Işık ile Yapay Zeka Hesaplaması
Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü'nden Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve öğrencileri, yapay zeka hesaplamalarının elektronik devreler yerine doğrudan ışıkla gerçekleştirilmesine yönelik iki yeni sistem geliştirdi. Araştırmalar, Nature yayın grubu bünyesindeki Communications Engineering ve Communications Physics dergilerinde yayımlandı.
Enerji ve İşlem Gücü Sorununa Çözüm
Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşması, küresel düzlemde ihtiyaç duyulan işlem gücü ve enerji tüketimini önemli bir soruna dönüştürmüştür. Koç Üniversitesi'nde geliştirilen yeni sistemler, görüntüleri analiz etmek için gereken hesaplamaların bir bölümünü ışığın fiziksel özelliklerinden yararlanarak gerçekleştiriyor.
Elektronik sistemlerden farklı olarak ışık, farklı bilgileri aynı anda taşıyabiliyor ve paralel olarak işleyebiliyor. Bu özellik, özellikle yoğun hesaplama gerektiren yapay zeka uygulamalarında ışığı güçlü bir alternatif haline getiriyor.
Renk Bilgisini Koruyan Optik Sistem
Communications Engineering dergisinde yayımlanan ilk çalışmada, Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve yüksek lisans öğrencisi Fatma Nur Kılınç, renkli görüntülerdeki verileri kaybetmeden ışık yardımıyla sınıflandırabilen bir sistem geliştirdi.
Geleneksel görüntü işleme sistemlerinin bir bölümü renkli görüntüleri gri tonlara dönüştürürken önemli ayrıntıları kaybetmektedir. Koç Üniversitesi'nde geliştirilen yeni sistem ise renk bilgisini koruyarak renk, şekil ve desen gibi görüntüleri birbirinden ayırmaya yardımcı olan özellikleri belirginleştirmektedir.
Optik düzenek, renk, şekil ve desen gibi belirleyici özellikleri öne çıkararak görüntülerin daha yüksek doğrulukla sınıflandırılmasını sağlıyor.
Donanım Kusurlarına Uyum Yeteneği
Geliştirilen yöntemin önemli özelliklerinden biri, kusursuz bir bilgisayar modeline ihtiyaç duymadan gerçek optik sistemin özelliklerine uyum sağlayabilmesidir. Gerçek deney düzeneklerinde küçük hizalanma hataları ve cihaz kusurları nedeniyle sonuçlar ideal modellerden farklılaşabilmektedir. Yeni sistem ise doğrudan deneylerden elde edilen sonuçlardan öğrenerek bu farklılıklara uyum sağlayabiliyor.
Yüksek Doğruluk Oranları
Dermatolojik hastalıklara ait görüntülerle yapılan deneylerde dikkat çekici sonuçlar alınmıştır. Doğrudan renkli piksel verileri kullanıldığında sınıflandırma doğruluğu %68 iken, ışıkla işleme yapıldıktan sonra bu oran önemli ölçüde artmıştır.
Paralel İşleme Avantajı
Birbirini tamamlayan iki çalışma, ışığın farklı bilgileri aynı anda taşıyıp işleyebilme özelliğini yapay zeka uygulamalarına aktarıyor. Bu paralel işleme yeteneği, elektronik sistemlere kıyasla daha hızlı ve enerji verimli hesaplama imkanı sunuyor.
