Yapay Zeka ile Kaosu Tahmin Etmek: Otonom Kontrolde Yeni Sınır...

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık sistemlerin verimli bir şekilde kontrol edilmesinde potansiyel göstererek, otonom teknoloji ve dijital altyapıda önemli gelişmeler vaat ediyor.

Son araştırmalar , karmaşık sistemleri verimli bir şekilde kontrol edebilen gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının gelişimini vurgulamaktadır . Kaotik elektronik devrelerin dijital ikizleri üzerinde test edilen bu yeni algoritmalar, yalnızca bu sistemleri etkili bir şekilde tahmin etmek ve kontrol etmekle kalmıyor, aynı zamanda güç tüketimi ve hesaplama taleplerinde de önemli iyileştirmeler sunuyor. 

Yeni bir araştırma çalışmasına göre, yeni nesil bilgi işlem algoritmaları tarafından kontrol edilen sistemler, daha iyi ve daha verimli makine öğrenimi ürünlerinin ortaya çıkmasına neden olabilir. Araştırmacılar, kaotik davranışıyla bilinen bir elektronik devrenin dijital ikizi (sanal bir kopyası) oluşturmak için makine öğrenimi tekniklerini kullandı. Nasıl davranacağını tahmin etmede ve bu bilgiyi onu kontrol etmek için kullanmada başarılı olduklarını buldular. 

Doğrusal Kontrolörlerin Sınırlamaları 

Termostatlar ve hız sabitleyici gibi birçok günlük cihaz, bir sistemi istenen değere yönlendirmek için basit kurallar kullanan doğrusal kontrolörleri kullanır. Örneğin termostatlar, mevcut ve istenen sıcaklıklar arasındaki farka dayalı olarak bir alanın ne kadar ısıtılacağını veya soğutulacağını belirlemek için bu tür kuralları kullanır. Ancak bu algoritmalar çok basit olduğundan kaos gibi karmaşık davranışlar sergileyen sistemleri kontrol etmekte zorlanıyorlar.

Sonuç olarak, sürücüsüz arabalar ve uçaklar gibi gelişmiş cihazlar, genellikle en iyi şekilde çalışmak için gereken optimum kontrol algoritmasını öğrenmek için karmaşık ağlar kullanan makine öğrenimi tabanlı kontrolörlere dayanır. Bununla birlikte, bu algoritmaların önemli dezavantajları vardır; bunların en talepkar olanı, bunların uygulanmasının son derece zorlu ve hesaplama açısından pahalı olabilmesidir.

Verimli Dijital İkizlerin Etkisi 

Çalışmanın başyazarı ve Ohio Eyalet Üniversitesi'nde fizik alanında yüksek lisans öğrencisi olan Robert Kent, verimli bir dijital ikize erişimin, bilim adamlarının gelecekteki otonom teknolojileri nasıl geliştirdikleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabileceğini söyledi. Kent, "Makine öğrenimi tabanlı denetleyicilerin çoğunun sorunu, çok fazla enerji veya güç kullanmaları ve değerlendirmelerinin uzun zaman almasıdır" dedi. "Onlar için geleneksel denetleyiciler geliştirmek de zordu çünkü kaotik sistemler küçük değişikliklere karşı son derece duyarlı." Kendisi, otonom araçların bir kazayı önlemek için fren yapmaya karar vermesi gerektiği gibi milisaniyelerin yaşam ve ölüm arasında fark yaratabileceği durumlarda bu sorunların kritik olduğunu söyledi. Çalışma yakın zamanda Nature Communications'da yayınlandı . 

Makine Öğrenimi Mimarisindeki Gelişmeler 

Parmak ucunuzda dengeleme yapabilen ve internet bağlantısı olmadan çalışabilen ucuz bir bilgisayar çipine sığacak kadar kompakt olan ekibin dijital ikizi, bir kontrol cihazının verimliliğini ve performansını optimize etmek için tasarlandı ve araştırmacılar bunun güç tüketiminde azalma sağladığını buldu. Bunu oldukça kolay bir şekilde başarıyor, çünkü rezervuar hesaplama adı verilen bir tür makine öğrenimi yaklaşımı kullanılarak eğitilmiş. Kent, "Kullandığımız makine öğrenimi mimarisinin en güzel yanı, zaman içinde gelişen sistemlerin davranışlarını öğrenmede çok iyi olmasıdır" dedi. “Bağlantıların insan beyninde nasıl kıvılcım oluşturduğundan ilham alıyor.” 

Pratik Uygulamalar ve Geleceğe Yönelik Yönergeler 

Araştırmaya göre, benzer boyuttaki bilgisayar çipleri akıllı buzdolabı gibi cihazlarda kullanılmış olsa da, bu yeni bilgi işlem yeteneği, yeni modeli özellikle sürücüsüz araçların yanı sıra kalp monitörleri gibi dinamik sistemlerle başa çıkmak için iyi donanımlı hale getiriyor. Hastanın kalp atışına hızla uyum sağlayabiliyor.

"Büyük makine öğrenimi modellerinin, verileri işlemek ve doğru parametrelerle ortaya çıkmak için çok fazla güç tüketmesi gerekir; oysa bizim modelimiz ve eğitimimiz o kadar son derece basittir ki, sistemlerin anında öğrenmesini sağlayabilirsiniz" dedi. Bu teoriyi test etmek için araştırmacılar, modellerini karmaşık kontrol görevlerini tamamlamaya yönlendirdiler ve sonuçlarını önceki kontrol tekniklerinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırdılar. 

Çalışma, yaklaşımlarının görevlerde doğrusal muadilinden daha yüksek bir doğruluk elde ettiğini ve önceki makine öğrenimi tabanlı denetleyiciye göre hesaplama açısından önemli ölçüde daha az karmaşık olduğunu ortaya çıkardı. Kent, "Bazı durumlarda doğruluktaki artış oldukça önemliydi" dedi. Sonuç, algoritmalarının çalışması için doğrusal bir denetleyiciden daha fazla enerjiye ihtiyaç duyduğunu gösterse de, bu ödünleşim, güç verildiğinde ekibin modelinin daha uzun süre dayanacağı ve piyasadaki mevcut makine öğrenimi tabanlı denetleyicilerden önemli ölçüde daha verimli olduğu anlamına geliyor. Kent, "İnsanlar ne kadar verimli olduğuna bağlı olarak bundan iyi bir fayda bulacaklar" dedi. "Bunu hemen hemen her platformda uygulayabilirsiniz ve anlaşılması çok kolaydır." Algoritma yakın zamanda bilim insanlarının kullanımına sunuldu. 

Ekonomik ve Çevresel Hususlar

Kent, mühendislikteki potansiyel ilerlemelere ilham vermenin yanı sıra, daha güç dostu algoritmalar oluşturmaya yönelik eşit derecede önemli ekonomik ve çevresel teşviklerin de bulunduğunu söyledi. Toplum, günlük yaşamın neredeyse tüm alanlarında bilgisayarlara ve yapay zekaya daha bağımlı hale geldikçe, veri merkezlerine olan talep artıyor ve bu da birçok uzmanın dijital sistemlerin muazzam güç iştahı ve gelecekteki endüstrilerin buna ayak uydurmak için ne yapması gerektiği konusunda endişelenmesine yol açıyor. 

Bu veri merkezlerini inşa etmenin yanı sıra büyük ölçekli bilgi işlem deneyleri de büyük bir karbon ayak izi oluşturabileceğinden , bilim insanları bu teknolojiden kaynaklanan karbon emisyonlarını azaltmanın yollarını arıyor. Kent, sonuçlarını ilerletmek için gelecekteki çalışmaların muhtemelen modeli kuantum bilgi işleme gibi diğer uygulamaları keşfedecek şekilde eğitmeye yönlendirileceğini söyledi. 

Bu arada, bu yeni unsurların bilim camiasının geniş kesimlerine ulaşmasını bekliyor. Kent, "Sektörde ve mühendislikte bu tür algoritmalar hakkında yeterli sayıda insan bilgi sahibi değil ve bu projenin en büyük hedeflerinden biri de daha fazla insanın bunları öğrenmesini sağlamak" dedi. "Bu çalışma, bu potansiyele ulaşma yolunda harika bir ilk adımdır."