Müasir kompüter texnologiyası inanılmaz dərəcədə sürətli və etibarlı olsa da, yüksək enerji istehlakı ilə müşayiət olunur. Dünyada İT cihazları və məlumat mərkəzləri qlobal elektrik enerjisinin təxminən 3 faizini istehlak edir və süni intellektin inkişafı bu tələbatı daha da artırır. Bəs kompüterlərin enerji sərfiyyatını azaldaraq eyni hesablama gücünü saxlamaq mümkündürmü? Alimlər təbiətdən ilhamlanaraq bu problemi həll etməyə çalışırlar.
AZƏRTAC “theconversation.com” portalına istinadla xəbər verir ki, IBM alimi Rolf Landauer 1961-ci ildə hesablama üçün sərf olunan enerji ilə bağlı fundamental bir hədd – Landauer limitini irəli sürdü. Onun hesablamalarına görə, bir bit məlumatı dəyişdirmək üçün tələb olunan minimum enerji təxminən 10⁻²¹ coul təşkil edir. Müasir kompüterlər isə hər bit əməliyyat üçün bu limitdən milyard dəfə çox enerji sərf edir. Bu fərq kompüterlərin sürətli işləməsi üçün lazımi enerjinin kəskin artması ilə bağlıdır: nə qədər tez hesablama aparılırsa, bir o qədər çox enerji tələb olunur.
Bu problemi həll etmək üçün kompüterlərin işləmə prinsipini dəyişdirmək lazımdır. Ənənəvi kompüterlər ardıcıl şəkildə, yəni bir əməliyyatı digəri ilə əvəz edərək işləyir. Alternativ olaraq, çox sayda yavaş işləyən kiçik kompüterdən ibarət sistem yaradılarsa, enerji sərfiyyatını əhəmiyyətli dərəcədə azaltmaq olar. Məsələn, saniyədə milyard əməliyyat aparan güclü prosessor əvəzinə, hər biri saniyədə bir əməliyyat yerinə yetirən milyardlarla kiçik prosessor istifadə edilə bilər. Bu yanaşma, 2023-cü ildə aparılan bir araşdırmaya görə, kompüterləri Landauer limitinə yaxın enerji sərfiyyatı ilə işlətməyə imkan verə bilər.
Ən perspektivli alternativlərdən biri şəbəkə əsaslı biohesablamadır. Bu texnologiya bioloji motor zülallarından istifadə etməklə işləyir. Hüceyrələrdə mexaniki hərəkətləri təmin edən bu kiçik protein maşınları, xüsusi nanokanallarla istiqamətləndirilərək hesablama tapşırıqlarını yerinə yetirə bilir. Bu sistemdə bioloji motorlar çoxsaylı mümkün həll yollarını paralel olaraq araşdırır. Belə yanaşma kombinator problemlərinin həlli üçün xüsusilə uyğundur. Məsələn, süni intellektin öyrədilməsində və mürəkkəb planlaşdırma tapşırıqlarında biohesablama daha səmərəli ola bilər. İlk təcrübələr göstərir ki, biokompüterlər elektron prosessorlarla müqayisədə 1000-10 min dəfə az enerji sərf edirlər. Bunun əsas səbəbi, motor zülallarının yalnız lazımi enerjidən istifadə edəcək şəkildə təkamülləşməsidir. Bununla belə, biokompüterlərin genişmiqyaslı tətbiqi üçün hələ bir sıra texnoloji maneələrin aradan qaldırılması lazımdır. Bunlara biofilamentlərin hərəkətinə nəzarət etmək, səhv nisbətlərini azaltmaq və mövcud elektron sistemlərlə inteqrasiyanı təmin etmək daxildir. Əgər bu problemlər həll edilərsə, biokompüterlər müəyyən növ mürəkkəb hesablamaları indiki kompüterlərdən min dəfə az enerji sərf edərək yerinə yetirə bilər.
Alternativ yanaşmalardan biri də neyromorfik hesablamadır. İnsan beyni sadəcə bir neçə vat güc sərf etməklə mürəkkəb qərarlar qəbul edə və müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirə bilir. Bu, beynin yüksək dərəcədə paralel işləyən və bir-biri ilə sıx əlaqəli sinir şəbəkəsinə sahib olması ilə bağlıdır. Beyindəki sinapslar (sinir hüceyrələri arasındakı əlaqələr) bir bit məlumatı dəyişdirmək üçün tranzistorlarla eyni miqdarda enerji istifadə edir. Neyromorfik çiplər beynin bu xüsusiyyətlərini təqlid edərək kompüterlərin enerji istehlakını azalda bilər. Əgər biokompüterlərdə istifadə olunan enerji səmərəli prinsiplər neyromorfik çiplərə tətbiq edilərsə, bu, gələcəkdə kompüterlərin enerji sərfiyyatında inqilabi sıçrayışa səbəb ola bilər.
Bioloji və neyromorfik hesablama hələ erkən inkişaf mərhələsində olsa da perspektivlər ümidvericidir. Əgər alimlər biokompüterlərin genişmiqyaslı istehsalına nail ola bilsələr, bu, hesablama dünyasında böyük dəyişikliklər yaradacaq. Süni intellektin inkişafı və yüksək enerji tələb edən hesablamalar qarşısında enerji səmərəli hesablama texnologiyalarına keçid artıq bir seçim deyil, zərurətdir. Bioloji və neyromorfik kompüterlərin inkişafı həm ekoloji baxımdan daha dayanıqlı bir gələcək, həm də texnologiyanın Landauer limitinə yaxın səmərəliliklə işləməsi deməkdir. Gələcək illərdə bu sahədəki irəliləyişlər kompüter texnologiyasını yeni bir dövrə daşıya bilər.