İlham

Meyve sinekleri bilgisayar algoritması geliştirecek

Araştırmacılara göre daha iyi bilgisayar algoritması oluşturabilmek için meyve sinekleri kullanılabilir.

Bilgisayarların benzer verileri karşılaştıran aramalar yaptığını artık hepimiz biliyoruz. Youtube’a Coldplay’in bir şarkısını yazdığınızda ardından Radiohead’i önerebilir. Bu duruma “benzerlik araştırması” adını veriyoruz. Evet ama bunun meyve sinekleriyle ne ilgisi var diye sorabilirsiniz. Meyve sinekleri hayatta kalmak için bilgisayarların yaptığı “benzerlik araştırması” na yakın bir şey yaparlar. Turunçgil kokusunun yiyecekleri gösterdiğini öğrendikten sonra gelecekte benzer bir koku aldıklarında bunun yiyebilecekleri bir yiyecek türü olduğunu bilirler. Yani bir nevi benzerlik araştırması!

Science dergisinde da yayımlanan çalışmada bilim adamları meyve sineklerinin beyinlerinin yaptığı işin, çoğu bilgisayar algoritmasından farklı olduğunu keşfetti. Ki bu da sineklerin kullandığı yöntemi kullanarak bilgisayar programlarımızı daha iyi hale getirebileceğimizi gösteriyor.

Yukarıdaki örnek üzerinden gidecek olursak, bilgisayarınızın Coldplay ve Radiohead şarkılarını karşılaştırırken pek çok özelliğe bakar. Şarkının türü, hızı, şarkıcının cinsiyeti, kullanılan enstrümanlar gibi. Ardından bilgisayar tüm bu özellikleri alır ve 10’a kadar numaralandırır. Sonra da bu ögelerin her birine “hash” adı verilen bir etiket verir. Bir benzerlik araştırması yaptığında da belirleyici özellikler yerine karmaları karşılaştırır.
Salk Biyolojik Araştırmalar Enstitüsü’nde bilgisayar bilimcisi olan Saket Navlakha meyve sineklerinin tam tersini yapıyor. Meyve sinekleri bir şeyi ilk defa kokladıklarında 50 neron kullanıyor. Bu nöronların sayısını 10’a indirgemek yerine artırıyor ve eylem boyunca beyne 2000 nöron gönderiyorlar.

Peki, bu durum neden meyve sineğinin kokuları daha hızlı tanımasını sağlıyor?

Navlaka, bu soruyu şu şekilde yanıtlıyor: “Bir odada 50 kişi olduğunu varsayalım. Ve siz bu 50 kişinin ortak özelliklerini bulmak istiyor olun. Eğer bu 50 kişiyi küçük bir oadaya koyarsanız birbirlerine çok yakın olurlar ve onları organize etmeniz zorlaşır. Fakat çok daha büyük bir odaya alırsanız aralarında belirli mesafeler oluşur ve bu sayede de bilgiyi çok daha çabuk tanımlarsınız. Sineklerin beyinleri, -bilgileri sarmaladığında- her kokuya özel bir etiket verir. Daha sonra da gönderdiği 2000 nöronun yüzde 5’ini karma olarak depolar.”

Navlakha ve meslektaşları bu durumu üç veri kümesi üzerinde test etti. Hesaplamalarını yaparken hesaplama gücünü aynı tuttular ve sineklerin kullandıkları bu yöntemin yüzde 30-50 oranında daha doğru olduğunu buldular.

Şu an kullanılmakta olan bazı algoritmalar meyve sineklerine benzer bir yöntem kullanıyor olsa da bu geneli kapsamıyor. Çalışma ekibi bu çalışmayı diğer veri setleriyle denemek ve ileriki aşamalarda endüstri alanında ortaklaşa çalışmalar yapmak istiyor.

Paylaş
Etiketler

gelecek.tech

Teknolojinin dokunduğu her konuda ilham alabileceğiniz teknolojik yaşam platformu.

İlgili yazılar

Close