Spiking Neural Networks: İnsan Beyni ile Yapay Zeka Arasında Köprü

İnsan beyni, yaklaşık 100 milyar nörondan oluşan muazzam bir sistemdir. Bu nöronlar, sinyalleri “spike” adı verilen elektriksel darbelerle iletir. Yani beynimiz yalnızca “ne oldu?” bilgisini değil, aynı zamanda “ne zaman oldu?” bilgisini de işler. İşte Spiking Neural Networks (SNN) tam olarak bu doğal mekanizmayı taklit eder.

🔹 Neden önemli?

• Klasik sinir ağları (CNN, RNN) sürekli veri işlediği için yüksek enerji tüketir.

• SNN’ler ise yalnızca olay olduğunda işlem yapar → bu da 100x–1000x enerji tasarrufu sağlar.

• Bu özellik onları sensörler, robotik ve otonom araçlar gibi gerçek zamanlı uygulamalar için ideal kılar.

🔹 Avantajları:

• Beyin benzeri zaman kodlama

• Olay odaklı işleme

• Daha yüksek enerji verimliliği

• Görsel, zamansal ve robotik görevleri tek bir ağda birleştirme potansiyeli

🔹 Zorlukları:

• Eğitim süreci klasik yöntemlerle uyumsuz

• Benchmark doğrulukları (ör. ImageNet) henüz düşük

• Yazılım araçları gelişim aşamasında

• Spike’ların bilgiyi en iyi nasıl temsil ettiği hâlâ araştırılıyor

🌍 Kısacası: SNN’ler, insan beyninden ilham alarak yapay zekâyı çok daha doğal, verimli ve sürdürülebilir bir noktaya taşıyabilir. Ancak, önümüzde aşılması gereken önemli engeller de var.

👉 Daha fazlası için: https://drive.google.com/drive/folders/1RhvWKwE9eWX1Lw1uPlLXA_xEtSPi9w0N?usp=sharing