M
Merih Karaagac
Misafir
Rose YU
Yapay zekayı fizikten yardımla geliştirmek, bilim dünyasında heyecan verici bir dönüşüm yaratıyor. Bu dönüşümün öncülerinden biri olan Kaliforniya Üniversitesi San Diego (UCSD) doçenti Rose Yu, yapay zekayı sadece daha hızlı değil, aynı zamanda daha zeki hale getirmek için fiziksel yasaları ve özellikle akışkanlar dinamiği ilkelerini kullanıyor. Trafik tahminlerinden iklim modellemesine, drone kontrolünden füzyon enerjisine kadar geniş bir alanda uygulama bulan bu yaklaşım, modern bilim ve mühendislik alanlarında derin bir etki yaratmaya başladı.
Yu’nun hikâyesi, Çin’de 10 yaşındayken aldığı bir doğum günü hediyesiyle başladı. Amcası ona bir bilgisayar hediye ettiğinde, bu cihaz onun hayatını değiştiren ilk adım oldu. O dönem Çin’de bilgisayara sahip olmak büyük bir ayrıcalıktı ve bu hediye kısa sürede Yu’nun merakını ve becerisini ortaya çıkardı.
Trafik Sorunundan Bilimsel Devrime
Rose Yu’nun yapay zekaya fiziksel bakış açısını entegre etme yolculuğu, günlük bir sorunla başladı: trafik sıkışıklığı. Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde yüksek lisans öğrencisiyken, kampüsünün hemen yakınındaki otoyollar üzerindeki trafik çilesi ona ilham verdi. Derin öğrenmenin görüntü işleme gibi statik görevlerde nasıl başarılı olduğunu gördü, fakat zamanla değişen dinamik sistemlere nasıl uygulanabileceğini merak etmeye başladı.
Otoyollardaki trafik akışını bir grafik ağı olarak modellemek fikriyle, trafik verilerini bir akışkan gibi ele aldı. Trafik sensörleri ağın düğümleri, yollar ise bu düğümler arasındaki kenarlar olarak temsil edildi. Bu yaklaşım sayesinde, bir yüzey üzerindeki akışkan hareketini tarif eden denklemlerle benzer biçimde, trafiğin nasıl geliştiği ve ileride nasıl seyredeceği tahmin edilebildi.
Gelişmiş Trafik Tahmin Modelleri
Yu’nun geliştirdiği model, grafik temelli sinir ağlarını kullanarak geleneksel yöntemlerin çok ötesinde bir tahmin süresi sundu. Önceki yöntemler yalnızca 15 dakikalık öngörü sunarken, Yu’nun modeli bir saatlik tahmin başarısına ulaştı. Bu gelişme Google Haritalar gibi büyük platformlar tarafından hızla benimsendi ve Yu, şirketten araştırmacı olarak davet aldı.
Fizik Rehberliğinde Derin Öğrenmenin Doğuşu
Trafikten sonra Rose Yu’nun ilgisi daha büyük ölçekli dinamik sistemlere kaydı: atmosfer ve iklim. 2018 yılında Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı’ndaki konuşması sonrasında, Yu, iklim simülasyonlarında türbülansın kritik rol oynadığını fark etti. Türbülans, karmaşık, kaotik ve öngörülmesi zor bir akışkan davranışıdır. Okyanus girdaplarından kahvede karışan süte kadar her yerde karşımıza çıkar.
Navier-Stokes denklemleri gibi klasik fiziksel modeller, bu türbülansı simüle etmekte doğru olsa da, hesaplama açısından çok zaman alıcıdır. Derin öğrenmenin sunduğu taklit modeli sayesinde, bu tür simülasyonlar daha hızlı gerçekleştirilebildi. İki boyutlu senaryolarda 20 kat, üç boyutlu modellerde ise 1000 kat hız artışı elde edildi.
Drone Teknolojisinden Plazma Fiziğine
Yu’nun fizik temelli yapay zeka yaklaşımı, drone teknolojisinde de etkili oldu. Yerdeki türbülans, iniş ve kalkış sırasında drone’ların dengesini bozabilir. Derin öğrenme kullanılarak bu türbülans tahmin edildi ve drone’ların kontrol sistemleri optimize edildi.
Daha yakın zamanda, Yu, General Atomics ile birlikte füzyon enerjisi üzerine çalışmalar yapmaya başladı. Plazmanın davranışını anlamak ve tahmin etmek için derin öğrenme modelleri geliştiriliyor. Bu modellerin amacı, milyonlarca derece sıcaklıkta çalışan plazmanın saniyenin küçük kesirlerinde davranışını öngörmek ve enerji üretiminde kullanılabilecek sistemlerin güvenliğini sağlamak.
Simetri Prensiplerinin Keşfi
Rose Yu’nun çalışmalarının dikkat çeken bir yönü de yapay zekanın fiziksel simetrileri keşfetme kapasitesidir. Ekibi, AI sistemlerinin Lorentz simetrisi gibi evrensel fizik yasalarını yalnızca verileri analiz ederek öğrenebileceğini gösterdi. Eğitim verileri içinde bu tür kuralları açıkça belirtmeden, yapay zeka sistemleri kendi başlarına bu simetrileri tespit edebildi.
Bu, yapay zekanın fizik kurallarını keşfetme kapasitesiyle yeni bilimsel gerçekleri bulma potansiyeline sahip olduğunu gösterdi. Henüz insanlar tarafından tanımlanmamış simetrilerin dahi ortaya çıkarılabileceği bu sistemler, yeni bir bilimsel çağın başlangıcını müjdeliyor olabilir.
Bilimsel Süreçlerde Otomasyon ve Yardımcı Sistemler
Yu’nun “Yapay Zeka Bilim İnsanı” kavramı, tek bir model değil, farklı uzmanlık alanlarında çalışan algoritmaların bir koleksiyonudur. Bu sistem, veri analizi, deney tasarımı, literatür taraması ve hipotez oluşturma gibi araştırma süreçlerinde destek sağlar. Bilim insanlarının daha yaratıcı görevler üstlenmesine olanak tanırken, zaman alıcı teknik işlemleri yapay zekaya devretme vizyonunu taşır.
Model, sadece metin verileri değil; aynı zamanda sayısal veri, görüntü ve videolarla da çalışabilecek şekilde tasarlanıyor. Henüz geliştirme aşamasında olan bu sistem, yakın gelecekte yaygın olarak laboratuvarlarda kullanılabilir hâle gelebilir.
COVID-19 ve Şehir Planlaması
Rose Yu’nun geliştirdiği sistemler, COVID-19 pandemisi sırasında bulaşma tahmin modellerinin oluşturulmasında da kullanıldı. Fizik temelli yapay zeka, viral yayılımı tahmin etmekte klasik modellerin ötesine geçti. Benzer sistemler, şehir planlamasında trafik düzenlemeleri, afet yönetimi, enerji tüketimi analizleri gibi alanlarda aktif olarak kullanılabilir hâle geldi.
İnsan ve Yapay Zeka Ortaklığı
Yu’nun yaklaşımı, yapay zekayı insan zekasının bir rakibi değil, tamamlayıcısı olarak konumlandırıyor. Yapay zeka, veri analizi ve tahmin konularında üstün olabilir, ancak yaratıcı hipotezler oluşturma, etik değerlendirmeler yapma ve bilimsel içgörü geliştirme hâlâ insana özgüdür. Bu bağlamda, Yapay Zeka Bilim İnsanı fikri, araştırma süreçlerini hızlandıran bir araç olarak değerlendirilmektedir.
Yeni Bilimsel Paradigma
Yapay zekanın fizik temelli geliştirilmesi, bilimsel araştırmalarda yeni bir paradigma yaratma potansiyeline sahip. Bu, klasik modelleme yöntemlerinin sınırlarını zorlayan, daha hızlı, daha doğru ve daha çevik bir yaklaşımı beraberinde getiriyor.
Rose Yu’nun vizyonu, sadece mevcut sistemleri iyileştirmek değil, bilimsel keşfi demokratikleştirmek ve herkes için daha erişilebilir hâle getirmek. Daha fazla bilim insanı, bu tür araçları kullanarak karmaşık sistemleri anlayabilecek ve çözebilecek. Bilimsel bilgiye ulaşım kolaylaşacak ve yeni fikirler daha hızlı doğacak.
Sonuç olarak, Rose Yu’nun fizik ve yapay zekayı birleştiren çalışmaları, günümüzün en yenilikçi bilimsel yaklaşımlarından birini temsil ediyor. Bu yaklaşım sadece yapay zekayı geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda bilimsel yöntemin işleyişini de yeniden şekillendiriyor. İnsan zekası ile makine zekası arasındaki bu iş birliği, gelecekte daha akıllı şehirlerden daha güvenli sağlık sistemlerine, daha verimli enerji çözümlerinden yeni gezegen keşiflerine kadar pek çok alanda devrim yaratabilir.
Yapay Zekayı Fizikten Yardımla Geliştirmek için Rose Yu’nun Derin Öğrenme Devrimi yazısı ilk önce BeeTekno | Güncel Teknoloji Haberleri ve İncelemeler yayınlanmıştır.
Okumaya devam et...