Fizik Bilincine Dayalı Yapay Zeka Güçlü Bilgisayarlı Görüntüleri Geliştirme

Yapay Zeka, yaşamımıza kuşkusuz kalıcı bir iz bırakmıştır. Yapay Zeka yeteneklerini daha da geliştirmeye yönelik bir öncü çalışmada, UCLA ve Amerika Birleşik Devletleri Ordusu Araştırma Laboratuvarı’ndan araştırmacılar, fizik bilincini veri odaklı tekniklerle birleştiren benzersiz bir yaklaşım ortaya koydular.

Çalışma, Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlandı ve fiziksel dünya hakkında veri tabanlı makine öğrenimi ile fiziksel ilkeleri birleştiren bir metodoloji önerdi. Bu, otonom araçlar ve hassas eylem robotları için kritik öneme sahip gerçek zamanlı olarak môinteraktif ve tepki verme yeteneğini geliştirmeyi hedefliyor.

Fizik Bilincine Dayalı Yapay Zeka için Melez Yaklaşım

Geleneksel olarak, bilgisayar görüntüsü, yapay zeka’nın fiziksel dünyayı anlamasını ve özelliklerini resimlerden çıkarmasını sağlayan alan, büyük ölçüde veri tabanlı makine öğrenimine odaklanmıştır. Aynı zamanda, fiziksel ilkeleri anlamaya yönelik fizik tabanlı araştırmalar, birçok bilgisayar görüntüsü sorununu çözme amacını taşıyordu. Ancak, fiziksel ilkelerin sinir ağlarına entegrasyonu zor olmuştur.

UCLA çalışması, veri ve fiziksel dünya arasındaki derin anlaşılmayı birleştirmeyi ve böylece yetenekleri artırılmış bir melez yapay zeka oluşturmayı amaçlıyor. Çalışmanın yazarlarından Achuta Kadambi, “Fiziksel olarak bilgilendirilmiş çıkarımlar, arabaların daha güvenli sürmesini veya cerrahi robotların daha doğru olmasını sağlayabilir” diyor.

Bilgisayarlı Görüntüye Fiziksel İlkelerin Entegrasyonu

Araştırma ekibi, bilgisayar görüntüsüne fiziksel ilkeleri entegre etmenin üç yenilikçi yolunu ortaya koyuyor:

1. Veri setlerine fiziksel ilkelerin eklenmesi: Bu, nesneleri video oyunlarındaki karakterler gibi hız veya ağırlık gibi ek bilgilerle etiketlemeyi içerir.
2. Ağ mimarilerine fiziksel ilkelerin entegrasyonu: Bu strateji, verileri fiziksel özelliklerin kodlandığı bir ağ filtresinden geçirerek kameraların algılarını iyileştirmeyi içerir.
3. Ağ kaybı fonksiyonuna fiziksel ilkelerin entegrasyonu: Burada, fiziksel ilkeler, yapay zeka’nın eğitim verilerini yorumlamasına yardımcı olmak için kullanılır.

Bu deneysel araştırmalar, bilgisayar görüntüsünü geliştirmede already umut verici sonuçlar üretti. Örneğin, melez yaklaşım, nesnelerin hareketini daha doğru bir şekilde takip edebiliyor ve kötü hava koşullarında gizli sahnelerden yüksek çözünürlüklü resimler üretebiliyor.

Fizik Bilincine Dayalı Yapay Zekanın Geleceği

Araştırmacılar, bu çift modlu yaklaşımın devam eden gelişmelerinin, derin öğrenme tabanlı yapay zekaların fiziksel yasaları bağımsız olarak öğrenmelerine yol açabileceğine inanıyor. Bu, otonom araçlar ve cerrahi robotik gibi çeşitli sektörlerde daha güvenli ve daha doğru yapay zeka uygulamalarına yol açabilir.

Çalışma, Amerika Birleşik Devletleri Ordusu Araştırma Laboratuvarı’ndan bir hibe ile kısmen desteklenmiştir ve ordudan bilgisayar bilimcisi Celso de Melo ve UCLA öğretim üyeleri Stefano Soatto, Cho-Jui Hsieh ve Mani Srivastava tarafından ortaklaşa yazılmıştır. Ek fon, Ulusal Bilim Vakfı, Ordunun Genç Araştırmacı Programı, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı, Intrinsic, Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) şirketinin bir parçası ve Amazon’dan geldi.