Öğrenen moleküller çiplerin geleceğini değiştirebilir

Hindistan’daki Indian Institute of Science (IISc) ekibinin ortaya koyduğu çalışma da tam bu noktaya oturuyor: Araştırmacılar, moleküllerden yapılmış ve uyarılma şekline göre hafıza, mantık kapısı, seçici anahtar, analog işlemci hatta yapay sinaps gibi davranabilen minik elektronik cihazlar geliştirdi.

SİLİKON SONRASI ARAYIŞTA BÜYÜK HEDEF

Moleküler elektronik fikri yarım asırdan uzun süredir gündemde: Transistörleri, kabloları ve devre elemanlarını “molekül ölçeğine” indirip yepyeni bir elektronik altyapı kurmak… Kulağa şiir gibi geliyor ama bugüne kadar pratikte zordu. Çünkü gerçek bir cihazın içinde moleküller, ders kitaplarındaki gibi tek tek ve izole şekilde davranmıyor. Tam tersine, kalabalık bir ağın parçası oluyorlar: Elektronlar akarken iyonlar yer değiştiriyor, ara yüzeyler zamanla dönüşüyor ve molekülün şeklindeki milimetrik değil, atomik ölçekteki küçük farklılıklar bile sistemi bambaşka bir moda sokabiliyor. Yani “öngörmesi zor” bir karmaşıklık var.

IISc ekibinin yaklaşımı, bu karmaşıklığı bir dezavantaj değil, çok amaçlı işlev üretmenin kaynağı olarak kullanmaya dayanıyor.

TEK PARÇA, ÇOK GÖREV

Araştırmacılar rutenyum temelli 17 farklı moleküler yapı tasarladı. Ardından bu moleküllerin çevresindeki kimyasal düzeni (ligandlar) ve iyonik ortamı hassas biçimde ayarlayarak, cihazın nasıl davranacağını düzenledi. Sonuç: Aynı cihaz, verilen uyarıya göre farklı rollere bürünebiliyor.

Bu ne demek?

* Hafıza gibi davranıp bir bilgiyi saklayabiliyor,

* Mantık kapısı gibi çalışıp basit hesaplar yapabiliyor,

* Devrelerde kritik olan seçici/anahtar rolüne girebiliyor,

* Analog işlem yapıp “kademeli” değişimlerle sinyal işleyebiliyor,

* En önemlisi de sinaps benzeri bir davranış sergileyerek “öğrenme-unutma” tarzı dinamik tepkiler verebiliyor.

Üstelik cihaz yalnızca “aç-kapa” dijital dünyasına sıkışmıyor; bazı durumlarda geniş bir iletkenlik aralığında analog biçimde akışkan tepkiler üretebiliyor. Bu esneklik, bugünkü klasik katı hal elektroniklerinde tek bir elemandan beklemediğimiz bir şey.

KRİTİK İPUCU

Bu çalışma nöromorfik (beyinden ilham alan) donanım açısından özellikle dikkat çekici. Çünkü beynimizde hafıza ile hesaplama ayrı bölmelerde yapılmıyor; sinapsların fiziksel durumu değiştikçe öğrenme de bizzat malzemenin içinde “işleniyor.” Bugün birçok nöromorfik yaklaşım, öğrenmeyi taklit eden devreler kuruyor. Buradaki fark şu: Öğrenmeye benzer davranış, devre tasarımından çok malzemenin doğasından çıkıyor. Yani “öğrenme, devreye eklenen bir özellik” değil; doğru kimyayla, aynı yapının içinden doğan bir davranış.

İŞİN SIRRI: ELEKTRON + İYON + KİMYA

Ekip, cihazların neden bu kadar farklı şekilde çalışabildiğini anlatmak için güçlü bir teorik çerçeve de geliştirdi. Basit anlatımıyla:

* Elektronlar moleküler film üzerinden akarken,

* Moleküller yükseltgenme–indirgenme (redoks) süreçlerinden geçiyor,

* Karşı iyonlar ise malzemenin içinde yer değiştiriyor.

Bu üç dinamik birlikte, cihazın ne kadar hızlı anahtarladığını, hangi durumda ne kadar stabil kaldığını ve “hafıza” etkisinin nasıl ortaya çıktığını belirliyor. Yani davranış rastgele değil; doğru modelleme ile “molekülün yapısından işlev tahmini” daha mümkün hale geliyor.

SIRADAKİ ADIM: SİLİKONA ENTEGRE

Araştırmacıların hedefi, bu moleküler malzemeleri doğrudan silisyum tabanlı çiplerin üzerine yerleştirmek. Eğer bu ölçeklenebilir hale gelirse, özellikle yapay zekâ işlemlerinde çok konuşulan iki hedefe yaklaşılabilir: daha düşük enerji tüketimi ve hesaplama-hafıza ayrımının azalması. Bugün veriyi sürekli bellekten işlemciye taşımanın enerji maliyeti büyük. Eğer aynı malzeme hem saklayıp hem işleyebiliyorsa, bu “taşıma yükü” düşebilir.