Profesör Markus Buehler tarafından geliştirilen bir yapay zeka yöntemi, yeni malzemeler önermek için bilim ve sanat arasındaki gizli bağlantıları buluyor.

Görünüşte birbiriyle alakasız iki eseri - biyolojik doku ve Beethoven'ın “9. Senfoni ”sini - karşılaştırmak için yapay zeka kullandığınızı hayal edin. İlk bakışta, yaşayan bir sistem ve bir müzik şaheseri arasında hiçbir bağlantı yokmuş gibi görünebilir. Ancak, McAfee Mühendislik Profesörü ve MIT'de inşaat ve çevre mühendisliği ile makine mühendisliği profesörü olan Markus J. Buehler tarafından geliştirilen yeni bir yapay zeka yöntemi, bu boşluğu doldurarak ortak karmaşıklık ve düzen modellerini ortaya çıkarıyor.

“Üretken YZ'yi grafik tabanlı hesaplama araçlarıyla harmanlayan bu yaklaşım, daha önce hayal bile edilemeyen tamamen yeni fikirleri, kavramları ve tasarımları ortaya çıkarıyor. Üretken yapay zekaya daha önce hiç görülmemiş fikirler, kavramlar ve tasarımlar hakkında yeni tahminler yapmayı öğreterek bilimsel keşifleri hızlandırabiliriz” diyor Buehler.

Yakın zamanda Machine Learning'de yayınlanan açık erişimli araştırma: Science and Technology'de yayınlanan açık erişimli araştırma, üretken bilgi çıkarımı, grafik tabanlı temsil ve çok modlu akıllı grafik muhakemesini entegre eden gelişmiş bir YZ yöntemini ortaya koyuyor.

Çalışma, modele bilimdeki sembolik ilişkileri anlamayı öğretmek için merkezi bir mekanizma olarak kategori teorisinden esinlenen yöntemler kullanılarak geliştirilen grafikleri kullanıyor. Matematiğin soyut yapılar ve bunlar arasındaki ilişkilerle ilgilenen bir dalı olan kategori teorisi, belirli içeriklerinden ziyade nesnelere ve etkileşimlerine odaklanarak farklı sistemleri anlamak ve birleştirmek için bir çerçeve sağlar. Kategori teorisinde sistemler, nesneler (sayılardan yapılar veya süreçler gibi daha soyut varlıklara kadar her şey olabilir) ve morfizmler (bu nesneler arasındaki ilişkileri tanımlayan oklar veya fonksiyonlar) açısından ele alınır. Buehler, bu yaklaşımı kullanarak yapay zeka modeline karmaşık bilimsel kavramlar ve davranışlar üzerinde sistematik olarak akıl yürütmeyi öğretebilmiştir. Morfizmler aracılığıyla ortaya konan sembolik ilişkiler, YZ'nin sadece analojiler çizmediğini, farklı alanlardaki soyut yapıları eşleştiren daha derin bir muhakeme yürüttüğünü açıkça ortaya koyuyor.

Buehler bu yeni yöntemi biyolojik materyallerle ilgili 1.000 bilimsel makaleden oluşan bir koleksiyonu analiz etmek için kullandı ve bunları grafik şeklinde bir bilgi haritasına dönüştürdü. Grafik, farklı bilgi parçalarının nasıl birbirine bağlandığını ortaya çıkardı ve birçok kavramı birbirine bağlayan ilgili fikir gruplarını ve kilit noktaları bulabildi.

Buehler, “Gerçekten ilginç olan şey, grafiğin ölçeksiz bir yapıya sahip olması, yüksek oranda bağlantılı olması ve grafik muhakemesi için etkili bir şekilde kullanılabilmesidir” diyor. “Başka bir deyişle, yapay zeka sistemlerine, daha iyi dünya temsil modelleri oluşturmalarına yardımcı olmak ve keşfi mümkün kılmak için yeni fikirleri düşünme ve keşfetme yeteneğini geliştirmek için grafik tabanlı veriler hakkında düşünmeyi öğretiyoruz.”

Araştırmacılar bu çerçeveyi karmaşık soruları yanıtlamak, mevcut bilgilerdeki boşlukları bulmak, malzemeler için yeni tasarımlar önermek ve malzemelerin nasıl davranabileceğini tahmin etmek ve daha önce hiç bağlanmamış kavramları birbirine bağlamak için kullanabilirler.

Yapay zeka modeli, biyolojik materyaller ile “Senfoni No. 9” arasında beklenmedik benzerlikler buldu ve her ikisinin de karmaşıklık modellerini takip ettiğini öne sürdü. Buehler, “Biyolojik materyallerdeki hücrelerin bir işlevi yerine getirmek için karmaşık ama organize yollarla etkileşime girmesine benzer şekilde, Beethoven'ın 9. senfonisi de karmaşık ama tutarlı bir müzik deneyimi yaratmak için müzik notalarını ve temalarını düzenler” diyor.

Bir başka deneyde, grafik tabanlı yapay zeka modeli, Wassily Kandinsky'nin “Composition VII” adlı tablosunda bulunan soyut desenlerden esinlenerek yeni bir biyolojik malzeme yaratılmasını önerdi. YZ, miselyum bazlı yeni bir kompozit malzeme önerdi. Buehler, “Bu malzemenin sonucu, kaos ve düzen dengesi, ayarlanabilir özellik, gözeneklilik, mekanik güç ve karmaşık desenli kimyasal işlevsellik içeren yenilikçi bir dizi kavramı bir araya getiriyor” diyor. Yapay zeka, soyut bir resimden ilham alarak güçlü ve işlevsel olmayı dengeleyen, aynı zamanda uyarlanabilir ve farklı rolleri yerine getirebilen bir malzeme yarattı. Uygulama, yenilikçi sürdürülebilir yapı malzemeleri, plastiklere biyolojik olarak parçalanabilir alternatifler, giyilebilir teknoloji ve hatta biyomedikal cihazların geliştirilmesine yol açabilir.

Bu gelişmiş yapay zeka modeliyle bilim insanları, malzeme tasarımı, araştırma ve hatta müzik veya görsel sanatlar için yenilikçi olasılıklar dünyasını ateşleyebilecek gizli kalıpları belirlemek üzere bu alanlardan gelen verileri analiz etmek için müzik, sanat ve teknolojiden içgörüler alabilir.