SON DAKİKA

Yapay Zeka

Graph tabanlı yapay zeka modeli yeniliklerin geleceğini haritalıyor

“`html

Yapay Zekanın Sıradışı Kullanımı

Hayal edin ki, yapay zeka kullanarak tamamen farklı iki yaratımı — biyolojik doku ile Beethoven’ın “9. Senfonisi”ni — karşılaştırabiliyorsunuz. İlk bakışta, bir canlı sistem ile bir müzik başyapıtı arasında hiç bağ olmayacakmış gibi görünebilir. Ancak, MIT’den Markus J. Buehler tarafından geliştirilen yenilikçi bir yapay zeka yöntemi, bu boşluğu kapatıyor ve karmaşıklık ile düzenin ortak kalıplarını ortaya çıkarıyor.

Yenilikçi Yöntemler ile Bilimsel Keşif

Buehler, “Yaratıcı AI ile grafik tabanlı hesaplama araçlarını birleştirerek, daha önce hayal bile edilemeyen tamamen yeni fikirler, kavramlar ve tasarımlar keşfediyoruz. Yapay zekayı, daha önce hiç görülmemiş fikirler ve tasarımlar hakkında yenilikçi tahminler yapmayı öğretmekle bilimsel keşifleri hızlandırabiliriz,” diyor.

Bu açık erişim araştırma, yakın zamanda Machine Learning: Science and Technology dergisinde yayımlandı. Çalışma, yaratıcı bilgi çıkarımı, grafik tabanlı temsil ve çok modlu akıllı grafik akıl yürütmesi entegrasyonunu içeren gelişmiş bir yapay zeka yöntemini gösteriyor.

Graf Teorisi ve Yapay Zeka

Çalışma, sistemleri anlamak ve birleştirmek için kategori teorisinden ilham alınarak geliştirilen grafikleri bir merkez mekanizma olarak kullanıyor. Kategori teorisi, soyut yapıları ve bunlar arasındaki ilişkileri ele alan bir matematik dalıdır ve içerikten ziyade nesnelere ve etkileşimlerine odaklanarak çeşitli sistemleri anlamayı sağlar. Buehler, bu yaklaşımı kullanarak yapay zeka modelini karmaşık bilimsel kavramlar ve davranışlar üzerinde sistematik bir şekilde düşünmeye yönlendirdi.

Bu yeni yöntemle 1.000 bilimsel makaleden oluşan bir koleksiyonu analiz ederek biyolojik malzemelere dair bir bilgi haritası oluşturdu. Bu grafik, farklı bilgilerin nasıl bağlantılı olduğunu ortaya koydu ve birçok kavramı bir arada tutan ilişkili fikirleri buldu.

Sanat ve Bilim Arasındaki Bağlantılar

Buehler, “Grafın ölçek serbest doğaya sahip olması, yüksek bağlılığı ve etkili grafik akıl yürütmesi sağlayabilmesi gerçekten ilginç,” diyor. “Yani, yapay zeka sistemlerini, grafik tabanlı veriler üzerinde düşünmeye eğiterek daha iyi dünya temsilleri ve yeni fikirler geliştirme yeteneğini artırıyoruz.”

Araştırmacılar bu çerçeveyi karmaşık soruları yanıtlamak, mevcut bilgi eksikliklerini bulmak, yeni malzeme tasarımları önermek ve daha önce hiç bağlantı kurulmayan kavramları ilişkilendirmek için kullanabilirler.

Yapay zeka modeli, biyolojik malzemeler ile “9. Senfoni” arasında beklenmedik benzerlikler buldu; her ikisinin de karmaşıklık kalıplarını izlediğini gösterdi. “Biyolojik malzemelerdeki hücrelerin, işlev sağlamak için karmaşık ama düzenli şekillerde etkileşimde bulunduğu gibi, Beethoven’ın 9. Senfonisi de karmaşık ama uyumlu bir müzikal deneyim yaratmak için müzik notalarını ve temalarını düzenliyor,” diyor Buehler.

Sanat İle Yeni Malzeme Tasarımı

Başka bir deneyde, grafik tabanlı yapay zeka modeli, Wassily Kandinsky’nin “Composition VII” adlı tablosundan ilham alarak yeni bir biyolojik malzeme oluşturmayı önerdi. AI, yeni bir mikoryza bazlı kompozit malzeme önerdi. Bu malzeme, kaos ve düzen dengesi, ayarlanabilir özellikler, gözeneklilik, mekanik dayanıklılık ve karmaşık desenli kimyasal işlevsellik gibi yenilikçi kavramları bir araya getiriyor,” diyor Buehler.

Bu uygulama, yenilikçi sürdürülebilir yapı malzemeleri, biyolojik olarak parçalanabilir plastik alternatifleri, giyilebilir teknoloji ve hatta biyomedikal cihazların geliştirilmesine yol açabilir.

Bu gelişmiş yapay zeka modeli sayesinde, bilim insanları müzik, sanat ve teknolojiden veriler analiz ederek gizli kalıpları tespit edip malzeme tasarımı, araştırma ve hatta müzik veya görsel sanatlar için yenilikçi olasılıkları keşfedebilirler. “Graf tabanlı yaratıcı yapay zeka, geleneksel yaklaşımlara göre çok daha yüksek bir yenilik, keşif kapasitesi ve teknik detay sağlıyor ve gizli bağlantıları ortaya çıkararak yenilik için yaygın bir çerçeve oluşturuyor,” diyor Buehler. “Bu çalışma, yalnızca biyomimetik malzemeler ve mekaniğin alanına katkıda bulunmakla kalmıyor, aynı zamanda AI ve bilgi grafikleri destekli disiplinlerarası araştırmaların, bilimsel ve felsefi sorgulama aracı olabileceği bir geleceğin zeminini hazırlıyor.”

“`

Düşüncenizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

İlgili Teknoloji Haberleri

The economics of AI refer to the economic impact and implications of artificial intelligence technologies. Some key points to know about the economics of AI include: 1. Increased productivity: AI has the potential to significantly increase productivity by automating routine tasks and processes, freeing up human workers to focus on more complex and creative tasks. 2. Job displacement: While AI can create new job opportunities, it also has the potential to displace certain roles that can be automated. This can lead to job loss and require workers to acquire new skills to remain relevant in the workforce. 3. Cost savings: AI can help businesses reduce costs by streamlining operations, improving efficiency, and optimizing resource allocation. 4. Enhanced decision-making: AI can provide businesses with valuable insights and data analysis to make more informed and strategic decisions, leading to better outcomes and competitive advantage. 5. New revenue streams: AI technologies can enable businesses to develop new products and services, enter new markets, and create innovative business models that can generate additional revenue streams. 6. Ethical and societal considerations: The widespread adoption of AI raises ethical and societal concerns around issues such as privacy, bias, job displacement, and the potential for AI to exacerbate existing inequalities. 7. Regulatory challenges: Policymakers are grappling with how to regulate AI technologies to ensure they are used responsibly and ethically while also fostering innovation and economic growth. Overall, the economics of AI present both opportunities and challenges for businesses, workers, and society as a whole. It is important for stakeholders to carefully consider the implications of AI adoption and to develop strategies for maximizing the benefits while mitigating potential risks.