İnsan Beynini Taklit Eden Grafen Bazlı Yapay Sinaps

İnsan Beynini Taklit Eden Grafen Bazlı Yapay Sinaps

By   Aralık 20, 2018   Hiç yorum yok:

Pittsburgh Üniversitesi'nden araştırmacılar, bir dijital bilgisayar gibi bilgiyi işlemeyen, ancak insan beyninin görevleri tamamladığı analog yolu taklit eden, grafen tabanlı bir yapay sinaps geliştirdi. Sinaps, biyolojik sinapslarla karşılaştırıldığında mükemmel enerji verimliliği gösterdi.

Bu çalışmada yer alan Dr. Xiong, "Beynin analog doğası ve masif paralizmi, kısmen insanların karmaşık ve çeşitli veri kümelerinde ses tanıma veya desen tanıma gibi daha yüksek düzeyde bilişsel işlevler söz konusu olduğunda en güçlü bilgisayarları bile geride bırakabilmeleridir" diyor.

Nöromorfik hesaplama olarak adlandırılan yeni bir alan, insan beyninden esinlenen hesaplamalı donanım tasarımına odaklanır. Grafenin iletken özellikleri, araştırmacıların sinaptik bağlantının veya sinaptik ağırlığın gücü olan elektrik iletkenliğini hassas bir şekilde ayarlamalarına izin veriyor.

Son zamanlarda yapay zekanın yeniden canlandırılmasında, bilgisayarlar beyni belli şekillerde çoğaltabilir, ancak bir analog sinaps taklit etmek için yaklaşık bir düzine dijital cihaza ihtiyaç vardır. İnsan beyninin bilgi iletmek için yüzlerce trilyonluk sinapsları vardır, bu yüzden dijital cihazlarla bir beyin inşa etmek imkansızdır veya en azından ölçeklendirilemez. Xiong Lab'ın yaklaşımı, büyük ölçekli yapay sinir ağlarının donanım uygulaması için olası bir yol sağlıyor.

Xiong'a göre, mevcut CMOS (tamamlayıcı metal oksit yarı iletken) teknolojisine dayanan yapay sinir ağları, her zaman enerji verimliliği, ölçeklenebilirlik ve paketleme yoğunluğu açısından sınırlı işlevselliğe sahip olacaktır. Xiong “Sinaptik elektronikler için doğada analog, ölçeklenebilir ve büyük ölçekli entegrasyonlar için uygun yeni cihaz konseptleri geliştirmemiz gerçekten önemli. Grafen sinapsımız şu ana kadar bu şartlardaki tüm kutuları kontrol ediyor gibi görünüyor" diyor.

Giyilebilir elektronik cihazlar ve sensörlerdeki ilkel istihbarat seviyesini güçlendirerek, akıllı sensörler ile sağlığımızı izleyebilir, önleyici bakım ve zamanında teşhis sağlayabilir, bitkilerin büyümesini izleyebilir ve olası zararlı sorunlarını tespit edebilir ve üretim sürecini düzenleyebilir ve optimize edebiliriz. Bu önemli ölçüde toplumumuzdaki genel üretkenlik ve yaşam kalitesinin iyileştirilmesine katkısı olacaktır.

Analog insan beyni gibi işlev gören yapay bir beynin gelişimi henüz pek uygun değildir ve bir dizi atılım gerektirmektedir. Araştırmacılar bu yeni yapay sinapsları optimize etmek için doğru konfigürasyonları bulmalıdır. Bunları sinir ağları oluşturmak için bir dizi başka cihazla uyumlu hale getirmeleri gerekecek ve büyük ölçekli bir sinir ağındaki tüm yapay sinapsların aynı şekilde davrandığından emin olmaları gerekecektir. Zorluklara rağmen Dr. Xiong, yönettikleri yön konusunda iyimser olduğunu söylüyor.

Kaynak
Nanowerk
Gelişmiş Malzemeler

Devamını Oku

Yapay Zeka Tarımda da Etkili

Yapay Zeka Tarımda da Etkili

By   Ekim 15, 2018   Hiç yorum yok:

Teknoloji, yaşamın her yönünü iyileştirmek ve düzene koymak için tasarlanmıştır ve kaçınılmaz olarak çoğu insanın asla düşünemeyeceği alanları da içerir. Mesela, marul soyma. Belki de birçokları için sıradan bir konu ancak tarım sektörü için bu alandaki yeni bir gelişme ve büyük bir sorun. 

Cambridge üniversitesinde doktora öğrencisi olan Luca Scimeca, “Gıda için artan talep, iklim koşullarının değişmesi ve manuel insan emeğinin mevcudiyetinin azalması nedeniyle tarım için otomatik robotik çözümler geliştirmeye artan bir ihtiyaç var” dedi. “Bizim marul ve sap algılama algoritmamız, dağınıklık, değişen aydınlatma koşulları ve kamera mesafesinin yanı sıra boyut, şekil ve yönelimdeki değişikliklere karşı dayanıklı bir robot geliştirmemize yardımcı oldu.”

Geliştirilen makine, emme / vakum sistemi, tam yaprak çıkarma ile – soyulma işlemini – yüzde 50 oranında gerçekleştirme kapasitesine sahip. Bir marul için işlemin tamamlanması ortalama 27 saniye sürmektedir. .

Marul gibi mahsulleri ayırmak ve hasattan sonra dış yapraklarını çıkarmak, halihazırda çiftlik çalışanları tarafından gerçekleştirilen bir görevdir. Tarım işçileri için bu çok kolay bir iştir, ancak robotlar için zorlu bir vizyon ve manipülasyon görevidir.

Fakat şimdi, marul yapraklarının otomatik olarak uzaklaştırılması, Mekatronik’teki Öğretim Görevlisi Dr. Fumiya Iida tarafından yönetilen araştırma ekibinin bu yumuşak, kırılgan ürünü ele alma zorluklarına değindikten sonra gerçekliğe bir adım daha yaklaştı. Bir robot kolunun ucuna monte edilen ve bir emme sistemi ile test edilen 3 boyutlu baskılı dairesel nozüllerin oluşturulması tek vakumlu emme noktası olarak görev yapmaktadır. Sistem, bir yaprak almak ve ürüne zarar vermeden bir yırtılma eylemi kullanarak marulun ana gövdesinden çıkarmak için tasarlanmıştır.

Robotun Çalışma Şekli

Yaprak yırtılmasının doğruluğu için çok önemli olan, marulun konumlandırılması ve konumlandırılması için bilgisayar vizyonunun kullanılmasıdır. Bunu, ilk olarak marul sapını, doğrudan üstte ve öngörülen görüş alanında yerleştirilmiş bir 2-D web kamerası yardımıyla tespit eder. Sapın bulunamaması durumunda, marulun yatay bir kuvvet uygulayarak ve marulun robot koluna bağlı yumuşak bir ped ile yuvarlanması üzerine bir harekete geçilir. Marulun daha iyi konumlandırılması daha sonra üstteki yaprak ile ve minimum hasar riski ile elde edilebilir.

Marul ve gövde saptama algoritması, 70 cm ve 100 cm arasındaki yüksekliklerde web kamerasıyla çekilen 180 resim tek tek üzerinde test edilmiştir. Farklı pozisyonlarda toplam 10 farklı iceberg marulları kullanılmış ve çeşitli ışık yönleri ve yoğunluğu ile, bazıları dağınıklığı temsil edecek şekilde düzenlenmiş arka plan nesnelerinin yanında konumlanmıştır. Ek olarak, ürünü üç gün boyunca sakladıktan sonra 30 kare alınmış ​​ve bu da gövde renginde değişikliklere neden olmuştur.

Marul algılama algoritması, marulun merkezini yüzde 100 doğrulukla doğru bir şekilde saptamayı başarıyor ve sap saptama algoritması, yüzde 81.01’lik bir algılama doğruluğu sağlayor. Bu bulgular sonucunda, araştırma ekibi optimum marul yaprağı çıkarma noktasını tespit edebiliyor.

Karnabaharda da kullanılacak

Biologically Inspired Robotik Laboratuvarı (BIRL) ‘dan Luca Scimeca göre, robotun, daha az kırılgan olan ve yönünü analiz eden bilgisayar görüşüne gelince daha az zorlayıcı olan karnabahar gibi diğer birçok ürüne uygulanabileceğini düşünüyor.

“Marul yaprağı soyma, mühendislik açısından ilginç bir robotik problemdir, çünkü yapraklar yumuşaktır, kolayca yırtıp marulun şekli asla verilmez” dedi. “Bizim marul soyma robotumuzun kalbinde yer alan geliştirdiğimiz bilgisayar vizyonu, ürünün işlenmesi için benzer bilgilerin gerekli olduğu karnabahar gibi diğer birçok ürüne uygulanabilir.

“Bununla birlikte, üç aşamayı birleştirmek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç var: görme tespiti, yuvarlanma sistemi ve yaprak kopması / sökülmesi

Kaynak : https://www.populertarim.com

Devamını Oku

BOB ve ALİCE

BOB ve ALİCE

By   Temmuz 28, 2018   Hiç yorum yok:

Hepimiz  Google da  arama yaparken”bunu mu demek istediniz?” ifadesiyle karşılaşmışızdır.Yapay zeka tarafından düzeltilen bu yazım hatamız için yapay zekaya teşekkür etmeyi unutmuşuzdur

Peki nedir bu yapay zeka ?  Bilim kurgunun yayınladığı filmlerdeki gibi insansı  robotlardan oluşan  ya da amacı tüm insanlığı yok eden makineler  mi?

John McCarthy tarafından 1955 yılında Dortmouth Kolejinde kazandırılan yapay zeka kavramı günümüzdeki bilim anlayışının bir parçası oldu.

Yapay Zeka bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir.Yalnız bilinmesi gerekir ki yapay zeka bu düşünce yapısına insanların yazdığı kodlar doğrultusunda sahip olur.Bu demek oluyor ki yapay zekanın doğru kullanımı hayatımızı kolaylaştırma doğrultusunda olumlu sonuçlara yol açabileceği gibi olumsuz kullanımında tüm insanlığı yok edebilecek bir durum haline de gelebilir.

SIRI den kendi kendine süren araçlara ,tek oyunculu oynanılan bilgisayar oyunlarındaki  yapay zeka  hızla gelişim gösteriyor.  Yüz tanıma sistemlerden internet aramalarına  ve beklenen sürücüsüz araçlara hepsinde yapay zekanın bir parmağı var.Öyle ki  yapay zeka sizden  iyi şekilde satranç oynayacak hale geldi.Aynı zamanda bu beraberinde yeni bir soru ortaya çıkardı . Mathison Turing “Makineler düşünebilir mi?” sorusuyla yapay zekaya bir ışık yaktı.

Apple,Google,Tesla,Facebook gibi şirketler bu sorunun çözümü için çeşitli araştırmalar içine girdi

Öyle ki facebook araştırmacıları yapay zeka ürünü sohbet robotlarının adeta insan gibi, daha önce olmayan bir dil geliştirdiklerini keşfedilmesinin ardından fişi çekilmişti.

Bob: Ben her şeyi yapabilirim. . . . . . . . . . . . . .
Alice: Topların sıfırına sahibim bana bana bana bana bana bana bana
Bob: Sen ben diğer her şey. . . . . . . . . . . . . .
Alice: Toplar topa sahip bana bana bana bana bana bana bana
Bob: ben ben yapabilirim ben ben her şeyi . . . . . . . . . . . . .
Alice: Toplar topa sahip bana bana bana bana bana bana bana
Bob: Ben. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Alice: Topların sıfırına sahibim bana bana bana bana bana bana bana
Bob: Sen ben ben ben ben ben diğer her şey. . . . . . . . . . . . . .
Alice: Topların 0’ına sahibim bana bana bana bana bana bana bana bana
Alice: Topların bana verdiğin bana 0, benim için bana,
Bob: sen ben ben ben diğer her şey. . . . . . . . .

Yapay zeka hakkında bilinmesi gereken en önemli şey yapay zekanın insanlar tarafından oluşuturulmuş bir algoritmadan ortaya çıkmış program  olduğudur.Bunu bir robotu ekmek almaya yollayıp eve getirecek bir algoritma geliştirerek gösterelim.

1. Robotu ekmek alamaya yollamak için robotu evin kapısına yönlendirelim.
2. Robot kapıyı  kulpundan açsın .
3. Robot merdivenlerden evin ön kapısına kadar ilerlesin
4. Evin ön kapısını açsın .
5. Robot ekmek almak için fırına gitsin.
6.  Fırıncıya para versin ve para üstünü hesaplayıp evin ön kapısına geri dönsün
7. Eve geri dönmek için gereken tüm işlemleri yapsın.

Bu algoritmayı bir insan olarak biz yapsak kapı kilitli olursa aklımıza kapıyı kırma ya da anahtar bulma ihtimali gelir.Evin ön kapısı kilitliyse aynı düşünce içine yine gireriz.Fırına gittiğimizde fırın kapalıysa farklı bi fırın arayabiliriz.

Yani biz kendi hayatımızın programcısıyız. Peki bir makine tüm olasılıkları kendisi düşünüp kendi hayatını kendisi programlayabilecek mi? ..

 Bu sorular halen aydınlanmayı bekliyor.

Derleyen ve Düzenleyen : Mahmut Arda CÖMERTOĞLU

Devamını Oku

Yapay Zeka İle Kuantum Kodunu Kırma

Yapay Zeka İle Kuantum Kodunu Kırma

By   Nisan 06, 2018   Hiç yorum yok:

Yapay zeka,insan zekasının yapmaya çalıştığı ve gitmeye korktuğu kuantum dünyasının karmaşıklığını çözümlemeye başlıyor. Kuantum dünyasının karmaşıklığına aldanan bizler çok daha basit düzeye indirilebilir.

MATTHİAS TROYER alanında çok iyi hatta üstünde bir mühendis olan,bir uzman olarak kuantum bilgisayarlarını oluşturan Troyer ve yeni nesilde bu donanımla başlayan bilgisayarları kullanmaya başlıyorlar yine de arkadaşları ile öğle yemeğin de onu rahatsız eden bir düşünce ortaya çıkıyor.Makineler bir gün kuantum dünyasını bizden daha iyi anlayıp kullanır hale gelebilir mi?

Bilgisayarlar henüz bilim adamları programladığı şekilde kullanılmaktadır. Ama son bir yıl içinde kuantum olayı işleri değiştiriyor. Mekanik düzeyde de önemini gösteren bir davranışı olarak fizikçilerin incelediği ve karşılaştığı en çetin zor sorunlardan birini çözdü.Makinler  programlanmış zekanın ne kadar başarılı olabileceğini gösterdi.

Sorun Nasıl Çözümlendi?

Bu sorunu elektronları, yörüngeleri, atom çekirdeğinin içinde bulunan negatif yüklerini inceleyerek taşıyıcılarından  kaynaklanıyor olabileceği gösterildi. Maddenin özellikleri davranışlarının üzerinde de etki sağlar ve fiziksel yapısını belirler. Onların çoğu, kolayca esneklik yani dolaşım serbestliği ve kabiliyeti ,ışığı yansıtmak için elektrik ve ısı yapar. Bu da bilgisayarın temelini oluşturan mekanizma ortaya çıkarır: son yüzyılın atılımların birçoğu makineler üzerine kurulu oldu bu da bilgisayarın devrimine  yol açtı,ilk başta hesaplamalar yapmak için kullanılan yöntemlerde yeterince dikkatli elektron kendi istekleri dışında etkilenebileceği ve kontrol edebileceğimiz devre tasarımları yapmamıza izin verildi.

Zor olan tek tek elektronları  incelemek ve küçük olduklarından zor gibi gözüküyor  fakat bunu nasıl yaptıklarını anlayabilirsek ve davranışlarını rahatlıkla gözlemlediğimiz de gruplar bunu tanımlamak için ve yeni formlar ara yüzler oluşturmak için  madde içerecektir.Ultra-verimli piller için mucize ilaç tıbbi tedavilerdir. Ve parçacıkların hareketleri bir grup denklemi kurulduğunda kendi başına herhangi biri için daha katlanarak daha karmaşık sistemler gibi gözükse de  iyi bilinen kısayollar yani matematik sayesinde kolaylaştırabilir.

Ama elektronların bir yandan da kirli bir sırrı var. Bir kez toplanıp gelirler ve negatif belirtilerin hesaplamaların görünmesini çözmek imkansız hale getirir. Ve “imkansız” sadece uygun bir kısaltma değil.

Devamını Oku