Geçmişimiz sabittir ve değiştirilemez. Ancak gelecek bugün atılan adımlarla farklı şekillerde yapılandırılabilir. Bilim insanları bugün atılan adımların gelecekteki sonuçlarını öngörmeyi kolaylaştıracak bir program üzerinde çalışıyor.
“Yeni nesil depo programlama” (next generation reservoir computing) adı verilen yeni bir özdevimli öğrenme (machine learning) metodunu kullanan araştırmacılar dünyadaki hava olayları gibi öngörülmesi özellikle zor uzay-zamansal karmaşık sistemlerin davranışlarını tahmin etmenin bir yöntemini buldu.
Özdevimli öğrenme (makine öğrenmesi): Bilgisayarlı bir cihazın herhangi bir konuda geçmiş çalışmalarına dayanarak kendini daha başarılı bir hale getirebilmesi yeteneği.
Uzay-zaman sistemi: Evreni, bildiğimiz 3 boyuta 4’üncü bir boyut olarak kabul edilen zamanı da ekleyerek tanımlayan bir matematiksel model.
Yeni algoritma eskilerinden 240 bin kat hızlıChaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science adlı bilimsel dergide yayınlanan çalışmada yeni bir özdevimli öğrenme algoritması kullanıldı. Bu algoritma yeni nesil depo programlama yöntemiyle birleştiğinde uzay-zamansal karmaşık sistemleri diğer makine öğrenme algoritmalarına göre çok daha hızlı öğrenebiliyor.
Araştırmacılar bu yeni algoritmayı daha önce üzerinde çokça çalışılmış karmaşık bir problem olan atmosferik hava olayları modelinin davranışlarını tahmin etme konusunda denediler. Yeni algoritma, benzer makine öğrenme algoritmalarından 400-1250 kat daha az veri kullanarak çok daha yerinde tahminler yapabildi.
Karmaşık sistemlerin tahmin edilmesi her alanda çığır açacakDaha önceki algoritmalar problem çözümü için süper bilgisayarlar gerektirirken yeni algoritma Windows 10 işletim sistemi ile çalışan dizüstü bir bilgisayarda çalışıyor ve geleneksel makine öğrenme algoritmalarından 240 bin kat daha hızlı çalışıyor. Yeni algoritma bir anlamda çok kısa bir süre de olsa yakın geleceğimize bir göz atabiliyor.
Çalışmanın başındaki Wendson De Sa Barbosa bu aşırı karmaşık sistemlerin öngörülmesinin fiziğin en büyük zorluğu olduğunu söylüyor. Karmaşık sistemler bir saatin sarkacının salınımından kalp hücrelerinin davranışına kadar uzanıyor. De Sa Barbosa bu sistemlerin öğrenilmesi ve öngörülmesi ile her alanda çok büyük atılımlar yapılabileceğini belirtiyor.
admin
