislerinin yetiştirilmesi beklenmektedir.

Proje Ortakları

1. SINGLE QUANTUM, Hollanda
2. TÜBİTAK, Türkiye
3. TuDELFT, Hollanda
4. THE UNIVERSITY OF OXFORD, Birleşik Krallık
5. UNIVERSITEIT GENT, Belçika
6. UNIVERSITEIT GRONINGEN, Hollanda
7. FRAUNHOFER, Almanya