Yapay İnsan Gözü Tasarlamak: EC-Eye

Göz, en karmaşık biyolojik yapıya sahip organlardan bir tanesi. Bu yapısı sayesinde çok geniş bir görüş açısı sağlamasının yanı sıra hem uzağı hem yakını detaylı bir şekilde işler ve ayrıca çevre, ışık koşullarına göre de inanılmaz bir uyum sağlar. İçinde bulundurduğu sinir ağlarına, katmanlarına, milyonlarca fotoreseptörlere ek olarak bir de küresel şekle sahip olması, onun kopyalanmasını oldukça zorlaştırıyor.
Tüm bu zorluklara rağmen Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi’nden bilim insanları bu alanda çalışmalarına devam etti ve ışığa duyarlı süperiletken perovskit maddesi ile biyonik bir göz geliştirdiler. “Elektrokimyasal Göz” (EC-Eye) adını verdikleri bu biyonik göz, bir insan gözünü kopyalamayı bırakın çok daha fazlasını yapmak üzere.
 

 
Şu an sahip olduğumuz kameralar aslında görme işlevinin bir kopyası gibi gelebilir. Fakat küçük boyutlar için çözünürlük ve görüş açısı tam olarak insan gözünün özelliklerine sahip değil, daha çok mikroçip gibi çözümler kullanılır. Fakat bunların küresel bir yüzeyde tasarlanması önceden de söylediğimiz gibi o kadar kolay olan bir işlem değil. Peki EC-Eye bunu nasıl yapıyor?
Elektrokimyasal göz, temel olarak 2 parçadan oluşuyor diyebiliriz. Ön tarafında insan irisinin görevini yapan bir mercek bulunmakta. Yine aynı tarafta elektrik yüklü bir sıvı ile doldurulmuş alüminyum bir kabuğa sahiptir. Bu sıvı aslında insan göz yapısında “Vitre” olarak bildiğimiz gözün içini dolduran jel şeklinde biyolojik bir sıvıdır.
 

 
EC-Eye’ın arka kısmında ise oluşturulan elektriksel aktiviteyi işlemek üzere bilgisayara gönderen teller bulunmaktadır. Teması gerçekleştirmek adına da silikon bir göz yuvasına sahiptir. Son olarak, ve en önemlisi, algılamayı gerçekleştiren hassas nanoteller. Bu nanoteller o kadar hassas bir yapıya sahiptir ki yanıt hızları, normal bir insan gözündeki fotoreseptörlerden daha hızlıdır. Nanoteller üzerinde oluşan elektriksel reaksiyonların bilgisayara iletilmesi ile de iletim gerçekleşmiş oluyor. Tabii bu şekilde anlatınca çok kolay bir işlem gibi gözükse de aslında teknolojinin sınırlarını zorlayan bir uygulama. Tüm bu işlemlerin insan gözünü arka planda bırakacak bir güçte ve özellikte çalışması ise daha da merak uyandırıcı. 
Nasıl çalıştığını görmek adına, EC-Eye ve bilgisayar arasında bir arayüz oluşturuldu ve bu arayüz sayesinde EC-Eye’a bazı harfler gösterildi. Çıkan algılama sonucunda daha yüksek çözünürlükte görüntü elde edildiği kanıtlandı. İleriki aşamalar için çok daha kompleks testlerle karşı karşıya gelecek ve geliştirilmesi için çalışmalara devam edilecek.
 

 
Bu biyonik gözün insan gözü yerine geçebilmesi için daha birçok testten geçmesi gerektiği çok açık özellikle her ne kadar küçük bir cihaz gibi görünse de nanotellerin bilgisayara işlenmesi için bağlanması aşaması şu an bir sorun yaratmakta. Söz konusu çok fazla nanotel olunca bunların yerleştirilmesi ve pratik şekilde kullanılması oldukça zor gözüküyor, yani bu biyonik gözlerin ticarileşmesi, herkes tarafından kullanılabilmesi, biraz daha uzun bir zaman alabilir. Ama şimdilik, gelecek için büyük bir umut veriyor. 
İnsan gözünün algılayamadığı şeyleri de yapabileceği bir noktaya gelirse eğer, çok fazla özelliğe sahip bir potansiyelinin olduğu söylenebilir. Bilim kurgu filmlerinde gördüğümüz ve “Bunlar sadece filmlerde olur zaten.” dediğimiz kayıt almak, çok uzağı görmek, gece görüşü, başka dalga boylarında frekansları görüntüleme artık o kadar da ulaşılmaz değil gibi duruyor. Bunlar nasıl telefon kameraları ile bile çok rahat bir şekilde yapılabiliyorsa işin içinde yapay zekanın da olduğu üst düzey teknolojik uygulamaların bunu kolaylıkla yapabileceğini tahmin etmek aslında o kadar da zor değil.
Yapay Zeka her alanda bir parçamız olmaya başladı bile.
 
Kaynakça:

Looking to the Future: Creating an Artificial Eye


https://www.nature.com/articles/s41586-020-2285-x.pdf?origin=ppub
https://tr.euronews.com/2020/05/21/insanlar-ve-robotlar-icin-gelistirilen-biyonik-goz-ilk-testleri-gecti-potansiyelde-s-n-r-y

The Movie “Her”: An Approach to Human-Intelligent Machine Interactions

Seven years ago, under the direction of Spike Jonze, a not-so-classic movie was released, although it contains a classic romance at its core: Her. As in all romantic movies, the girl saves the man from the depressive process and leaves the man in solitude when their full relationship reaches top speed. Despite this classic script, it is the most talked-about and still analyzed film of the year it was released.

The Future of Environmental Sustainability: AI and Greenhouse Emissions

Climate change continues to be one of the most important issues that humankind faces today. One of the main factors that causes climate change is the greenhouse effect; simply such effect refers to increase on earth’s temperature with respect to emissions of gases like carbon dioxide, nitrous oxide, methane and ozone; more broadly greenhouse gases. Emission of such gases and increase in greenhouse effect is significantly correlated with human activities. However, AI based activities would create a difference in such processes and environmental sustainability studies suggest. AI use for environmental sustainability can lower worldwide greenhouse emissions by 4% at the end of 2030, PwC forecasts. Such percentage corresponds to 2.4 Gt, which is the combined annual greenhouse gas emission of Australia, Canada and Japan. Anticipation is that such quantities would lead many institutions to develop their sustainability models with help of AI. 
Considering AI’s ability to process data more efficiently than ever before, such ability can be used to analyze the data linked to the environmental issues the report suggests. Such analyzes would assist environmental sustainability by identifying patterns and making forecasts. As a current practice, IBM developed AI systems to process extensive data of weather models in order to make weather forecasts more reliable. It has been stated by the company that the system developed increased the accuracy rate by 30%. In terms of sustainability, such accuracy may lead large institutions to manage their energy amount and minimize greenhouse emissions. 
Moreover, AI can assist to reduce the greenhouse emissions with its practices on transportation. Autonomous vehicles can have a promising impact on such reduction, since the vehicles use less fossil fuels with fuel efficient systems. Furthermore, if AI based systems started to be used for calculating the efficient roads on car-sharing services, autonomous vehicles may change the passenger habits. With the benefits of such efficient road calculations, many passengers would prefer car-sharing services or public transportation rather than individual use of vehicles. Also, autonomous vehicles would have a reductive factor on traffic since such vehicles would be informed of each other. Such reduction on traffic and communicative systems may assist vehicles to be more efficient in terms of their energy use. Such shifts in the area of transportation may have a significant effect on environmental sustainability since the area has a remarkable emission ratio.
On the sectoral side, AI can also be used to manage companies’ emissions. Electric services company Xcel Energy’s practice with AI is an instance for such management. Prior to the practice; after producing the electricity with burning coal, the Xcel factory released the greenhouse gases like nitrous oxide into the atmosphere like the many other companies’ factories in the sector. However, in order to limit such emission; the company advanced its Texas factory’s smokestacks with artificial neural networks. Such advancement assisted the factory in terms of developing a more efficient system and most significantly, limiting the emissions. Such systems may reduce the nitrous oxide emissions 20% International Energy Agency forecasts. Therefore now, hundreds of other factories in addition to Xcel Energy are using such advanced systems for their environmental sustainability.
However; besides such significant developments, AI systems have carbon footprints too since training data requires a considerable amount of energy. Some sources even suggest that such quantities of energy can predominate AI’s benefits on energy efficiency. On the other hand, it is also suggested that as AI’s own energy efficiency is also being developed, such quantity could become a minor factor considering AI’s contributions to energy efficiency and limiting greenhouse emissions. 
AI’s such intersections with social and scientific issues are most likely to be the crucial points of society’s future. According to the research, “The Role of Artificial Intelligence in Achieving Sustainable Development Goals” AI can assist to resolve 95% of the issues that are directly related to environmental SDGs; which are climate action, life below water and life on land. Considering such effect, AI can be the tool that will be used for taking a step forward in environmental sustainability. 
 
References
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I. et al. The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nat Commun 11, 233 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
https://www.greenbiz.com/article/what-artificial-intelligence-means-sustainability
https://cyfuture.com/blog/how-is-artificial-intelligence-helping-in-the-fight-against-climate-change/
https://www.irdcsabanci.com/post/wildfires-of-2020-and-solastalgia-insights-of-climate-change
https://www.americanprogress.org/issues/green/reports/2016/11/18/292588/the-impact-of-vehicle-automation-on-carbon-emissions-where-uncertainty-lies/
https://www.infoworld.com/article/3568680/is-the-carbon-footprint-of-ai-too-big.html
https://www.pwc.co.uk/services/sustainability-climate-change/insights/how-ai-future-can-enable-sustainable-future.html

Bilim İnsanları, Robotların Ağrıyı Algılaması ve Kendi Kendine Onarmasına Yardımcı Olmak İçin “Mini Beyinler” Geliştiriyor

Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nde (Singapur) çalışan bilim insaları, beyinden ilham alan bir yaklaşım kullanarak, robotların ağrıyı tanıması ve hasar gördüğünde kendi kendine kendini onarması için yapay zekaya (AI) sahip olmanın bir yolunu bulmanın üzerine çalışıyorlar. NTU tarafından üretilen robotlar yakın zamanda hayatımızda yerini alacak.

Sistemde, fiziksel bir kuvvetin uyguladığı anlamak, basınçtan kaynaklanan ‘ağrıyı’ işlemek ve yanıtlamak için yapay zeka destekli sensör kitleri bulunuyor. Robotun, insan müdahalesine gereksinimi olmadan, küçük bir ‘yaralandığında’ kendi hasarını tespit etmesine ve onarmasına da olanak sağlıyor ve hızlıca kendini tamir ediyor.

Designed by stories / Freepik

Günümüzde robotlar, yakın çevreleri hakkında bilgi üretmek için bir sensör ağı kullanıyor. Örneğin, bir felaket kurtarma robotu, enkaz altında hayatta kalanı bulmak için kamera ve mikrofon sensörlerini kullanır ve kişiyi, kollarındaki dokunma sensörlerinden kılavuzluk ederek dışarı çıkarır. Bir fabrikada montaj hattında çalışan bir endüstriyel fabrika robotu, robotun kolunu doğru konuma yönlendirmek için görüş kullanır ve nesnenin kaldırıldığında kayıp kaymadığını belirlemek için sensörlere dokunur. Yani günümüz sensörleri tipik olarak bilgiyi işlemiyor. Ancak öğrenmenin gerçekleştiği tek bir büyük, güçlü, merkezi işlem birimine gönderiyor. Bu durum yanıt sürelerinin gecikmesine neden olur. Aynı zamanda bakım ve onarım gerektirecek, uzun ve maliyetli olabilecek hasarları gündeme getiriyor.

NTU’lu bilim insanlarının yeni yaklaşımı, yapay zekayı, robotik cilde dağıtılmış ‘mini beyinler’ gibi davranan çok sayıda küçük, daha az güçlü işleme birimine bağlı sensör düğümleri ağına yerleştiriyor. Bilim insanlarının, bu, öğrenmenin yerel olarak gerçekleştiği ve robot için kablolama gereksinimlerinin ve yanıt süresinin geleneksel robotlara göre beş ila on kat azaldığı anlamına geliyor.

Designed by stories / Freepik

Bu projenin yardımcı yazarı Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Fakültesi’nden Doç. Dr. Arindam Basu, “Robotların bir gün insanlarla birlikte çalışabilmesi için, bizimle güvenli bir şekilde etkileşime girmelerinin nasıl sağlanacağı bir endişe. Bu nedenle, Dünyanın dört bir yanındaki bilim adamları, robotlara bir farkındalık duygusu getirmenin, örneğin acıyı ‘hissedebilme’, buna tepki verebilme ve zorlu çalışma koşullarına dayanma gibi yollar buluyor. Bununla birlikte, gereken çok sayıda sensörü bir araya getirmenin karmaşıklığı ve bu tür bir sistemin sonuçta ortaya çıkan kırılganlığı, yaygın olarak benimsenmesi için büyük bir engeldir.

Çalışmanın ilk yazarı, aynı zamanda NTU Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Okulu’nda Araştırma Görevlisi olan Rohit Abraham John, “Bu yeni cihazların kendi kendini iyileştirme özellikleri, robotik sistemin ne zaman kendini tekrar tekrar birleştirmesine yardımcı oluyor ‘dedi. Oda sıcaklığında bile bir kesik veya çizikle yaralanmış. Bu, biyolojik sistemimizin nasıl çalıştığını taklit eder, tıpkı bir kesikten sonra insan derisinin kendi kendine iyileşmesi gibi.

Designed by stories / Freepik

Nesneleri tanımak için ışıkla etkinleşen cihazları kullanmak gibi nöromorfik elektronikler üzerindeki önceki çalışmalarını temel alan ve üzerine çalışan NTU araştırma ekibi, şimdi daha büyük ölçekli uygulamalar için sistemlerini geliştirmek üzere endüstri ortakları ve hükümet araştırma laboratuvarlarıyla işbirliği yapmayı düşünüyor ve robotların ağrıyı algılaması ve kendi kendine kendini onarmasına yardımcı olmak için “Mini Beyinler” geliştiriyor. NTU tarafından üretilen robotlar hayatımızın bir parçası olacak.

Kaynakça

  1. https://www.sciencedaily.com/releases/2020/10/201015101812.htm
  2. https://www.freepik.com
  3. https://globalaihub.com/cahit-arf-makineler-dusunebilir-mi/

Artificial Intelligence at Sports

Actually artificial intelligence is everywhere so that I want to show where it is in sport. If you have a chance to watch any sports activity, you will see the background on the sports part of artificial intelligence after this article.

Finans Teknolojileri

Fintek

Yapay zekanın birçok uygulama alanı olduğunu biliyoruz. Peki finans sektörü yapay zekadan ne kadar ve nasıl etkilendi? Fintek yani uzun haliyle “finans teknolojileri” araştırmalara göre finans kuruluşları için en büyük yıkıcı güç olarak görülüyor.

Fintek finansal hizmetlerin kolaylaştırılması ve iyileştirilmesi için geliştirilmiş teknolojilerdir. Finans ve teknoloji arasındaki bağlantı farklı dönemlerde gelişmiştir. Arneris, Barberis&Ross’un yazdığı makaleye göre fintek’in gelişimi;

Öncelikle Fintek’in tarihsel evriminden kısaca bahsedecek olursak; Finansal küreselleşmenin telgraf, demiryolları ve buharlı gemi teknolojileri ile Fintek 1.0 döneminde başladığını söyleyebiliriz.1950’lerde ise ilk kez kredi kartı kullanılmıştır. Fintek 2.0 dönemi analogdan dijitale geçişi simgeler. Bu dönemde ilk el tipi hesap makinaları ve ilk ATM’den söz edebiliriz. 1990’lı yıllarda dünya internet ve e-ticaret iş modelleriyle gelişen çevrimiçi bankacılık, 21. yy.’ın başlarında ise bankaların iç süreçleri ve tüm etkileşimleri tamamen dijital hale gelmiştir. Bu dönem 2008 Ekonomik Krizi ile son bulur. 2009’da Bitcoin v0.1’in piyasaya sürülmesi ve kripto para birimlerinin çıkmasıyla Fintek 3.0 dönemi başlar. Bu dönemde akıllı telefonlar farklı finansal hizmetlerin kullanılması için birincil araç haline gelmiştir.

Fintek’in evrimini kısaca özetledik. Peki yakın gelecekte finans sektöründe bizi neler bekliyor? En önemli fintek etkinliklerinden biri olan Money 20/20’de bir finans ve yatırım danışmanlığı şirketi olan Gartner’a göre 2020 yılından itibaren şirketlerin %50 si finans alanında yapay zeka kullanmaya başlayacak.

Finans sektöründe yapay zeka ile neler yapılabilir?

Finans alanında yapay zeka ile

  • Yatırım kararlarının finansal boyutunu araştırmak
  • Gelir-gider ve operasyon marjı etkilerinin hesaplanması
  • Finansal analiz çalışmalarını yapması öngörülüyor.

Aynı zamanda nicelik, karmaşıklık ve erişilebilirlik gibi ticari işlemlerin fazla uzamasına sebep olan süreçler de bulunuyor.

Giderek büyüyen finansal verinin daha karmaşık hal almasının nedenleri; piyasa kanallarının, ödeme yöntemlerinin ve ürün yapılandırmaların çoğalması ve işlemlerin kaydedilmesindeki farklı varyasyonlara sebep oluyor.

Makine öğrenmesi veri erişimi problemini 2 yolla çözüyor.

1)Sistemdeki bilginin bulunmasını ve kullanımını kolay hale getiriyor ve bilgiyi daha geniş bir çalışan kitlesine erişilebilir kılıyor.

2)Makina öğrenmesi algoritmaları farklı kullanım senaryolarıyla karşılaştıkça yazılım benzerliklerinden ve trendlerden “chatbot” adı verilen akıllı sohbet programlarıyla tavsiyeler verebiliyor.

Sonuç olarak görüldüğü üzere finans sektöründe de “big data” kavramı yaygınlaştıkça yapay zekaya olan ihtiyaç artıyor. Özellikle finansçıların fazla vakit kaybettikleri alanlarda işleri kolaylaştırıyor. Bir sonraki yazımızda görüşmek dileğiyle…Hoşçakalınız…

REFERANSLAR

  1. https://www.e-zigurat.com/innovation-school/blog/evolution-of-fintech/
  2. https://webrazzi.com/2019/10/19/finans-dunyasi-icin-yapay-zeka-kullanimi-kacinilmaz-hale-geliyor/
  3. https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/tr/pdf/2018/05/kuresel-fintech-arastirmasi-2018.pdf