Bilim insanları shiitake mantarından çalışan bilgisayar belleği geliştirdi

Ohio Eyalet Üniversitesi'nden bilim insanları, mantar miselini kullanarak çalışan bir bilgisayar belleği geliştirmeyi başardı. Bu yenilikçi çalışmada, Lentinula edodes olarak bilinen shiitake mantarlarının kök benzeri yapısından memristörler inşa edildi. Memristörler, geçmiş elektriksel durumlarını 'hatırlayan' ve sinapslar gibi davranabilen devre elemanlarıdır. Bu buluş, gelecekte mevcut nesil bellek donanımına karşı uygun fiyatlı, ölçeklenebilir ve çevre dostu bir seçenek sunabilir.

Mantar miselinin nöral ağlara benzer yapısı

Bilim insanları, mantar miselini bilgisayar parçası olarak kullanmayı düşündükleri zaman, bu yapının nöral ağlara benzer şekillerde davranmasından yola çıktılar. Misel ağları ve beyin benzer biçimde yapılandırılmış olup, her ikisi de elektriksel ve kimyasal sinyaller aracılığıyla bilgi iletişimi gerçekleştirirler. Ancak mantarları istenen amaçlar doğrultusunda çalıştırmak için mühendislik müdahaleleri gerekli hale geldi. Araştırmacılar, beyin gibi davranan bir bilgisayarın geliştirilmesi için, sinapslar gibi işlev gören memristörlerin oluşturulmasının şart olduğunu belirlediler.

Shiitake mantarının seçilme nedenleri ve deneysel tasarım

Araştırma ekibi, shiitake mantarlarını tercih ettiler çünkü bu tür özellikle sağlam, dayanıklı ve radyasyon gibi çeşitli stres faktörlerine karşı yüksek dirençlidir. Dokuz mantar numunesini substrat dolu petri kaplarında shiitake sporlarıyla aşılayarak, kontrollü sıcaklık ve nem koşulları altında yetiştirdiler. Araştırmacılar, mantarların farklı noktalarına elektrik telleri ve problar bağlayarak, her bölgenin farklı elektriksel özelliklere sahip olduğunu tespit ettiler. Voltaj ve bağlantı türüne bağlı olarak, mantar miselinin farklı performans gösterdiğini gözlemlediler. Bu sistematik yaklaşım, mantarın elektriksel davranışını anlamak ve kontrol etmek için gerekli veriler sağladı.

Umut verici performans sonuçları ve enerji verimliliği

Araştırmacılar, 'mushristor' olarak adlandırdıkları mantar tabanlı memristörlerden yüzde 90 doğrulukla 5.850 Hertz'lik bir performans elde ettiler. Bu, saniyede yaklaşık 5.850 kez veya her 170 mikrosaniyede bir anahtar gibi bir hızda sinyalleri değiştirme anlamına gelmektedir. Ticari olarak mevcut en yavaş memristörler bu hızın iki katından biraz daha düşük bir hızda başladığından, deney ilk adımlar için son derece umut verici sonuçlar ortaya koymuştur. Ohio Eyalet Üniversitesi'nden psikiyatrist John LaRocco, gerçek nöral aktiviteyi taklit eden mikroçiplerin geliştirilmesinin, bekleme sürelerinde veya makine kullanılmadığında güç tüketimini önemli ölçüde azaltabileceğini vurgulamıştır. Bu durum, büyük bir hesaplamalı ve ekonomik avantaj sağlayabilecek bir potansiyeli temsil etmektedir.