Capital'e abone olun.
KARMAŞAYLA BAŞA ÇIKMAK

Karmaşayla başa çıkmak

Enerji tesislerinde, fabrikalarda ve hastanelerde hep onlar var.

Son Güncelleme: 01.02.2012

Karşınıza büyük bir apartmanın bodrum katında, gözetleme merkezlerinde ya da posta otomasyonu tesislerinde çıkabilirler. Bunlardan bazıları metal parçaları yontarken yorulmak bilmez şekilde bir ileri bir geri sürekli çalışır. Bazıları ise yığınla elektrik tüketerek devasa salonlarda sadece bir vızıltı çıkararak çalışır. Aslında hepsi yeni bir sistemler kuşağının yani öğrenebilen makineler ailesinin birer üyesidir. Amaç ister kilit anatomileri otomatikman tanımlayarak girişimsel kardiyoloji uygulamalarını daha güvenilir hale getirmek olsun isterse dünyanın en büyük türbinlerinin verimliliğini artırmak olsun, bugün yaşanılan deneyimlerden öğrenebilme yeteneği makineleri hatırlayabilen, evrimleşebilen ve hatta bizleri şaşırtan sistemlere dönüştürüyor. İster bir paradigma kayması deyin isterseniz üretimde bir devrim, öğrenen makinalar artık endüstrilerdeki bilgi birikimini ivmelendiriyor ve biz akıllı sistemlere odaklandıkça onlar belirgin bir rekabet faktörü haline geliyor. Massachusetts Institute of Technology'nin Suni Zeka Laboratuvarı'nda, Beyin ve Algılama Bilimleri Fakültesi'nde Eugene McDermott Profesörü olan Prof. Tomaso Poggio, "Akıllı olmaya giden yol öğrenmekten geçer. Medeniyetimizdeki karmaşıklık ve uzmanlaşma seviyesi artmaya devam ettikçe öğrenen makineler de optimize edileceklerle ilgili tanımladığımız ve ürettiğimiz verileri derlemenin en iyi yolu olacak. Daha şimdiden bir hayli karmaşık süreçler söz konusu olduğunda alternatifsiz tek çözüm konumundalar" diyor.

Dünyanın matematiksel olarak ifade edilmesi.
Binlerce değişkene bağlı olan elektriğin ve bakırın fiyatlarını öngörmekten daha karmaşık bir şey olabilir mi? Diğer pek çok şeyin yanısıra Siemens'in Sinir Ağları için Yazılım Ortamı (SENN) isimli öğrenen sistemi işte tam bu işi yapmak için tasarlanmıştır ve gerçekten çalışmaktadır! Siemens daha şimdiden Almanya'daki elektrik satınalma kararlarında ondan faydalanıyor ve dünya genelindeki devasa bakır satın alımlarında bu eşsiz yazılımın tahminlerine güveniyor. SENN'in vücuda gelmesini sağlayan patentlerin çoğunun sahibi Siemens'in kıdemli baş araştırmacısı Dr. HansGeorg Zimmerman, "Öngörü bilimi, bugün karmaşıklık seviyesi her geçen gün artan gerçek dünyamızla bizim onu bilgi teknolojileri kapasitelerimiz aracılığıyla matematiksel olarak ifade etme becerimizdeki ivmelenme arasındaki bir yarış haline gelmiştir" diye konuşuyor. Karmaşıklık ile BT çözümleri arasındaki ilişkinin iyi bir örneği de, açık kalp ameliyatlarının bir kateter aracılığıyla yapılmasına olanak veren "girişimsel" uygulamalarda giderek artan kapasitelerimizdir. Ancak bu gibi uygulamalarda hastanın içini görmek zorundasınız. Bunun için bilim insanları insan kalbinin binlerce görüntüsüyle eğitilmiş sistemler geliştirmeye çalışıyor. Bu gibi sistemler bir anji-yografi ve ultrason görüntüsünden, mesela bir kalp damarının çeperini hesaplamasını öğrenirler. Her ikisinde ortak olan anatomik özellikleri keşfeder ve ardından bu görüntüleri tek bir hibrid resim üzerinde birleştirirler. Girdi sayısı arttıkça verilerden anlamlı sonuçlar çıkartmakta yetersiz kalan insan zekasının aksine, suni zekalı sistemlerin performansı işin karmaşıklığı arttıkça artar. Örneğin bu öğrenme sistemleri insan zekasının asla yeterli olmadığı insan genlerinin çeşitli kısımları arasındaki olası ilişkilerin algılanmasıyla ilgili deneylerde olağanüstü faydalı öngörüler üretebilmektedir.  
  • 1
  • 2
  • 3

  • Etiketler:

    İsminiz:

    Yorumunuz:


    FOTO HABER