Yapay Zeka Koku Almayı Öğrenebiliyor

Yapay Zeka Koku

Yapay Zeka Koku Almayı Öğrenebiliyor

Bir bilgisayar modellemesi, makine öğrenimini kullanarak sadece birkaç dakika içinde kendine koku almayı öğretebilir. Sistem hayvan beyinlerinin kokuları işlemek için kullandığı koku alma devrelerini yakından taklit eden bir sinir ağı oluşturuyor.

Meyve sineklerinden insanlara kadar tüm hayvanlar, beyindeki koku alma bilgilerini işlemek için temelde aynı stratejiyi kullanır. Ancak basit bir koku sınıflandırma görevini üstlenmek için yapay bir sinir ağını eğiten sinirbilimciler, biyolojinin stratejisini bu kadar sadık bir şekilde tekrarladığını görünce şaşırdılar.

Çalışmayı yöneten Guangyu Robert Yang, “Kullandığımız algoritmanın gerçek evrim sürecine hiçbir benzerliği yok” diyor. Yapay ve biyolojik sistemler arasındaki benzerlikler, beynin koku alma ağının görevine en uygun şekilde olduğunu göstermektedir.

Yang ve çalışma arkadaşları, yapay ağlarının araştırmacıların beynin koku alma devreleri hakkında daha fazla bilgi edinmesine yardımcı olacağını söylüyor. Çalışma aynı zamanda yapay sinir ağlarının sinirbilimle ilişkisini göstermeye de yardımcı oluyor.  Yang, “Biyolojik sistemin mimarisini tam olarak eşleştirebileceğimizi göstererek, bu sinir ağlarının beyni modellemek için yararlı araçlar olmaya devam edebileceğine dair daha fazla güven verdiğini düşünüyorum” diyor.

Doğal koku alma devrelerinin haritalandırılması

Beynin koku alma devresinin en iyi haritalandığı organizma olan meyve sinekleri için koku antenlerde başlar. Her biri belirli kokuları algılamak için özelleşmiş koku reseptörleri ile donatılmış duyu nöronları, koku moleküllerinin bağlanmasını elektriksel aktiviteye dönüştürür. Bir koku algılandığında, koku alma ağının ilk katmanını oluşturan bu nöronlar, ikinci katmana beynin anten lobu adı verilen bir bölümünde bulunan bir dizi sinyal gönderir. Anten lobunda, aynı reseptörü paylaşan duyu nöronları, aynı ikinci katman nöron üzerinde birleşir.

Yang, “Çok seçiciler” diyor. “Diğer reseptörleri ifade eden nöronlardan herhangi bir girdi almıyorlar.” İlk katmandan daha az nörona sahip olduğundan, ağın bu kısmı bir sıkıştırma katmanı olarak kabul edilir. Bu ikinci katman nöronları, sırayla, üçüncü katmandaki daha büyük bir nöron grubuna sinyal verir. Şaşırtıcı bir şekilde, bu bağlantılar rastgele görünüyor.

Yapay bir koku ağı oluşturmak

Yapay nöronların belirli görevleri yerine getirmek için kendilerini yeniden yapılandırdığı sinir ağları, beyinden ilham alan hesaplama araçlarıdır. Karmaşık veri kümeleri içindeki kalıpları seçmek için eğitilebilirler, bu da onları konuşma ve görüntü tanıma ve diğer yapay zeka biçimleri için değerli kılar.

Bunu en iyi yapan sinir ağlarının sinir sisteminin aktivitesini kopyaladığına dair ipuçları var. Ancak, şimdi Stanford Üniversitesi’nde doktora sonrası çalışan Wang, farklı şekilde yapılandırılmış ağların benzer sonuçlar üretebileceğini ve sinirbilimcilerin hala yapay sinir ağlarının biyolojik devrelerin gerçek yapısını yansıtıp yansıtmadığını bilmeleri gerektiğini söylüyor.

Meyve sineği koku alma devreleri hakkında kapsamlı anatomik verilerle, “Şu soruyu sorabiliyoruz: Yapay sinir ağları beyni incelemek için gerçekten kullanılabilir mi?”

Columbia nörobilimcileri Richard Axel ve Larry Abbott ile birlikte Yang ve Wang, tıpkı meyve sineği koku alma sistemi gibi bir girdi katmanı, bir sıkıştırma katmanı ve bir genişleme katmanından oluşan bir yapay nöron ağı oluşturdu. Ona meyve sineği sistemiyle aynı sayıda nöron verdiler, ancak doğal bir yapı yoktu: model kokuları sınıflandırmayı öğrendiğinde nöronlar arasındaki bağlantılar yeniden kurulacaktı.

Bilim insanları, ağdan farklı kokuları temsil eden verileri kategorilere atamasını ve sadece tek kokuları değil, aynı zamanda koku karışımlarını da doğru bir şekilde sınıflandırmasını istedi. Yang, bunun beynin koku alma sisteminin benzersiz bir şekilde iyi olduğu bir şey olduğunu söylüyor. İki farklı elmanın kokularını birleştirirseniz, diye açıklıyor, beyin hala elma kokuyor. Buna karşılık, iki kedi fotoğrafı piksel piksel karıştırılırsa, beyin artık bir kedi görmez. Yang, bu yeteneğin beynin koku işleme devrelerinin sadece bir özelliği olduğunu, ancak sistemin özünü yakaladığını söylüyor.

Yapay ağın kendisini organize etmesi sadece birkaç dakika sürdü. Ortaya çıkan yapı, meyve sineği beyninde bulunana şaşırtıcı derecede benziyordu. Sıkıştırma katmanındaki her bir nöron, belirli bir tür girdi nöronundan girdiler aldı ve genişleme katmanındaki birden çok nörona görünüşte rastgele bir şekilde bağlandı. Dahası, genişleme katmanındaki her nöron, ortalama olarak altı sıkıştırma katmanı nöronundan bağlantılar alır – aynen meyve sineği beyninde olduğu gibi.

Şaşırtıcı yakınsama, koku alma bilgisini yorumlayan beyin devrelerinin görevleri için en uygun şekilde organize edildiğine dair güçlü bir destek sağlıyor.

Artık araştırmacılar, bu yapıyı daha fazla araştırmak, ağın farklı koşullar altında nasıl geliştiğini keşfetmek ve devreyi deneysel olarak yapılamayacak şekilde manipüle etmek için modeli kullanabilirler.

Yapay Zeka Koku Almayı Öğrenebiliyor

Kaynak: https://medicalxpress.com/

Derleyen: Figen Berber

One thought on “Yapay Zeka Koku Almayı Öğrenebiliyor

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Solve : *
7 + 4 =


This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Çok Okunan Yazılar