Yapay Zeka ile Daha İyi Simülasyonlar Yapmak Artık Daha Kolay
MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) araştırmacıları, veri noktalarını uzay boyunca daha düzenli dağıtarak simülasyon doğruluğunu artıran bir yöntem olan “düşük-uyuşmazlık örnekleme” için bir yapay zeka destekli yaklaşım geliştirdi.
Monte Carlo Simülasyon Yöntemi
Monte Carlo yöntemleriyle bir sistem hakkında rastgele örnekleme yaparak öğrenmek mümkün. Örnekleme, bir popülasyonun alt kümesini seçerek tüm popülasyonun özelliklerini tahmin etmeyi amaçlar. Bu yöntem, Fransız nüfusunu saymadan tahmin etmek için 18. yüzyılda matematikçi Pierre-Simon Laplace tarafından kullanılmıştır.
Yüksek Boyutlu Problemler İçin Zeki Yöntemler
Geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı yüksek boyutlu problemler için CSAIL araştırmacıları, noktalar arasında iletişim kurarak ve kendilerini daha iyi düzenlemelerini sağlayarak daha yüksek düzeyde uniformite elde edebiliyorlar. Bu yaklaşım, robotik, finans ve hesaplamalı bilim gibi alanlarda daha doğru simülasyonlar ve sayısal hesaplamalar için kritik olan karmaşık, çok boyutlu problemleri ele almada önemli bir gelişmedir.
