Nöromorfik Hesaplama: Yapay Zekâ ve Ötesini Devrimleştiren Beyin Esinli Teknoloji

• IBM TrueNorth çipi 2014’te tanıtıldı; tek bir çipte 1 milyon nöron, 256 milyon sinaps ve 5,4 milyar transistör bulunuyor, güç tüketimi 100 milliwattan azdı.
• IBM NorthPole 2023’te duyurulan ve bellek ile hesaplamayı çip üzerinde sıkı birleştiren bir nöromorfik çip olarak, ResNet-50 ve YOLO gibi görsel çıkarım modellerini V100’ten daha hızlı çalıştırıp H100’e göre yaklaşık 5 kat daha enerji verimli olduğu iddia edildi; paket çapı 800 mm² ve 22 milyar transistör içeriyordu.
• Intel Loihi, 2017’de tanıtıldı ve 128 çekirdekli, 130.000 nöron ve 130 milyon sinaps içeren tamamen dijital bir nöromorfik işlemciydi ve çip üzerinde öğrenme motoru barındırıyordu.
• Intel’in Hala Point’i 2024’te duyuruldu ve 1.152 Loihi 2 çipinin birleşimiyle yaklaşık 1,15 milyar nörona sahip bir nöromorfik süper bilgisayarı oluşturdu; saniyede 20 katrilyon işlem ve watt başına saniyede 15 trilyon işlem elde ettiği bildirildi.
• SpiNNaker, Manchester Üniversitesi tarafından geliştirilen ve 2018 itibarıyla bir milyondan fazla küçük işlemciyle gerçek zamanlı olarak yaklaşık bir milyar dikenli nöronu simüle eden büyük ölçekli bir nöromorfik sistemdir.
• BrainScaleS, Heidelberg Üniversitesi tarafından geliştirilen analog devrelerle sinir ağlarını hızlandıran nöromorfik bir platformdur ve AB İnsan Beyni Projesi kapsamında EBRAINS aracılığıyla araştırmacılara erişime açıktır.
• NASA ve ABD Savunma Bakanlığı, 2022–2023 yıllarında Loihi benzeri nöromorfik çipleri uzay ve savunma uygulamaları için test ederek sensör verilerini yerinde analiz etme ve enerji tasarrufu hedeflerini destekledi.
• Edge AI ve IoT cihazlarında ultra düşük güçte çalışan nöromorfik çipler, drone, akıllı saat ve sensörler gibi uç birimlerinde yapay zeka yeteneklerini yerinde sağlama imkanı sunar.
• Güncel pazar tahminleri, 2030’a kadar çok milyar dolarlık bir pazar ve yıllık yaklaşık %25–30 büyüme öngören Gartner ve PwC gibi analistler; 2025 itibarıyla ise bu alanın hızla büyümeye devam edeceğini belirtiyor.
• Oluşumun karşılaştığı zorluklar arasında teknoloji olgunluğu, yazılım ekosistemi yetersizliği, paradigma değişimi, donanım ölçeklenebilirliği ve üretimde güvenilirliğin sağlanması bulunuyor.

Nöromorfik Hesaplama Nedir (ve Nasıl Çalışır)?

Nöromorfik hesaplama – bazen beyin esinli hesaplama olarak da adlandırılır – bilgisayar tasarımına insan beyninin yapı ve işlevini taklit eden ibm.com bir yaklaşımdır. Geleneksel modelde işlem ve bellek ayrı birimler tarafından yönetilirken, nöromorfik sistemler bu işlevleri yapay “nöronlar” ve “sinapslar” ağlarında bütünleştirir, tıpkı biyolojik bir beyinde olduğu gibi. Basitçe söylemek gerekirse, nöromorfik bir çip beyin hücreleri ağı gibi çalışan bir bilgisayar çipidir ve bilgiyi çok sayıda birbirine bağlı nöron aracılığıyla işler en.wikipedia.org.

Nöromorfik hesaplamanın temelinde spiking sinir ağları (SNNs) bulunur – yapay nöronlardan oluşan ve “spike” adı verilen kısa elektriksel darbelerle iletişim kuran ağlar; bu darbeler biyolojik nöronlardaki voltaj sıçramalarına benzer ibm.com. Her nöron, gelen sinyalleri zaman içinde biriktirir ve ancak belirli bir eşik aşıldığında ibm.com diğer nöronlara bir spike gönderir. Eğer girdiler eşik değerinin altında kalırsa, sinyal zamanla kaybolur (genellikle nöronun yükünün sızması olarak tanımlanır). Bu olay odaklı hesaplama tarzı, geleneksel işlemciler sürekli çalışırken, nöromorfik çiplerin çoğunlukla boşta kaldığı ve yalnızca işlenecek veri olduğunda nöronları etkinleştirdiği pawarsaurav842.medium.com anlamına gelir. Sonuç olarak, çok daha az enerji tüketirler – “beyin benzeri” ağın çoğu, yalnızca gerektiğinde etkinleşir, tıpkı beynimizde milyarlarca nöron olmasına rağmen herhangi bir anda yalnızca küçük bir yüzdesinin ateşlenmesi gibi pawarsaurav842.medium.com.

Bir diğer önemli özellik ise işlem ve belleğin aynı yerde bulunmasıdır. Nöromorfik bir tasarımda, her bir nöron hem bilgi depolayabilir hem de işleyebilir; oysa klasik bir bilgisayarda veriler sürekli olarak bir CPU ile ayrı bellek bankaları arasında gidip gelir. Belleği hesaplama birimlerine (nöronlara) entegre ederek, nöromorfik çipler geleneksel mimarilerdeki veri taşıma darboğazını önler spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Bu, muazzam paralellik ve verimlilik sağlar: birçok nöron aynı anda çalışır ve yalnızca yerel iletişim gerekir. IBM’in nöromorfik araştırma lideri Dharmendra Modha’nın açıkladığı gibi, “Beyin, kısmen her nöronda belleği işlemle birlikte depoladığı için, modern bilgisayarlardan çok daha enerji verimlidir.” spectrum.ieee.org. Sonuç olarak, nöromorfik sistemler geleneksel seri bilgisayarlardan ziyade yaşayan sinir ağları gibi çalışır ve gerçek zamanlı bilgi işleme ve seyrek, olaya dayalı iletişim sağlar nöronlar arasında nature.com.

Kısa Bir Tarihçe ve Temel Dönüm Noktaları

Nöromorfik hesaplama fütüristik gelebilir, ancak kavramsal kökenleri 1980’lere kadar uzanır. “Nöromorfik” terimi (“beyin şeklinde” anlamına gelir) Carver Mead tarafından, bu alanda 1980’lerin sonlarında öncülük eden bir Caltech profesörü tarafından ortaya atılmıştır colocationamerica.com. O dönemde, Mead ve Misha Mahowald gibi meslektaşları ilk deneysel “silikon nöronları” ve duyusal çipleri inşa ettiler – örneğin, insan gözü gibi ışığı algılayabilen analog bir silikon retina ve sesi işleyen bir silikon koklea ibm.com. Bu erken çipler, elektronik devrelerin temel sinirsel işlevleri taklit edebileceğini gösterdi ve bilgisayarların bir gün beyinler gibi çalışabileceği vizyonunu ateşledi.

1990’lar ve 2000’ler boyunca, nöromorfik mühendislik büyük ölçüde akademide ve araştırma laboratuvarlarında kaldı, arka planda istikrarlı bir şekilde ilerledi. Büyük bir dönüm noktası, IBM’in TrueNorth çipiyle 2014 yılında geldi; bu çip DARPA’nın SyNAPSE programı kapsamında geliştirildi. TrueNorth, 1 milyon “nöron” ve 256 milyon “sinaps”ı tek bir çipte topladı ve şaşırtıcı bir şekilde 5,4 milyar transistör içeriyordu – tüm bunları 100 milivatın altında güç tüketerek yapıyordu darpa.mil. Memelilerin beyin mimarisinden esinlenen bu “çipte beyin”, karmaşık desen tanıma görevlerini geleneksel işlemcilere göre iki kat daha az enerjiyle gerçekleştirebiliyordu darpa.mil. TrueNorth’un tasarımı olay odaklı ve son derece paraleldi: 4.096 nörosinaptik çekirdek, dikenler (spikes) aracılığıyla iletişim kuruyordu ve büyük ölçekli nöromorfik donanımın uygulanabilirliğini gösteriyordu. IBM, TrueNorth’un ölçeğini (bir milyon nöron) yaklaşık olarak bir arı ya da hamamböceği beynine benzetti ve nöromorfik çiplerin hem enerji verimli hem de beyin benzeri görevleri yerine getirebilir olduğunu kanıtladı darpa.mil.

Bir diğer sıçrama ise 2017’de Intel, Loihi nöromorfik çipini tanıttığında yaşandı. Loihi, 128 çekirdekli, 130.000 nöron ve 130 milyon sinapsı silikonda uygulayan tamamen dijital bir nöromorfik işlemciydi pawarsaurav842.medium.com. Önemli olarak, Loihi’ye çip üzerinde öğrenme yeteneği kazandırılmıştı: her nöron çekirdeğinde yerleşik bir öğrenme motoru vardı ve bu sayede çip sinaptik ağırlıkları değiştirebiliyor ve zamanla desenlerden “öğrenebiliyordu”. Bir gösterimde, Intel Loihi’nin tehlikeli kimyasalların kokularını tanımayı öğrenebildiğini gösterdi – esasen bir çipe koku almayı öğretmek, koku sensörü verilerini beyin benzeri bir şekilde işleyerek mümkün oldu pawarsaurav842.medium.com. Bu kendi kendine öğrenme yeteneği, nöromorfik sistemlerin gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabileceğini, önceden eğitilmiş sinir ağlarını çalıştırmanın ötesine geçebileceğini vurguladı.

O zamandan beri ilerleme hızlandı. Üniversiteler, SpiNNaker (Manchester Üniversitesi) gibi özel nöromorfik süper bilgisayarlar inşa etti; bu makine, gerçek zamanlı olarak bir milyar dikenli nöronu simüle etmek için tasarlanmış bir milyondan fazla küçük işlemciye sahip pawarsaurav842.medium.com. Avrupa’da, on yıl süren Human Brain Project (2013–2023), nöronları taklit etmek için analog elektronik devreler kullanan BrainScaleS (Heidelberg Üniversitesi) gibi nöromorfik platformları ve SpiNNaker’ın bir versiyonunu destekledi – her ikisi de EBRAINS araştırma altyapısı aracılığıyla araştırmacıların erişimine açık ibm.com. Bu büyük ölçekli akademik projeler, nöromorfik ilkelerin nasıl ölçeklenebileceğini göstermede kilometre taşlarıydı.

Sanayi tarafında, IBM, Intel ve diğerleri sınırları zorlamaya devam ediyor. IBM’in 2023’te duyurduğu en son nöromorfik geliştirmesi, kod adı NorthPole – bellek ve işlemeyi daha da sıkı bir şekilde birleştiren bir çip. NorthPole, hız ve verimlilikte çarpıcı kazanımlar elde ediyor; bildirildiğine göre görüntü tanıma görevlerinde en iyi geleneksel AI çiplerinden 25 kat daha enerji verimli ve 22 kat daha hızlı spectrum.ieee.org. 800 mm²’lik bir pakette 22 milyar transistör taşıyor ve çip dışı belleği tamamen ortadan kaldırarak, veriyi taşımak için harcanan enerjiyi büyük ölçüde azaltıyor spectrum.ieee.org. IBM araştırmacıları NorthPole’u “enerji, alan ve zaman verimliliğinde büyük gelişmeler sağlayan çip mimarisinde bir atılım” olarak tanımlıyor research.ibm.com ve on yıl önceki TrueNorth’tan alınan dersler üzerine inşa edildiğini belirtiyorlar. Buna paralel olarak, Intel 2021’de ikinci nesil çipi Loihi 2’yi tanıttı ve 2024’te Hala Point’i duyurdu; bu nöromorfik süper sistem, 1,152 Loihi 2 çipi ve toplamda 1,2 milyar nöron içeriyor – bu da kabaca küçük bir kuşun (bir baykuşun) beyin kapasitesine yaklaşıyor newsroom.intel.com. Sandia Ulusal Laboratuvarları’nda konuşlandırılan Hala Point, şu anda dünyanın en büyük nöromorfik bilgisayarı olup, beyin ölçeğinde AI araştırmalarını keşfetmek için tasarlanmıştır.

Carver Mead’in tek transistörlü nöronlarından günümüzün milyar nöronlu sistemlerine kadar, nöromorfik hesaplama niş bir akademik fikirden son teknoloji bir teknolojiye evrildi. Tarih, ölçek, güç verimliliği ve beyin benzeri işlemenin gerçekçiliğinde istikrarlı gelişmeler ile işaretlenmiştir ve bu, bilişimin bir sonraki çağına zemin hazırlamaktadır.

Nöromorfik Hesaplamada Temel Teknolojiler

Nöromorfik hesaplama, donanım aygıtları ve sinir ağı modelleri alanındaki yenilikleri bir araya getirir. Bu beyin esinli yaklaşımı mümkün kılan temel teknolojilerden bazıları şunlardır:

• Dikenli Sinir Ağları (SNN’ler): Belirtildiği gibi, SNN’ler nöromorfik sistemlerin algoritmik bel kemiğidir. Bazen “üçüncü nesil” sinir ağları pawarsaurav842.medium.com olarak adlandırılırlar ve nöron modellerine zaman unsurunu dahil ederler. Standart yapay sinir ağlarındaki sürekli ve sabit aktivasyonların aksine, dikenli nöronlar ayrık dikenlerle iletişim kurar, bu da zamansal kodlamayı (bilgi, dikenlerin zamanlamasıyla iletilir) ve olay odaklı çalışmayı mümkün kılar. SNN’ler, nöronal zamanlama, refrakter dönemler ve plastisite (sinaps gücü değişiklikleriyle öğrenme) gibi olguları geleneksel ağlara göre daha doğal bir şekilde modelleyebilir ibm.com. Bu, onları gerçek zamanlı olarak duyusal veri akışlarını (görme, ses vb.) işlemek için çok uygun hale getirir. Ancak, SNN’ler için eğitim algoritmaları geliştirmek karmaşık bir iştir – araştırmacılar, eğitilmiş derin ağların dikenli karşılıklarına haritalanmasından biyolojik esinli öğrenme kurallarına kadar çeşitli yöntemler kullanır ibm.com. SNN’ler canlı bir araştırma alanıdır ve nöromorfik bulmacanın kritik bir parçasıdır.
• Memristörler ve Yeni Aygıtlar: Birçok nöromorfik platform hâlâ geleneksel silikon transistörler kullanıyor, ancak memristörler (hafıza dirençleri) gibi yeni aygıtlara büyük ilgi var. Bir memristör, akım akışına bağlı olarak direncini değiştirerek aynı anda veri depolayabilen (hafıza gibi) ve hesaplama yapabilen (direnç/ağ gibi) nanoskopik bir elektronik elemandır – esasen bir sinapsın bağlantıları güçlendirip zayıflatarak “hatırlama” yeteneğini taklit eder ibm.com. Memristörler ve diğer dirençli hafıza teknolojileri (ör. faz değişimli hafıza, ferroelektrik aygıtlar, spintronik aygıtlar) “analog” sinapslar olarak sürekli güncellenebilen yapılar sunabilir ve bellek içi hesaplama mimarilerini mümkün kılar. Hesaplamayı yapan fiziksel aygıtlarla belleği aynı yerde entegre ederek, geleneksel hesaplama paradigmasındaki ayrımı daha da ortadan kaldırırlar. Bu gelişmekte olan bileşenler kat kat verimlilik artışı vaat ediyor; ancak 2025 itibarıyla hâlâ deneysel aşamadalar ve güvenilirlik ile üretim konusunda zorluklarla karşılaşıyorlar. Bir uzmanın belirttiği gibi, analog nöromorfik sistemler büyük bir potansiyele sahip ancak “henüz teknolojik olgunluğa ulaşmadılar”, bu nedenle mevcut birçok tasarım (IBM’in NorthPole’u ve Intel’in Loihi’si gibi) yakın vadeli bir çözüm olarak dijital devrelere bağlı kalıyor spectrum.ieee.org.
• Asenkron Devreler ve Olay Tabanlı Donanım: Nöromorfik çipler genellikle asenkron mantık kullanır, yani her işlemi adım adım çalıştıran tek bir küresel saatleri yoktur. Bunun yerine, hesaplama dağıtılmıştır ve olay-tetiklemelidir. Bir nöron tetiklendiğinde, aşağı akıştaki nöronları tetikler; eğer herhangi bir aktivite yoksa, devrenin bazı bölümleri uyku moduna geçer. Bu donanım yaklaşımı, bazen “saatten bağımsız” veya olay tabanlı tasarım olarak adlandırılır, SNN’lerin seyrek, tetiklemeli iş yüklerini doğrudan destekler. Bu, çoğu CPU/GPU’nun senkron tasarımından bir ayrılıştır. Örneğin, IBM’in TrueNorth’u tamamen asenkron çalışıyordu ve nöronları, olaylar gerçekleştiğinde bir yonga üzeri ağda paketler aracılığıyla iletişim kuruyordu darpa.mil. Bu sadece enerji tasarrufu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda biyolojik sinir ağlarının ana bir saat olmadan paralel çalışmasına da uyum sağlar.
• Bellekte Hesaplama Mimarisi: Nöromorfik çiplerle sıkça ilişkilendirilen bir terim de bellekte hesaplamadır; burada bellek elemanları (SRAM, kalıcı bellek veya memristörler olsun) hesaplama birimleriyle aynı yerde bulunur. Böylece, nöromorfik tasarımlar veri hareketini en aza indirir – bu, bilişimde enerji tüketiminin en büyük kaynaklarından biridir newsroom.intel.com. Pratikte bu, bir çipteki her nöron çekirdeğinin kendi durumunu ve sinaptik ağırlıklarını depolayan yerel belleğe sahip olması, harici DRAM’e sürekli erişimi ortadan kaldırması anlamına gelebilir. IBM’in NorthPole çipi bunun bir örneğidir: harici belleği tamamen ortadan kaldırır, tüm ağırlıkları çip üzerinde tutar ve çipi bir sisteme “aktif bellek” aygıtı olarak gösterir spectrum.ieee.org. Bellekte hesaplama dijital olarak (NorthPole’un yaptığı gibi) veya analog yollarla (matris işlemlerini yerinde yapmak için memristör çaprazbar dizileri kullanarak) gerçekleştirilebilir. Bu kavram, beyin benzeri verimliliğe ulaşmanın merkezindedir.

Özetle, nöromorfik hesaplama nörobilimden (tetiklemeli nöronlar, plastik sinapslar), yeni donanımlardan (memristörler, faz değişimli bellek) ve geleneksel olmayan devre tasarımından (olay tabanlı, bellek-hesaplama entegrasyonu) yararlanarak, günümüzün enerjiye aç çiplerinden tamamen farklı ilkelerle çalışan bilişim sistemleri oluşturur.

Nöromorfik ve Geleneksel Hesaplama Paradigmaları

Nöromorfik hesaplamayı takdir edebilmek için, bunu 20. yüzyılın ortasından beri hakim olan geleneksel Von Neumann mimarisi ile karşılaştırmak faydalı olur. Klasik bir bilgisayarda (ister bir PC ister bir akıllı telefon olsun), tasarım temelde seri ve ayrılmıştır: merkezi bir işlemci, talimatları ve verileri bellekte alır, bunları (birbiri ardına, çok hızlı bir şekilde) işler ve sonuçları tekrar belleğe yazar. Modern CPU’lar ve GPU’lar paralel çekirdekler veya boru hatları kullansa bile, yine de Von Neumann darboğazı olarak bilinen sorundan muzdariptirler – verilerin sürekli olarak belleğe gidip gelmesi gerekir, bu da zaman ve enerji maliyetine yol açar colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Her bir malzeme için kilerden koşarak almak zorunda olan bir aşçıyı hayal edin; standart bilgisayarların çalışma şekli de buna benzer.

Öte yandan nöromorfik bilgisayarlar, hepsi paralel çalışan mini işlemcilerden (nöronlardan) oluşan devasa bir ağ gibi çalışır, her birinin kendi yerel belleği vardır. Merkezi bir saat veya talimatları seri olarak ilerleten bir program sayacı yoktur. Bunun yerine, hesaplama topluca ve eşzamansız olarak gerçekleşir: binlerce veya milyonlarca nöron aynı anda basit işlemler yapar ve sonuçları sivri uçlu sinyallerle iletir. Bu, insan beyninin görevleri nasıl ele aldığına benzer – milyarlarca nöron paralel olarak ateşlenir, tek bir CPU kontrolünde değildir. Sonuç olarak, sistem son derece paralel ve olay odaklı olabilir, aynı anda birçok sinyali işleyebilir ve yapılacak bir şey olmadığında doğal olarak bekler.

Faydalar arasında paralellik sayesinde hız ve çok daha yüksek enerji verimliliği bulunur. Geleneksel bir işlemci, büyük bir yapay zeka modelini çalıştırmak için 100 watt kullanabilir; bunun büyük kısmı milyarlarca transistörü çevirmek ve verileri bellek önbelleklerine taşımaktan kaynaklanır. Buna karşılık, nöromorfik çipler olayları ve seyrek ateşlemeyi kullanır: Eğer nöronların yalnızca %5’i aynı anda aktifse, diğer %95’i neredeyse hiç güç çekmez. Bu seyrek aktivite, nöromorfik mimarilerin belirli yapay zeka görevlerinde CPU/GPU’lara kıyasla 1000 kata kadar daha iyi enerji verimliliği göstermesinin bir nedenidir medium.com. Aslında, nöromorfik tasarımlarımızın ilham aldığı insan beyni yalnızca yaklaşık 20 watt güçle (loş bir ampulden az) çalışır, ancak görme ve desen tanıma gibi alanlarda mevcut süper bilgisayarlardan daha iyi performans gösterir medium.com. Intel’in nöromorfik laboratuvar direktörü Mike Davies’in de belirttiği gibi, “Bugünün yapay zeka modellerinin hesaplama maliyeti sürdürülemez oranlarda artıyor. Sektör, ölçeklenebilecek temelde yeni yaklaşımlara ihtiyaç duyuyor.” newsroom.intel.com Nöromorfik hesaplama, belleği hesaplama ile entegre ederek ve veri hareketini ve enerji kullanımını en aza indirmek için son derece paralel, beyin benzeri mimarilerden yararlanarak böyle yeni bir yaklaşım sunar newsroom.intel.com.

Ancak, nöromorfik hesaplamanın tüm hesaplama türleri için doğrudan bir yedek olmadığını belirtmek önemlidir. Geleneksel deterministik işlemciler, kesin ve doğrusal görevlerde (aritmetik, veritabanı sorguları vb.) mükemmeldir; buna karşılık nöromorfik sistemler, duyusal, algısal ve desen eşleştirme görevlerinde beyin benzeri işlemenin parladığı alanlarda öne çıkar. Geleceğe dair birçok vizyonda, nöromorfik çipler klasik CPU ve GPU’ları tamamlayacak – tıpkı bugün GPU’ların grafik ve sinir ağı matematiğini hızlandırması gibi, algı, öğrenme veya adaptasyon içeren yapay zeka iş yükleri için özel yardımcı işlemciler olarak görev yapacak. İki paradigma bir arada var olabilir; nöromorfik donanım “beyin benzeri” görevleri temelde daha verimli bir şekilde üstlenir. Özünde, Von Neumann makineleri ardışık sayı işleyiciler gibiyken, nöromorfik makineler paralel desen tanıyıcılar gibidir – her birinin kendine özgü bir yeri vardır.

Nöromorfik Teknolojiyi Sürükleyen Başlıca Oyuncular ve Projeler

Nöromorfik hesaplama, teknoloji şirketlerinden araştırma laboratuvarlarına ve akademiye kadar çok disiplinli bir çabadır. Büyük şirketler, girişimler ve devlet kurumları, beyin esinli donanım ve yazılım geliştirmek için bu alana dahil olmuştur. 2025 itibarıyla öne çıkan bazı önemli oyuncular ve projeler şunlardır:

• IBM: IBM, bilişsel hesaplama araştırmalarıyla öncülük etmiştir. 1M nörona sahip çığır açan TrueNorth çipinin (2014) ötesinde, Dharmendra Modha liderliğindeki IBM araştırma ekibi yakın zamanda yeni nesil nöromorfik çıkarım çipi olan NorthPole‘ü (2023) tanıttı. NorthPole’ün atılımı, hesaplama ve belleği çip üzerinde sıkı bir şekilde bütünleştirmesinde yatıyor; bu da yapay zeka çıkarım görevlerinde benzeri görülmemiş bir verimlilik sağlıyor spectrum.ieee.org. IBM, NorthPole’ün görüntü tanıma gibi kıyaslamalarda en son GPU’lardan bile daha iyi performans gösterdiğini ve bunu yalnızca çok küçük bir güç tüketimiyle başardığını bildiriyor spectrum.ieee.org. IBM’in uzun vadeli vizyonu, bu tür çipleri çok daha enerji verimli yapay zeka sistemlerine güç sağlamak için kullanmak; böylece yapay zekanın veri merkezlerinden uç cihazlara kadar her yerde, günümüzün enerji kısıtlamaları olmadan çalışmasını mümkün kılmak.
• Intel: Intel, özel bir Nöromorfik Hesaplama Laboratuvarı kurdu ve Loihi çip ailesini tanıttı. İlk Loihi (2017) ve Loihi 2 (2021), Intel’in Nöromorfik Araştırma Topluluğu aracılığıyla üniversitelere ve şirketlere sunulan araştırma çipleridir. Intel’in yaklaşımı tamamen dijitaldir, ancak asenkron dikenli çekirdekler ve çip üzerinde öğrenme içerir. Nisan 2024’te Intel, esasen binin üzerinde Loihi 2 çipinin bir araya getirilmesiyle oluşturulan nöromorfik bir süper bilgisayar olan Hala Point‘i duyurdu newsroom.intel.com. Sandia Labs’te konuşlandırılan Hala Point, 1 milyar nörondan fazlasını simüle edebiliyor ve büyük ölçekli beyin esinli algoritmalar ile sürekli öğrenen yapay zeka sistemlerini keşfetmek için kullanılıyor newsroom.intel.com. Intel, nöromorfik teknolojiyi daha sürdürülebilir yapay zeka için anahtar olarak görüyor ve yapay zeka modeli eğitimi ile çıkarımı için gereken gücü büyük ölçüde azaltmayı hedefliyor newsroom.intel.com. Mike Davies’in lansmanda belirttiği gibi, günümüz donanımıyla yapay zekayı ölçeklendirmek güç açısından engelleyici; bu nedenle Intel, bu verimlilik duvarını aşmak için nöromorfik tasarımlara yatırım yapıyor newsroom.intel.com.
• Qualcomm: Qualcomm, cihazlarda düşük güçlü yapay zeka için nöromorfik prensipleri araştırdı. İlk zamanlarda (2013-2015 civarı) “Zeroth” adında bir platform geliştirdi ve akıllı telefonlarda desen tanıma gibi görevler için sivrilen sinir ağı hızlandırıcılarını gösterdi. Son yıllarda Qualcomm’un nöromorfik çalışmaları daha az kamuya açık, ancak raporlar Ar-Ge’ye devam ettiklerini gösteriyor, özellikle de nöromorfik hesaplama ultra düşük güçlü edge AI ile uyumlu olduğu için (Qualcomm’un mobil ve gömülü çip işine doğal bir uyum) medium.com. Qualcomm’un ilgisi, mobil çip üreticilerinin bile cihaz pillerini tüketmeden yapay zeka taleplerine ayak uydurmak için beyin esinli tasarımlarda potansiyel gördüğünü vurguluyor.
• BrainChip Holdings: Avustralyalı bir girişim olan BrainChip, nöromorfik IP’yi ticarileştiren ilk şirketlerden biridir. Akida nöromorfik işlemcileri, edge cihazlarda bir yapay zeka hızlandırıcısı olarak kullanılabilen tamamen dijital, olay tabanlı bir tasarımdır brainchip.com. BrainChip, küçük güç bütçelerinde gerçek zamanlı öğrenme ve çıkarıma vurgu yapıyor – örneğin, IoT sensörlerine veya araçlara bulut bağlantısı olmadan yerel hareket veya anomali tanıma eklemek gibi. 2025 itibarıyla BrainChip, Akida’yı akıllı sensörlerden uzay ve havacılık sistemlerine kadar çeşitli ürünlere entegre etmek için ortaklarla çalışıyor ve hatta uzay uygulamaları için nöromorfik işlemeyi (NASA ve Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı gibi kuruluşlarla birlikte çalışarak) gösterdi embedded.com, design-reuse.com. BrainChip gibi girişimler, nöromorfik teknolojiyi edge AI ve IoT için pazara sunmaya yönelik artan ticari ilgiyi gösteriyor.
• Akademik ve Devlet Laboratuvarları: Akademik cephede, birçok üniversite ve koalisyon önemli nöromorfik sistemler inşa etti. SpiNNaker‘dan (Manchester Üniversitesi, İngiltere) bahsetmiştik; bu sistem 2018’de bir milyon çekirdekli donanım sinir ağına ulaştı ve insan beyninin nöronlarının %1’ini gerçek zamanlı modellemeyi hedefledi pawarsaurav842.medium.com. Ayrıca BrainScaleS (Heidelberg Üniversitesi, Almanya) var; bu sistem, büyük silikon plakalar üzerindeki analog devrelerle sinir ağlarını hızlandırılmış şekilde taklit ediyor (öğrenmeyi incelemek için sinirsel süreçleri adeta “ileri sarıyor”). ABD’de ise Stanford (bir milyon nöron simülasyonu yapabilen Neurogrid sistemini geliştirdi ibm.com) ve MIT gibi araştırma kurumlarının aktif nöromorfik mühendislik laboratuvarları bulunuyor. DARPA gibi devlet kurumları, fotonik nöromorfik çipleri araştıran “Elektronik Fotonik Sinir Ağları” gibi programlara fon sağlamaya devam ediyor. Bu arada, AB’nin İnsan Beyni Projesi (HBP), Nöromorfik Hesaplama Platformu aracılığıyla nöromorfik altyapılara büyük yatırım yaptı ve EBRAINS araştırma altyapısı altındaki halef girişimleri, bilim insanlarına nöromorfik donanımlara erişim sağlamaya devam ediyor ibm.com.
• Diğer Sektör Oyuncuları: IBM ve Intel’in ötesinde, Samsung ve HRL Laboratories gibi şirketler de nöromorfik teknolojiyle ilgileniyor. 2021’de Samsung araştırmacıları, beynin nöronal bağlantılarını bellek çiplerine “kopyala-yapıştır” vizyonunu duyurdu; bu, biyolojik bir beynin bağlantısallığını nöromorfik bir sistem olarak haritalamak için 3D bellek dizileri kullanmayı öngörüyor – pratik uygulamadan hâlâ çok uzak, iddialı bir hedef. HRL Labs (Boeing ve GM’nin ortak sahipliğinde) 2019’da tek seferde öğrenme yeteneği gösteren memristörlü bir nöromorfik çip geliştirdi (cihaz, bir deseni tek bir örnekten tanımayı öğrenebiliyordu). Ayrıca, GrAI Matter Labs (GrAI “NeuronFlow” çipleriyle ibm.com) ve SynSense (Zürih/Çin merkezli, ultra düşük güçlü görüntüleme çipleriyle bilinen bir şirket) gibi Avrupalı girişimler de dikkat çekici katkılar sunuyor.

Özetle, nöromorfik alan; sınırları zorlayan teknoloji devleri, özelleşmiş pazarlara yenilik getiren girişimler ve yeni ufuklar keşfeden akademik konsorsiyumların iş birliğiyle şekilleniyor. Bu geniş ekosistem, ilerlemeyi hızlandırıyor ve nöromorfik fikirleri laboratuvardan çıkarıp gerçek dünya uygulamalarına taşıyor.

Mevcut Uygulamalar ve Gerçek Dünya Kullanım Alanları

Nöromorfik hesaplama hâlâ gelişmekte olan bir teknoloji olduğundan, gerçek dünya uygulamaları henüz emekleme aşamasındadır – ancak çeşitli alanlarda umut verici gösterimler yapılmıştır. Beynimizin son derece iyi (ve verimli) bir şekilde başa çıktığı, ancak geleneksel bilgisayarların zorlandığı görevleri düşünün; işte nöromorfik sistemlerin parladığı yer burasıdır. İşte bazı önemli kullanım örnekleri ve potansiyel uygulamalar:

• Otonom Araçlar: Sürücüsüz arabalar ve dronlar, dinamik ortamlara gerçek zamanlı olarak tepki vermek zorundadır. Nöromorfik çipler, hızlı paralel işlem ve düşük güç tüketimiyle, araçların çevreyi algılamasına ve karar vermesine bir insan sürücüye daha yakın şekilde yardımcı olabilir. Örneğin, bir nöromorfik işlemci kamera ve sensör verilerini alıp engelleri tespit edebilir veya çok düşük gecikmeyle navigasyon kararları verebilir. IBM araştırmacıları, nöromorfik hesaplamanın otonom araçlarda daha hızlı rota düzeltmeleri ve çarpışma önleme sağlayabileceğini, üstelik bunu yaparken enerji tüketimini dramatik şekilde azaltabileceğini belirtiyor (bu, elektrikli araçlar ve dronlar için önemlidir) ibm.com. Pratikte, bir dikenli sinir ağı bir arabanın çevresini sürekli analiz edebilir, ancak yalnızca ilgili bir olay olduğunda (örneğin bir yaya yola çıktığında) nöronları tetikleyerek, boşta hesaplama için enerji harcamadan hızlı refleksler sağlar.
• Siber Güvenlik ve Anomali Tespiti: Siber güvenlik sistemlerinin, büyük veri akışları içinde olağandışı kalıpları (potansiyel saldırı veya dolandırıcılık) tespit etmesi gerekir. Nöromorfik mimariler, desen tanıma konusunda doğal olarak yeteneklidir ve anormallikleri gerçek zamanlı olarak işaretlemek için kullanılabilir. Olay odaklı olduklarından, ağ trafiğini veya sensör verilerini izleyip yalnızca gerçekten anormal bir desen ortaya çıktığında tetiklenirler. Bu, düşük gecikmeyle gerçek zamanlı tehdit tespiti sağlar ve enerji açısından o kadar verimlidir ki, böyle bir sistem mütevazı donanımda bile sürekli çalışabilir ibm.com. Bazı deneylerde, nöromorfik çipler, “normal” kalıpları öğrenip ardından her veri noktasını enerji tüketen bir CPU’dan geçirmeden sapmaları tespit ederek ağ saldırılarını veya kredi kartı dolandırıcılığını tespit etmek için kullanılmıştır.
  • Edge AI ve IoT Cihazları: Nöromorfik hesaplamanın en acil kullanım alanlarından biri, güç ve işlem kaynaklarının sınırlı olduğu uç cihazlarda – akıllı sensörler, giyilebilir cihazlar veya ev aletleri gibi – ortaya çıkmaktadır. Nöromorfik çiplerin ultra düşük güçle çalışması, bu cihazlara (ses tanıma, hareket tanıma veya olay algılama gibi) yapay zeka yeteneklerini bulut sunucularına veya sık pil şarjına ihtiyaç duymadan kazandırabilir ibm.com. Örneğin, nöromorfik bir görsel sensörle donatılmış bir drone, yarasa gibi ekolokasyon kullanarak kendi başına engellerden kaçınarak ve hızlı, verimli bir şekilde tepki vererek gezinebilir. Nöromorfik görme sistemlerine sahip dronelar, yalnızca yeni bir duyusal girdi olduğunda hesaplamayı artırarak karmaşık arazilerde hareket edebilme ve değişikliklere tepki verebilme yeteneğini göstermiştir; bu, bir canlının beyninin çalışma şekline benzer builtin.com. Benzer şekilde, küçük bir nöromorfik çipe sahip bir akıllı saat veya sağlık monitörü, biyosinyalleri (kalp atış hızı, EEG vb.) yerel olarak sürekli analiz edebilir, aritmi veya nöbet gibi anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve bunu tek bir pil şarjıyla günlerce yapabilir – bu, geleneksel çiplerle son derece zordur. (Nitekim, yakın zamanda bir anekdotta, nöromorfik destekli bir akıllı saatin bir hastanın kalp aritmisini anında tespit ettiği, bunun bulut tabanlı analizle zor olacağı belirtilmiştir medium.com.)
• Desen Tanıma ve Bilişsel Hesaplama: Nöromorfik sistemler, gürültülü verilerde desen tanıma gerektiren görevlerde doğuştan iyidir – ister görüntüler, ister sesler, ister sensör sinyalleri olsun. Deneysel ortamlarda görüntü tanıma, konuşma ve işitsel işleme, hatta koku algılama (Intel’in Loihi çipinin farklı kokuları öğrenmesi gibi) alanlarında kullanılmışlardır pawarsaurav842.medium.com. Nöromorfik çipler ayrıca analog sensörlerle (örneğin, bir sahnedeki değişiklikler için spike üreten dinamik görsel sensörler gibi) arayüz oluşturabilir ve uçtan uca nöromorfik algılama sistemleri oluşturabilir. Tıpta, nöromorfik işlemciler biyomedikal sinyal akışlarını (örneğin EEG beyin dalgaları) analiz edebilir ve tanı için önemli olayları veya desenleri seçebilir ibm.com. Öğrenme ve uyum sağlama yetenekleri sayesinde, cihaz üzerinde kişiselleştirilmiş desen tanıma da yapabilirler – örneğin, nöromorfik bir işitme cihazı, kullanıcının ortamına sürekli uyum sağlayabilir ve gürültü ile konuşmayı ayırt etme yeteneğini geliştirebilir.
• Robotik ve Gerçek Zamanlı Kontrol: Robotik genellikle motorları kontrol etmek, sensörleri yorumlamak ve anında kararlar almak için sıkı geri besleme döngüleri gerektirir. Nöromorfik kontrolörler, robotlara bir tür refleks ve uyum yeteneği kazandırabilir. Bilgiyi paralel olarak işledikleri ve duyusal geri bildirimden öğrenebildikleri için, dengesini sağlama, kavrama veya öngörülemeyen arazide yürüme gibi görevler için çok uygundurlar. Araştırmacılar, nöromorfik çipleri robotik kol ve bacakları kontrol etmek için kullandılar; burada kontrolör, sensör girdilerine göre motor sinyallerini gerçek zamanlı olarak ayarlamayı öğrenebilir, tıpkı bir insanın motor becerileri öğrenmesi gibi. Gözlemlenen avantajlardan biri, sivri uçlu sinir ağlarıyla çalışan robotların bazı nöronlar arızalansa bile çalışmaya devam edebilmesidir (bir tür zarif bozulma), bu da biyolojik sistemlere benzer bir hata toleransı sağlar colocationamerica.com. Boston Dynamics gibi şirketler, robot verimliliğini ve tepki sürelerini artırmak için nöromorfik esinli sistemleri keşfetmeyi ima etmiştir. Üretimde, nöromorfik bir görüş sistemi, bir robotun nesneleri tanımasını veya yoğun bir fabrika zemininde daha doğal bir şekilde gezinmesini ve ani değişikliklere daha hızlı yanıt vermesini sağlayabilir builtin.com.
• Beyin-Makine Arayüzleri ve Nörobilim: Nöromorfik çipler, biyolojik beyinlere çok yakın prensiplerle çalıştığı için, nörobilimi anlamak ve hatta canlı nöronlarla arayüz oluşturmak için bir araç olarak kullanılmaktadır. Örneğin, bilim insanları canlı nöral kültürleri nöromorfik donanıma bağlayarak hibrit sistemler oluşturabilir, çipi kullanarak biyolojik nöronları gerçek zamanlı olarak normal bilgisayarların kolayca yapamayacağı şekillerde uyarabilir veya izleyebilirler. Ayrıca, nöromorfik modeller, nörobilimcilerin beyindeki belirli nöral devrelerin nasıl çalışabileceğine dair hipotezleri test etmelerine yardımcı olur; bu devreleri dijital ortamda kopyalayarak benzer şekilde davranıp davranmadıklarını görebilirler. Bunlar daha çok araştırma uygulamaları olsa da, teknolojinin çok yönlülüğünü vurgular.

Şunu belirtmek gerekir ki bu uygulamaların çoğu hâlâ prototip veya araştırma aşamasındadır. 2025 yılında nöromorfik hesaplama, geleneksel yapay zekânın belki de 2010’ların başındaki durumuna benzer – umut verici demolar ve niş kullanımlar görüyoruz, ancak teknoloji laboratuvardan yeni yeni çıkmaya başlıyor. Gartner ve PwC gibi teknoloji danışmanlık şirketleri, nöromorfik hesaplamayı önümüzdeki yıllarda izlenmesi gereken yeni bir teknoloji olarak göstermiştir ibm.com. Beklenti, donanım ve yazılım olgunlaştıkça, nöromorfik işlemcilerin günlük cihazlara devasa bilgi işlem kaynaklarına ihtiyaç duymadan algısal zekâ kazandırması yönünde. Sürücüsüz arabalardan küçük tıbbi implantlara kadar, güç veya boyut kısıtlı ortamlarda gerçek zamanlı yapay zekâ gerektiren her senaryo, nöromorfik çözümler için bir aday olabilir.

Zorluklar ve Sınırlamalar

Heyecan verici potansiyeline rağmen, nöromorfik bilişim önemli zorluklarla karşı karşıyadır ve daha geniş çapta benimsenmesi için aşılması gereken engeller vardır. Bu zorlukların çoğu, nöromorfik yaklaşımların mevcut duruma kıyasla kökten farklı olmasından kaynaklanır; donanım, yazılım ve hatta eğitim alanlarında yeni bir düşünce tarzı gerektirir. 2025 itibarıyla başlıca engellerden ve sınırlamalardan bazıları şunlardır:

• Teknolojinin Olgunluğu: Nöromorfik bilişim henüz olgunlaşmış, ana akım bir teknoloji değildir. Gartner’ın hype döngüsüne göre erken aşamalarda yer alır – umut verici, ancak henüz yaygın kullanıma hazır değil ibm.com. Mevcut nöromorfik çipler çoğunlukla araştırma prototipleri veya sınırlı üretim cihazlardır. Nöromorfik donanım tasarımı veya performans ölçütleri için henüz yaygın olarak kabul görmüş endüstri standartları yoktur builtin.com. Bu durum, potansiyel kullanıcıların sistemleri değerlendirmesini ve karşılaştırmasını zorlaştırır. Sonuç olarak, kuruluşlar nöromorfik teknolojiyi temkinli bir şekilde araştırıyor, çünkü bu teknolojinin hâlâ gelişmekte olduğunu ve tüm problemler için geleneksel çözümlerden hemen daha iyi performans göstermeyebileceğini biliyorlar.
• Yazılım ve Araç Eksikliği: En büyük darboğazlardan biri yazılım ekosistemidir. Bilgi işlem dünyası onlarca yıldır Von Neumann makineleri etrafında inşa edilmiştir – programlama dilleri, derleyiciler, işletim sistemleri ve geliştirici uzmanlığı hep geleneksel mimariyi varsayar. Buna karşılık, nöromorfik donanım farklı bir programlama yaklaşımı gerektirir (daha çok sinir ağları tasarlamak ve modelleri ayarlamak, ardışık kod yazmaktan ziyade). Şu anda, nöromorfik sistemler için “uygun yazılım geliştirme araçları gerçekten mevcut değil”, bir araştırmacının belirttiği gibi builtin.com. Birçok nöromorfik deney, özel yazılımlara veya sinir ağı çerçevelerinin uyarlamalarına dayanır. (Örneğin, Intel’in Loihi için açık kaynaklı Lava çerçevesi veya Nengo gibi üniversite projeleri) gibi çabalar sürüyor, ancak ölçekli dikenli sinir ağları için TensorFlow veya PyTorch’a benzer birleşik, kullanımı kolay bir platform yok. Bu dik öğrenme eğrisi benimsemeyi sınırlar – tipik bir yapay zeka geliştiricisi, kapsamlı bir yeniden eğitim olmadan kolayca bir nöromorfik çip alıp bir uygulama dağıtamaz. Yazılım yığını, kütüphaneler ve simülatörlerin iyileştirilmesi topluluk için kritik bir görevdir.
• Programlama Paradigmasında Değişim: Araç meselesiyle ilgili olarak, düşünmede temel bir paradigma değişimi söz konusu. Bir nöromorfik sistemi programlamak, bir Python betiği yazmak gibi değildir; daha çok beyin benzeri bir modeli tasarlamak ve eğitmek gibidir. Geliştiricilerin bilgisayar biliminin yanı sıra nörobilim kavramlarına (spike oranları, sinaptik plastisite) da aşina olması gerekir. Bu da giriş için yüksek bir bariyer olduğu anlamına gelir. Bugün dünya genelinde gerçek anlamda nöromorfik bilişim uzmanı olan sadece birkaç yüz kişinin olduğu tahmin ediliyor builtin.com. Bu yetenek açığını kapatmak bir zorluk – ya bu disiplinlerarası alanda daha fazla insanı eğitmemiz ya da karmaşıklığı soyutlayan daha üst düzey araçlar yaratmamız gerekiyor. O zamana kadar, nöromorfik bilişim bir ölçüde butik kalacak ve esas olarak uzman araştırma gruplarının erişimine açık olacak.
• Donanım Ölçeklenebilirliği ve Üretimi: Nöromorfik donanımın beynin karmaşıklığını güvenilir şekilde taklit edecek şekilde inşa edilmesi son derece zordur. Loihi ve TrueNorth gibi dijital çipler bir milyon nöron veya daha fazlasına ölçeklenebileceğimizi gösterse de, beyin ölçeğine (insan beyninde 86 milyar nöron) ulaşmak hâlâ çok uzakta. Daha da önemlisi, sinapsları en iyi şekilde taklit edebilecek analog yaklaşımlar (memristörler vb. kullanarak) henüz üretime hazır değil – bunları kararlı ve tekrarlanabilir kılmak için yeni malzemelere ve üretim süreçlerine ihtiyaç var spectrum.ieee.org. En son analog cihazlar genellikle cihaz değişkenliği, kayma veya sınırlı dayanıklılık gibi sorunlarla karşılaşıyor. Öte yandan dijital nöromorfik çipler standart CMOS üretiminden faydalanıyor, ancak analoglara kıyasla bazı verimlilik veya yoğunluk kayıpları olabilir. Ayrıca nöromorfik çiplerin mevcut bilişim sistemlerine entegre edilmesi (iletişim arayüzleri, form faktörleri vb.) de bir başka zorluk. IBM’in NorthPole çipi, bir ana sistem için “aktif bellek” olarak görünerek bu sorunu çözmeye çalışıyor spectrum.ieee.org, ancak bu tür entegrasyon çözümleri hâlâ deneyseldir. Kısacası, nöromorfik donanım eşiğinde – umut verici, ancak kitlesel üretim için sağlam, ölçeklenebilir ve maliyet etkin hale gelmesi için daha fazla Ar-Ge gerekmekte.
• Standardizasyon ve Kıyaslamalar: Geleneksel bilişimde, iyi tanımlanmış kıyaslamalarımız (CPU’lar için SPEC, AI hızlandırıcılar için MLPerf vb.) ve performans için metriklerimiz vardır. Nöromorfik sistemlerde ise, performansın adil bir şekilde nasıl ölçüleceği ve karşılaştırılacağı henüz net değildir. Bir çip dikenli bir sinir ağı çalıştırırken, diğeri standart bir sinir ağı çalıştırıyorsa, belirli bir görevde “doğruluk” veya “verim” nasıl karşılaştırılır? Nöromorfik avantajlara (sürekli öğrenme veya enerji kısıtlı desen tanıma gibi) oynayan yeni kıyaslamalar geliştiriliyor, ancak topluluk bunlarda anlaşana kadar, nöromorfik çözümlerin değerini dışarıdakilere kanıtlamak zordur builtin.com. Bu standart metrik ve mimari eksikliği, araştırma grupları arasında sonuç paylaşımını da sorunlu hale getiriyor – bir çipte çalışan bir şey, nöron modelleri veya araç zincirleri farklıysa diğerine taşınamayabilir.
• Mevcut AI ile Uyumluluk: Şu anda, dünyanın AI’sının çoğu GPU’lar ve TPU’lar için ayarlanmış derin öğrenme modelleri üzerinde çalışıyor. Bu modeller yüksek hassasiyetli aritmetik, yoğun matris çarpımları vb. kullanır ve bunlar doğrudan dikenli nöromorfik donanımla uyumlu değildir. Nöromorfik verimlilikten yararlanmak için genellikle standart bir sinir ağını dikenli bir sinir ağına dönüştürmek veya yeniden eğitmek gerekir; bu süreçte bir miktar doğruluk kaybı yaşanabilir builtin.com. Bazı görevlerde, dikenli paradigma zorlandığında performans düşebilir. Ayrıca, belirli AI algoritmaları (dil modellerinde kullanılan büyük dönüştürücüler gibi) henüz dikenli uygulamalara açıkça uygun değildir. Bu, nöromorfik çiplerin şu anda niş alanlarda (ör. görüntü, sensör işleme, basit pekiştirmeli öğrenme) başarılı olduğu, ancak şu anda tüm AI problemleri için evrensel bir çözüm olmadıkları anlamına gelir. Araştırmacılar, doğruluk farkını kapatmak için hibrit yaklaşımlar ve daha iyi eğitim teknikleri üzerinde çalışıyor, ancak bir nöromorfik sistemin belirli bir uygulama için geleneksel bir sistemle aynı kaliteyi sağlayacağından emin olmak hâlâ bir zorluktur.
• Pazar ve Ekosistem Zorlukları: İş açısından bakıldığında, nöromorfik bilişim hâlâ “öldürücü uygulamasını” ve ticarileşme için net bir yol arıyor. Yatırımcılar ve şirketler temkinli, çünkü teknolojinin geri dönüş süresi belirsiz. 2025 başında yapılan bir analiz, nöromorfik bilişimi “zorlu pazar sorunlarına sahip umut verici bir yenilik” olarak tanımladı ve potansiyel yüksek olsa da, hemen gelir getiren uygulamaların eksikliği nedeniyle şirketler için riskli bir bahis olduğunu belirtti omdia.tech.informa.com. Biraz tavuk-yumurta sorunu var: Donanım üreticileri, çipleri ölçekli üretmek için talebi bekliyor, ancak son kullanıcılar uygulama geliştirmek için erişilebilir çipleri bekliyor. Yine de, momentum artıyor ve niş uygulamalar (örneğin, enerji tasarrufunun çok önemli olduğu uzay uyduları veya askeri sensörlerde nöromorfik çipler) gerçek değer göstermeye başlıyor ve bu da pazarı kademeli olarak genişletebilir.

Özetle, 2025 yılında nöromorfik hesaplama araştırma ve mühendisliğin ön saflarında yer almaktadır. Alan, teknoloji geliştirme, araçlar ve ekosistem oluşturma konularında kolay olmayan zorluklarla karşı karşıyadır. Ancak, bu zorlukların hiçbiri temel bir engel değildir – erken paralel bilgisayarların veya genel amaçlı hesaplama için GPU’ların ilk günlerinde karşılaşılan engellere benzemektedirler. Topluluk standardizasyonu ele aldıkça, donanımı geliştirdikçe ve daha fazla geliştirici eğittikçe, bu sınırlamaların çoğunun önümüzdeki yıllarda azalmasını bekleyebiliriz. 2025 yılında Nature dergisinde yayınlanan bir perspektif, bazı yanlış başlangıçlardan sonra, son gelişmelerin (daha iyi eğitim algoritmaları, dijital tasarım iyileştirmeleri ve bellek içi hesaplama) birleşiminin “artık yaygın ticari benimsemeyi vaat ettiğini” iyimser bir şekilde belirttiğini, bu sistemlerin ölçekli olarak nasıl programlanıp dağıtılacağının çözülmesi şartıyla nature.com. Bu çözümler üzerinde aktif olarak çalışılıyor ve önümüzdeki on yıl, nöromorfik hesaplamanın buradan ne kadar ileri gideceğini muhtemelen belirleyecek.

Son Gelişmeler ve Haberler (2025 itibarıyla)

Son birkaç yıl, nöromorfik hesaplamada önemli dönüm noktaları ve yeniden artan ilgi ile geçti; bu da alanın ivme kazandığını gösteriyor. 2025 yılına kadar olan bazı son gelişmeler şunlardır:

• Intel’in Hala Point’u – Nöromorfik Ölçekte Sınırları Zorluyor: Nisan 2024’te Intel, şimdiye kadar inşa edilmiş en büyük nöromorfik hesaplama sistemi olan Hala Point’i duyurdu newsroom.intel.com. Hala Point, 1.152 Loihi 2 çipini bir araya getirerek yaklaşık 1,15 milyar nöronluk bir sinirsel kapasiteye ulaşıyor (bir baykuşun beyniyle karşılaştırılabilir) newsroom.intel.com. Sandia Ulusal Laboratuvarları’na kurulan bu sistem, nöromorfik algoritmaların ölçeklendirilmesi için bir araştırma test ortamı olarak kullanılıyor. Özellikle, Hala Point ana akım yapay zeka iş yüklerini (derin sinir ağları gibi) benzeri görülmemiş bir verimlilikle çalıştırma yeteneğini gösterdi – testlerde saniyede 20 katrilyon işlem ve watt başına saniyede 15 trilyondan fazla işlem elde etti newsroom.intel.com. Intel, bunun bu görevlerde GPU/CPU kümelerinin performansına rakip olduğunu veya aştığını, ancak çok daha iyi enerji verimliliğiyle gerçekleştiğini iddia ediyor newsroom.intel.com. Bunun önemi, nöromorfik sistemlerin artık sadece oyuncak modeller olmaktan çıkıp, endüstriyle ilgili ölçeklerde yapay zeka görevlerini üstleniyor olması; bu da nöromorfik yaklaşımların gelecekte mevcut yapay zeka hızlandırıcılarını tamamlayabileceğini veya onlarla rekabet edebileceğini gösteriyor. Intel Labs’tan Mike Davies, Hala Point’in derin öğrenme verimliliğini “yeni beyin esinli öğrenme” ile birleştirerek daha sürdürülebilir yapay zekayı keşfetmeye olanak tanıdığını ve bu tür araştırmaların, mevcut verimsiz eğit-sonra-uygula döngüsü yerine sürekli öğrenen yapay zeka sistemlerine yol açabileceğini belirtti newsroom.intel.com.
• IBM’in NorthPole’u ve Bilimsel Atılımı: 2023’ün sonlarında IBM, NorthPole çipinin detaylarını Science dergisinde yayımlayarak spectrum.ieee.org’da büyük ilgi topladı. NorthPole, yalnızca ham teknik özellikleriyle (önceden bahsedildiği gibi) değil, nöromorfik çiplerin geleneksel sistemlere entegre edilmesi için net bir yol göstermesiyle de önem taşıyor. Dışarıdan bakıldığında bir bellek bileşeni gibi davranıyor, bu da onun bir bilgisayarın bellek veri yoluna takılıp mevcut CPU’larla çalışabileceği anlamına geliyor spectrum.ieee.org. Bu tür bir entegrasyon, ticarileşme için kritik önemde. Science makalesi, NorthPole’un görsel yapay zeka modellerini (görüntü sınıflandırma için ResNet-50 ve nesne tespiti için YOLO gibi) NVIDIA V100 GPU’dan çok daha hızlı ve verimli çalıştırdığını – ve hatta enerji verimliliğinde en üst düzey NVIDIA H100’ü yaklaşık 5 kat geçerek spectrum.ieee.org – gösterdi. Bağımsız bir uzman olan UCLA’dan Profesör Vwani Roychowdhury, bu çalışmayı “mühendisliğin bir başyapıtı” olarak nitelendirdi ve analog nöromorfik teknolojinin henüz hazır olmaması nedeniyle NorthPole’un dijital yaklaşımının “yapay zekanın ihtiyaç duyulan yere yakın bir şekilde konuşlandırılması için kısa vadeli bir seçenek sunduğunu” belirtti spectrum.ieee.org. Başka bir deyişle, IBM, nöromorfik çiplerin bugünün üretim teknolojisiyle artık pratik etkiler yaratmaya başlayabileceğini gösterdi. Bu gelişme teknoloji medyasında geniş yer buldu ve nöromorfik fikirlerin gerçek ürünlere taşınmasında büyük bir adım olarak görüldü.
• Uzay ve Savunma için Beyin Esinli Yapay Zeka: 2022 ve 2023’te NASA ve ABD Savunma Bakanlığı gibi kurumlar, nöromorfik işlemcileri özel amaçlar için denemeye başladı. NASA, radyasyon toleransı ve düşük güç tüketiminin kritik olduğu uydu görüntü işleme ve uzay aracı navigasyonu için nöromorfik bir çip (Loihi) test etti. Amaç, bir uydudaki küçük bir nöromorfik yardımcı işlemcinin sensör verilerini yerinde analiz edebilmesi (örneğin, bir gezegenin yüzeyinde özellikleri tespit etmek veya uzay aracı telemetrilerinde anormallikleri belirlemek) ve böylece Dünya ile sürekli iletişim ihtiyacını azaltarak bant genişliği ve enerji tasarrufu sağlaması. Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı, nöromorfik teknolojinin otonom uçaklar veya füze tespit sistemleri için embedded.com karmaşık sensör sinyallerini haritalayıp haritalayamayacağını görmek için (ör. BrainChip gibi) girişimlerle iş birliği yaptı. Nöromorfik sistemlerin aşırı enerji verimliliği ve gerçek zamanlı öğrenme yeteneği, pil veya güneş enerjisiyle çalışan otonom askeri sistemler için çok cazip. Bu projeler çoğunlukla test aşamasında, ancak laboratuvar dışında nöromorfik donanımın güvenilirliğine olan güvenin arttığını gösteriyor.
• Ticari Edge AI Ürünleri: 2025 yılına geldiğimizde, nöromorfik teknolojiyi entegre eden ilk ticari ürünlerin ortaya çıktığını görüyoruz. Örneğin, BrainChip’in Akida IP’si otomotiv sensör modüllerinde kullanılmak üzere lisanslandı – buna bir örnek, nöromorfik ağların bir arabanın lastik basıncı sensörlerinden gelen verileri analiz ederek lastik kaymasını veya yol koşullarındaki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak tespit etmesi. Bir diğer örnek ise akıllı ev cihazları: cihaz üzerinde kişi tanıma ve hareket kontrolü yapabilen, tek bir pille aylarca çalışabilen nöromorfik özellikli bir kamera. Bunlar henüz herkesin bildiği markalar olmasa da, nöromorfik hesaplamanın niş ve yüksek değerli uygulamalarda kendine yer bulduğunu gösteriyor. Analistler, Nesnelerin İnterneti (IoT) büyüdükçe küçük ve düşük güçlü yapay zekaya olan ihtiyacın patlayacağını ve nöromorfik çiplerin entegrasyonu kolay olduğu takdirde bu pazarın önemli bir bölümünü ele geçirebileceğini öngörüyor. Pazar araştırma raporları, önümüzdeki on yılda nöromorfik hesaplama gelirlerinde hızlı bir büyüme öngörüyor – yıllık bileşik büyüme oranı %25-30 civarında – ve 2030 yılına kadar çok milyar dolarlık bir pazar oluşabileceğini belirtiyor builtin.com.
• Küresel İşbirliği ve Konferanslar: Nöromorfik topluluk, ilerlemeleri aktif olarak paylaşıyor. Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) ve IEEE’nin Neuro Inspired Computational Elements (NICE) gibi konferanslarda katılımda büyük bir artış rapor edildi. 2023’te Telluride atölyesinde nöromorfik kontrollü robot köpekler, tek kartlı nöromorfik sistemlerde çalışan yüz tanıma demoları ve daha fazla nöromorfik sensör füzyonu uygulamaları sergilendi. Ayrıca, açık kaynaklı çalışmalar da artıyor – örneğin, Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) kodu ve simülatörleri dünya çapında araştırmacıların kullanımına sunulmuş durumda ve Intel’in Loihi için geliştirdiği Lava yazılımı 2022’nin sonunda açık kaynak yapıldı, böylece topluluk algoritma ve kullanım senaryolarına katkı sağlayabiliyor.
• Yapay Zekâ Enerji Krizi ve Nöromorfik Umut: Son dönemdeki haberlerin bir teması da yapay zekânın enerji maliyeti. Büyük dil modelleri ve yapay zekâ hizmetleri giderek daha fazla enerji tüketirken (bazı tahminlere göre yapay zekâ endüstrisinin elektrik kullanımı küresel enerjinin büyük ve artan bir kısmını oluşturuyor), nöromorfik hesaplama genellikle potansiyel bir çözüm olarak öne çıkıyor. 2025’in başlarında, Medium’da yayımlanan bir makalede yapay zekânın enerji ayak izinin hızla arttığına dikkat çekildi ve nöromorfik çipler “yapay zekânın yeşil, zeki geleceği” olarak tanımlandı; 2025’in, sektörün enerji tüketimini dizginlemek için beyin esinli çiplere ciddi şekilde yöneldiği bir dönüm noktası olabileceği öne sürüldü medium.com. Bu anlatı teknoloji gazeteciliğinde ve yapay zekâ konferanslarında giderek daha fazla yer buluyor: özetle, sürdürülebilir yapay zekâ için nöromorfik hesaplama. Hükümetler de, enerji verimli bilişim girişimleriyle, hem yapay zekâ performans artışını sürdürmek hem de enerji ve karbon maliyetlerini azaltmak amacıyla nöromorfik araştırmaları finanse etmeye başlıyor.

Tüm bu gelişmeler, birden fazla cephede hızla ilerleyen bir alanın resmini çiziyor: bilimsel anlayış, mühendislik başarıları ve ilk ticari denemeler. Nöromorfik hesaplamanın uzun bir kuluçka döneminden pratik gösterim aşamasına geçtiği hissi var. Henüz “ana akım” haline gelmemiş olsa da, 2023–2025’teki ilerleme bunun önümüzdeki yıllarda değişebileceğini gösteriyor. Toplulukta genel kanı, kalan engeller (özellikle yazılım ve ölçeklenebilirlik) aşılırsa, nöromorfik teknolojinin bir sonraki yapay zeka dalgasını mümkün kılmak için oyunun kurallarını değiştirebileceği yönünde – mevcut mimarilerle ulaşabileceğimizden daha uyarlanabilir, her zaman açık ve enerji verimli bir yapay zeka dalgası.

Geleceğe Dair Uzman Görüşleri

Bu genel bakışı tamamlamak için, alanda uzmanların nöromorfik hesaplama ve geleceği hakkında ne söylediklerini duymak aydınlatıcıdır. İşte önde gelen araştırmacı ve sektör temsilcilerinden birkaç anlamlı alıntı ve bakış açısı:

• Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, Beyin Esinli Hesaplama Baş Bilimcisi): “NorthPole, beyin esinli hesaplama ile silikona optimize edilmiş hesaplama, hesaplama ile bellek, donanım ile yazılım arasındaki sınırları birleştiriyor.” spectrum.ieee.org Modha, IBM’in NorthPole ile geleneksel bilgisayar tasarımındaki ayrımları bulanıklaştırdığını vurguluyor – hem işlemci hem bellek, hem donanım hem algoritma olan yeni bir çip sınıfı yaratıyor. Uzun süredir belleğin hesaplama ile aynı yerde bulunmasının beyin benzeri verimliliğe ulaşmanın anahtarı olduğunu savunuyor. Ona göre, gerçekten nöromorfik çipler tüm yığının yeniden düşünülmesini gerektiriyor ve NorthPole’un GPU’ları geride bırakmadaki başarısı, bu alışılmadık yaklaşımın işe yaradığının bir kanıtı. Modha, ölçeklendirildiği takdirde nöromorfik sistemlerin, belirli görevlerde insan korteksinin yeteneklerine yaklaşabileceğini, üstelik bunu günümüz süper bilgisayarlarının kullandığı gücün çok küçük bir kısmıyla yapabileceğini bile öne sürüyor spectrum.ieee.org.
• Mike Davies (Intel Nöromorfik Hesaplama Laboratuvarı Direktörü): “Günümüzün yapay zeka modellerinin hesaplama maliyeti sürdürülemez oranlarda artıyor… Sektörün, ölçeklenebilen temelde yeni yaklaşımlara ihtiyacı var.” newsroom.intel.com Davies, yapay zekanın karşılaştığı güç verimliliği duvarı hakkında sıkça konuşuyor. Soruna daha fazla GPU eklemenin, enerji ve ölçeklenebilirlik sınırlamaları nedeniyle uzun vadede geçerli bir çözüm olmadığını belirtiyor. Ona göre nöromorfik hesaplama, ilerlemenin devam etmesini sağlayacak az sayıdaki yoldan biri. Intel’in stratejisi de bu inancı yansıtıyor: Loihi ve Hala Point gibi nöromorfik araştırmalara yatırım yaparak, gelecekteki yapay zekayı sadece daha hızlı değil, çok daha verimli hale getirebilecek yeni algoritmalar (sürekli öğrenme, seyrek kodlama vb. gibi) keşfetmeyi hedefliyorlar. Davies, nöromorfik çiplerin uyarlanabilir kontrol ve algılama gibi görevlerde nasıl öne çıktığını vurguladı ve bunların daha büyük yapay zeka sistemlerine entegre edileceğini öngörüyor – belki de birkaç nöromorfik hızlandırıcı ile birlikte GPU’ların yer aldığı bir yapay zeka sunucusu, her biri en iyi olduğu iş yüklerini üstleniyor. Onun sözü, yapay zekada ölçeklenebilirliğin paradigma değişiklikleri gerektireceğini ve nöromorfik tasarımın da bu değişimlerden biri olduğunu vurguluyor.
• Carver Mead (Nöromorfik Mühendisliğin Öncüsü): (Tarihi bir bakış açısından) Mead, biyolojinin verimliliğine sıkça hayranlık duyduğunu ifade etmiştir. Röportajlarında şöyle şeyler söylemiştir: “10¹¹ nöronun hepsi paralel olarak hesaplama yaptığında, bir joule enerjiyle geleneksel bir bilgisayarın kilojuller veya daha fazlası ile yapabileceği şeyleri yapabilirsiniz.” (çeşitli konuşmalardan alıntı/parafraz). Mead’in 1980’lerden beri savunduğu vizyon – analog fiziği hesaplama ile birleştirmenin beyin benzeri yeteneklerin kilidini açabileceği – nihayet meyvesini veriyor. O, nöromorfik mühendisliğin “Moore Yasası’nın doğal devamı” darpa.mil olduğuna inanıyor: transistör ölçeklemesi azalan getiriler sağladıkça, büyük transistör sayılarını kullanmanın yeni yollarını bulmamız gerekiyor ve bunları beyin devrelerini taklit etmek için kullanmak (enerji verimliliğini hassasiyetin önüne koymak) mantıklı bir sonraki adım. Son dönemdeki yorumlarına göre, Mead bu fikirleri geliştirmeye gelecek nesil mühendislerin devam edeceği konusunda iyimser ve nöromorfik ilkelerin gelecekteki hesaplama platformlarına yayılacağına inanıyor (Mead emekli olsa da, mirası her nöromorfik projede büyük bir etki yaratıyor).
• Vwani Roychowdhury (UCLA Elektrik Mühendisliği Profesörü): “Analog sistemler henüz teknolojik olgunluğa ulaşmamışken, bu çalışma, yapay zekanın ihtiyaç duyulan yere yakın bir şekilde konuşlandırılması için yakın vadeli bir seçenek sunuyor.” spectrum.ieee.org Roychowdhury bu değerlendirmeyi IBM’in NorthPole çipi hakkında yaptı. IBM veya Intel ile doğrudan bağlantısı olmayan bağımsız bir akademisyen olarak bakış açısı önem taşıyor: Büyük vizyonun analog nöromorfik işlemciler (teorik olarak daha verimli ve beyin benzeri olabilecek) olmasına rağmen, gerçekte bunların henüz hazır olmadığını kabul ediyor. Bu arada, NorthPole gibi çipler dijital nöromorfik çiplerin aradaki boşluğu doldurabileceğini ve uç yapay zeka uygulamaları için anında fayda sağlayabileceğini gösteriyor spectrum.ieee.org. Onun alıntısı, toplulukta pragmatik bir bakış açısını vurguluyor: Şimdi işe yarayanı kullan (dijital olarak simüle edilmiş nöronlar bile olsa) ve gelecekteki daha egzotik analog cihazlar için araştırmaları sürdür. Bu, nöromorfik teknolojinin bugün belirli görevler için hazır olduğuna dair bir onay niteliğinde.
• Los Alamos Ulusal Laboratuvarı Araştırmacıları: Mart 2025 tarihli bir makalede, Los Alamos’taki yapay zeka araştırmacıları “nöromorfik hesaplamanın, yapay zekanın bir sonraki nesli olarak, insan beyninden daha küçük, daha hızlı ve daha verimli olacağını” yazdı. en.wikipedia.org Bu iddialı ifade, bazı uzmanların nöromorfik tasarımların nihai potansiyeline dair taşıdığı iyimserliği yansıtıyor. “İnsan beyninden daha küçük ve hızlı olmak” iddialı bir hedef (beyin olağanüstü güçlü bir 20-Watt makinedir), ancak burada vurgulanan nokta şu ki nöromorfik hesaplama, yalnızca insan benzeri zekaya yaklaşan değil, belirli işlemler için ham hız ve verimlilikte beyni aşan yapay zeka sistemlerinin önünü açabilir. Bu alıntının bağlamı, beyinlerin harika olmasına rağmen biyolojinin ürünü olduğu ve bazı kısıtlamalara sahip olduğu fikridir – beyinlerden ilham alan makineler, potansiyel olarak bu kısıtlamaların ötesine optimize edilebilir (örneğin, biyolojik nöronlardan daha kısa mesafelerde elektriksel sinyallerle iletişim kurmak daha hızlı sinyal iletimine izin verebilir ve daha yüksek ateşleme frekanslarına izin veren malzemeler kullanılabilir, vb.). Bu uzun vadeli bir vizyon, ancak ciddi araştırmacıların bu tür olasılıkları dikkate alıyor olması dikkat çekici.

Bu bakış açıları bir araya geldiğinde, hem ileriye dönük hem de ayakları yere basan bir alanın resmini çiziyor. Uzmanlar zorlukların farkında, ancak gidişattan açıkça heyecan duyuyorlar. Tutarlı tema şu: nöromorfik hesaplama, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi için, bilişimin geleceğinin anahtarı olarak görülüyor. Amaç beyni değiştirmek ya da bilinçli makineler yaratmak değil, biyolojiden ilham alarak mevcut sınırların aşılması. Modha’nın da güzelce özetlediği gibi, hedef her iki dünyanın en iyisini birleştirmek: beyin benzeri uyarlanabilirlik ve verimlilik ile modern silikon bilişimin avantajları spectrum.ieee.org.

Daha Fazla Okuma ve Kaynaklar

Nöromorfik hesaplama hakkında daha derinlemesine bilgi edinmek isteyenler için, işte bazı güvenilir kaynaklar ve referanslar:

• IBM Research – Nöromorfik Hesaplama: IBM’in genel bakış makalesi “Nöromorfik hesaplama nedir?” erişilebilir bir giriş sunar ve IBM’in TrueNorth ve NorthPole gibi projelerini öne çıkarır ibm.comibm.com.
• Intel Nöromorfik Araştırma Topluluğu: Intel’in haber odası ve araştırma bloglarında, Loihi ve Hala Point ile ilgili güncellemeler, Nisan 2024 basın bülteninde Hala Point’in özellikleri ve hedefleri detaylandırılmıştır newsroom.intel.com.
• DARPA SyNAPSE Programı: DARPA’nın 2014’teki IBM TrueNorth çipi duyurusu, motivasyonlar (güç verimliliği) ve çipin mimarisi hakkında içgörüler sunar darpa.mil.
• IEEE Spectrum: Ekim 2023 tarihli “IBM Beyinden Esinlenen Hızlı ve Verimli Yapay Zekâ Çipini Tanıttı” başlıklı Charles Q. Choi imzalı makale, NorthPole çipini ayrıntılı olarak inceler ve uzman yorumlarına yer verirspectrum.ieee.org.
• Nature ve Nature Communications: Daha akademik bir bakış açısı için, Nature Communications (Nisan 2025) “Nöromorfik teknolojilerde ticari başarıya giden yol” başlıklı makaleyi yayınladı nature.com ve bu makale ilerleyen yolu ve kalan zorlukları tartışıyor. Science (Ekim 2023) ise NorthPole ile ilgili teknik makaleyi, ayrıntılara inmek isteyenler için sunuyor.
• BuiltIn & Medium Makaleleri: Teknoloji sitesi BuiltIn, nöromorfik hesaplama hakkında kapsamlı bir başlangıç rehberi sunuyor; avantajlar ve zorluklar herkesin anlayabileceği şekilde açıklanıyor builtin.com. Ayrıca, bazı Medium yazarları da (örneğin, IBM ve Intel gibi şirketlerin neden nöromorfik alana yatırım yaptığına dair) genel okuyucu kitlesine yönelik yazılar kaleme aldı medium.com.

Nöromorfik hesaplama, bilgisayar bilimi, elektronik ve sinirbilimin kesişiminde hızla gelişen bir alandır. “Düşünen” makineler inşa etme şeklimizi cesurca yeniden hayal etmeyi temsil ediyor. İncelediğimiz gibi, kavramdan gerçeğe yolculuk onlarca yıl sürdü, ancak ilerleme inkâr edilemez ve hızlanıyor. Mevcut eğilimler devam ederse, beyin esinli çipler yakında cihazlarımızdaki CPU ve GPU’ları tamamlayabilir, yapay zekâyı her yerde ve son derece verimli hâle getirebilir. Bir araştırma ekibinin sözleriyle, nöromorfik teknoloji “yapay zekânın bir sonraki nesli” en.wikipedia.org olmaya aday – bu, bildiğimiz bilişimi kökten değiştirebilecek bir evrim. Önümüzdeki yıllarda takip etmeye değer bir alan.

Kaynaklar:

• IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
• DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (Ağustos 2014) darpa.mil
• Intel Newsroom, “Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (17 Nisan 2024) newsroom.intel.com
• IEEE Spectrum, “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (23 Ekim 2023) spectrum.ieee.org
• BuiltIn, “What Is Neuromorphic Computing?” (2023) builtin.com
• Nature Communications, “Nöromorfik teknolojiler için ticari başarıya giden yol” (15 Nisan 2025) nature.com
• Vikipedi, “Nöromorfik hesaplama” (2025’te erişildi) en.wikipedia.org