Capital'e abone olun.
ÖNGÖRÜ BİLİMİ

Öngörü bilimi

Bir şirket elektriği veya önemli hammaddeleri en uygun fiyata ne zaman satın alabilir?

Son Güncelleme: 01.02.2012

Bir rüzgar çiftliğinin saat başına çıktısı, benzinle çalışan jeneratörleri desteklemeye yetecek hassasiyetle önceden tahmin edilerek planlanabilir mi? Siemens işte bu gibi sistemlerin ve eğilimlerin altında yatan parametreleri tanımlayabilecek, takip edebilecek ve öğrenebilecek yöntemler geliştiriyor. Bir mola verin ve bir saniyeliğine pencereden dışarı bakın. Ne görüyorsunuz? Kısmen tanımlanabilir şekillerle binalar veya ağaçlar mı? Şayet daha önce hiçbir bina ya da ağaç görmemişseniz ve asla onlarla ilgili bir şey duymamışsanız o zaman karşınızdaki manzaranın size şaşırtıcı bir karmaşa gibi görünmesi kaçınılmazdır. Bunun böyle olmamasının nedeni, beynizinin görüş alanınızdaki nesneleri anında tanımlayacak muazzam miktarda veriyi örgütleyen modellerle dolu olmasıdır. Bugün aynı türden bir meydan okumayla insan eliyle yapılmış karmaşık sistemlerde de karşılaşılıyor. Ancak burada söz konusu modellerle şablonlar, zihnimiz için o kadar çok yönlü ve gözle görünmez hale getiriliyor ki hiçbir insanın onları görebilmesi mümkün değil. Çünkü onlar aslında, başarılı olma ihtimalleri her geçen artan öngörülerle türetilmiş şablonlardır. Ve gerçekten de işe yarıyorlar! Siemens'in öngörü teknolojileri artık türbinlerden rüzgar çiftliklerine kadar geniş bir yelpazedeki sistemlerin gelecekteki çıktıları, davranışları ve bakım gereksinimleriyle hammaddelerin fiyatları ve hisse senedi borsalarının gidişatı gibi ekonomik eğilimlerdeki gelişmeler hakkında şaşırtıcı çabuklukta net bir fotoğraf sunabiliyor. Aslında Siemens daha şimdiden Almanya'daki elektrik satın alımları için karar destek mekanizmalarından yardım alıyor ve dünyanın dört bir yanından yaptığı devasa boyutlardaki bakır satın alımları için de Sinir Ağları için Yazılım Ortamı (SENN) dediği, kendi geliştirdiği ve kendi kendine öğrenebilen bir platformun sunduğu tahminlerden faydalanıyor. Kıdemli Baş Araştırmacı Dr. HansGeorg Zimmermann'a göre bu platform "kendi türünün en ileri üstün boyutlu ve doğrusal olmayan modelleme sistemi." SENN bugün matematiksel araştırmanın, yazılım geliştirmenin ve gerçek dünya uygulamalarının entegre edildiği 20 yılı aşkın geçmişi olan tecrübe sayesinde öngörü bilimine diğer hiçbir programın beceremeyeceği tutarlılıkta sürekli odaklanabiliyor. Bugüne kadar 60'dan fazla öngörücü endüstriyel uygulamanın matematiksel altyapısını kuran Zimmermann'ın elinde, ilgili yazılım mimarisi modellerini korumak için 22 patenti var. Ayrıca üniversitelerde niceliksel finans dersleri de veren Zimmermann, sinir ağlarının aslında doğrusal mantığa dayanan geleneksel öngörü sistemlerine kıyasla dikkate değer avantajlar sunduğunu söylüyor. "Altta yatan sorun ne kadar çetrefilli yani doğrusal olmayan ve çok boyutlu olursa olsun, sinir ağları gerçek dünya uygulamalarının hepsinin üstesinden gelebilir. Bununla birlikte, gelip geçici yapıların modellenmesinde de çok zarif bir çerçeve çalışması sunar" diyor. Örneğin 16 farklı elektrik kontrol paneline yönelik talebi öngörmek için tasarlanmış yeni bir araştırmada, Zimmermann'ın ekibi doğrusal bir model ile SENN'i karşılaştırmıştı. Bu iki sistem her bir panele satış rakamlarını bir yıllık süreç boyunca aylık bazda tahmin etmişti. Ancak SENN, yabancı para birimleri ve otomasyon sistemleri piyasalarındaki dalgalanmalar gibi faktörleri de hesaba katmıştı.  
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

  • Etiketler:

    İsminiz:

    Yorumunuz:


    FOTO HABER