--- title: Nöromorfik Donanımlar slug: noromorfik-donanimlar-f2a4e url: /detay/noromorfik-donanimlar-f2a4e type: article language: Türkçe entity: primary: Nöromorfik Donanımlar type: article disambiguation: Hızlı, verimli ve biyolojik temelli yapay zekâ için nöromorfik donanımlar. Beyin ilhamı mimarisiyle düşük güç tüketimi. categories: - name: Elektrik Ve Elektronik slug: elektrik-ve-elektronik url: /kategori/elektrik-ve-elektronik - name: Makine, Robotik Ve Mekatronik slug: makine-robotik-ve-mekatronik url: /kategori/makine-robotik-ve-mekatronik - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri tags: - nöromorfik hesaplama - spiking neural networks - dürtüsel sinir ağları - nöromorfik donanım author: Muhammet Ali Öztürk created_at: 2025-05-01T19:56:26.989095+03:00 updated_at: 2025-06-30T14:09:07.213092+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/01/OCKbRMYTzigs36JL8BVcODQ3Ygjiemnz.jpg --- # Nöromorfik Donanımlar ## Article Content Nöromorfik donanımlar; [yapay zeka sistemlerinin](/tr/detay/yapay-zeka-ve-makine-ogrenmesi/llms.txt) daha hızlı, daha verimli ve daha biyolojik temelli çalışması amacıyla ve bunların yanı sıra biyolojik sistemlerin de test ve analizlerinin yapılabilmesi için geliştirilmiş yeni nesil donanım türlerindendir. Nöromorfik donanımlar, [klasik hesaplama mimarilerine](/tr/detay/bilgisayar-mimarileri-mikroislemcilerden-paralel-3/llms.txt) alternatif olarak ön plana çıkmaktadır. Bu donanımlar, bilgi işleme süreçlerinde beyin ilhamlı yapıları örnek alarak çalışan üçüncü nesil sinir ağlarından olan **Dürtüsel Sinir Ağları (Spiking Neural Network (SNN))** üzerine inşa edilmiştir. Bu mimari, özellikle düşük güç tüketimi ve gerçek zamanlı olay işleme kapasitesiyle dikkat çeker. ### **Nöromorfik Donanımların Temel Özellikleri** - **Olay-Bazlı İşleme:** Nöromorfik sistemler, geleneksel GPU'lardan farklı olarak yalnızca bir spike (nöronal ateşleme) gerçekleştiğinde hesaplama yapar. Bu, sistemin gereksiz enerji tüketimini ortadan kaldırarak çok daha verimli çalışmasını sağlar. - **Paralel ve Asenkron İşlem:** Gerçek zamanlı ve dağınık (distributed) işlem yapısıyla nöromorfik donanımlar, geleneksel senkron sistemlere göre daha esnek ve ölçeklenebilir bir hesaplama altyapısı sunar. - **Özel Sinaps ve Plastisite Devreleri:** SNN'ler üzerinde çalışan nöromorfik donanımlar, içine gömülü STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) ve Hebbian öğrenme gibi biyolojik öğrenme kuralları sayesinde donanım düzeyinde öğrenme gerçekleştirebilir. Bu da öğrenme süreçlerini daha verimli hale getirir. ### **Teknoloji Liderlerinin Nöromorfik Donanım Konumlandırmaları** #### **Intel** Intel’in geliştirdiği **Loihi** ve **Loihi 2** çipleri, nöromorfik donanım alanındaki dikkat çekici örneklerdendir. Loihi 2, selefine kıyasla 10 kat daha hızlıdır. Ayrıca Intel, 1.15 milyar nöron içeren **Hala Point** adını verdiği büyük ölçekli nöromorfik sistemini de duyurmuştur. Hala Point, watt başına 15 TOPS (trilyon işlem) verimliliği ile geleneksel CPU ve GPU'larla rekabet eder seviyededir. Bu sistemin büyük dil modelleri, akıllı şehir altyapıları ve AI aracıları gibi birçok alanda gerçek zamanlı sürekli öğrenmeyi mümkün kılması hedeflenmektedir. #### **IBM** IBM, [nöromorfik bilişimde](/tr/detay/noromorfik-hesaplama-bilgisayarlar-beyin-gibi-dusu/llms.txt) öncülük ettiği **TrueNorth (2015)** ve **NorthPole (2023)** sistemleriyle alandaki çalışmalarını sürdürmektedir. TrueNorth çipinde 1 milyon programlanabilir nöron bulunur. IBM, günümüz yapay zekâ donanımlarının ölçeklenme zorluklarını aşmak ve maliyetleri düşürmek amacıyla bu mimarileri geliştirmektedir. #### **BrainChip Holdings, Qualcomm ve Diğer Öne Çıkan Firmalar** **Qualcomm**, nöromorfik donanım ilkelerini mobil ve IoT cihazlarına entegre ederek gerçek zamanlı, düşük güç tüketimli yapay zekâ uygulamaları geliştirmektedir. **Samsung**, yarı iletken uzmanlığını kullanarak nöromorfik çipleri akıllı cihazlara entegre etmeye yönelik çalışmalar yürütmektedir. **SynSense**, olay-bazlı görsel işlemciler ve ultra düşük güç tüketimli nöromorfik yongalar (Speck-2, Xylo, DYNAP serisi) üretmektedir. **Innatera Nanosystems**, konuşma tanıma ve otonom sistemler için sensör odaklı nöromorfik çipler geliştirmektedir. **GrAI Matter Labs**, biyolojik esinli mimarilerle tasarlanmış [Edge AI](/tr/detay/edge-ai-edge-artificial-intelligence-72a8e/llms.txt) işlemcileriyle düşük gecikme süreleri ve enerji verimliliği sağlamaktadır. **Prophesee**, [nöromorfik mühendislik](/tr/detay/neuromorphic-hardware-42ff0/llms.txt) temellerine dayalı olay tabanlı görüntüleme sistemleri geliştirerek makinelere insan benzeri görme yetileri kazandırmayı amaçlamaktadır. **University of Manchester – SpiNNaker Projesi**, büyük ölçekli paralel mimarisiyle SNN simülasyonlarına olanak tanıyan akademik bir süper bilgisayar projesidir. ## Academic Sources and References 1. Ashtiani, Farshid, Alexander J. Geers, ve Firooz Aflatouni. "Single-chip Photonic Deep Neural Networks for Instantaneous Image Classification." Haziran 2021. Erişim: 23.06.2025. Neftci, Emre O., Hesham Mostafa, ve Friedemann Zenke. "Surrogate Gradient Learning in Spiking Neural Networks. Erişim: 23.06.2025. https://arxiv.org/abs/1901.09948Young, Aaron R., Mark E. Dean, ve James S. Plank. "A Review of Spiking Neuromorphic Hardware Communication Systems. IEEE Access. Erişim: 23.06.2025. https://ieeexplore.ieee.org/document/8843969Rajendran, Bipin, Abu Sebastian, Michael Schmuker, Narayan Srinivasa, and Evangelos Eleftheriou. "Low-power Neuromorphic Hardware for Signal Processing Applications." IEEE Signal Processing Magazine, vol. 36, no. 6. (Kasım 2019): 97-110. Erişim: 23.06.2025. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8888024Uludağ, Recep Buğra, Serhat Çağdaş, Yavuz Selim İşler, Neslihan Serap Şengör, ve İsmail Aktürk. "Bio-Realistic Neural Network Implementation on Loihi 2 with Izhikevich Neurons." Erişim: 23.06.2025. Javanshir, Amirhossein, Thanh Thi Nguyen, M. A. Parvez Mahmud, ve Abbas Z. Kouzani. "Advancements in Algorithms and Neuromorphic Hardware for Spiking Neural Networks." Neural Comput, 2022, 34 (6): 1289–1328. Erişim: 23.06.2025. https://direct.mit.edu/neco/article/34/6/1289/110645/Advancements-in-Algorithms-and-NeuromorphicJu, Xiping, Biao Fang, Rui Yan, Xiaoliang Xu, ve Huajin Tang. "An FPGA Implementation of Deep Spiking Neural Networks for Low-Power and Fast Classification." Neural Comput 2020; 32 (1): 182–204. Erişim: 23.06.2025. https://direct.mit.edu/neco/article-abstract/32/1/182/95561/An-FPGA-Implementation-of-Deep-Spiking-Neural?redirectedFrom=fulltext