"çoklu görev öğrenme" için 2157 sonuç bulundu
× Aramayı temizle
Arama Sonuçları
2157 haber
Yapay zeka, insan beyninin görsel algılama sistemini taklit etmeyi başardı
Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin insan beyninin görsel korteksini ne kadar iyi taklit ettiğini anlamak için yeni bir yöntem geliştirdi. TRIBE v2 adlı beyin kodlayıcı model, fMRI verilerini kullanarak korteksin farklı bölgelerinin nasıl çalıştığını öğrenmeye çalışıyor. Bilim insanları, modelin gerçekten beynin işlevsel organizasyonunu anlayıp anlamadığını test etmek için 'özellik görselleştirme' tekniğini kullandı. Bu yöntemle, yapay zeka modelinin V1'den V4'e kadar görsel korteksin farklı katmanlarında artan uzamsal ölçek ve karmaşıklık progresyonunu başarıyla yeniden ürettiğini keşfettiler. Sonuçlar, modelin sadece veriyi ezberlememekle kalmayıp, gerçekten de beynin görsel hiyerarşisini anladığını gösteriyor.
arXiv (Nörobilim) · 23 saat önce
0
İnsan ve yapay zeka görme sistemleri aynı hatayı farklı şekilde yapıyor
MIT araştırmacıları, insanların ve yapay zeka sistemlerinin görsel algıda benzer doğruluk oranlarına sahip olmalarına rağmen, sistemik olarak farklı türde hatalar yaptıklarını keşfetti. Bir kuş türünün genel kuş kategorisiyle karıştırılma şekli, insan ve makine görüşü arasındaki temel farkları ortaya koyuyor. İnsanlar geniş ama zayıf asimetrik karışıklıklar sergilerken, derin öğrenme modelleri daha seyrek ama güçlü yönlü çökmeler gösteriyor. Bu bulgu, doğruluk ölçütlerinin görünmez kaldığı farklı tümevarım önyargılarını açığa çıkarıyor ve yapay görme sistemlerinin geliştirilmesi için önemli ipuçları sunuyor.
arXiv (Nörobilim) · 23 saat önce
0
Kuantum kimya için 260 bin molekülün veri seti oluşturuldu
Araştırmacılar, fotokimyasal reaksiyonlarda kritik rol oynayan konik kesişim yapılarını içeren kapsamlı bir kuantum kimya veri seti geliştirdi. 260 bin küçük molekülün temel durum ve uyarılmış durum yapılarını kapsayan bu veri seti, makine öğrenmesi ile fotokimyanın entegrasyonunu hedefliyor. Çalışma, on ağır atoma kadar olan moleküllerin (karbon, azot, oksijen, flor) geometrik yapılarını ve enerji hesaplamalarını içeriyor. Veri seti, OM2 seviyesinde optimize edilmiş temel durum geometrileri ve OM2/MRCI seviyesinde hesaplanmış enerji değerlerini sunuyor. Bu kaynak, ışık kaynaklı kimyasal reaksiyonların anlaşılmasında önemli bir boşluğu dolduruyor ve fotokimya araştırmalarında veri odaklı yaklaşımları mümkün kılıyor.
arXiv — Kimyasal Fizik · 23 saat önce
0
Yapay Zeka Modelleri İçin Yeni Matematiksel Algoritma Geliştirildi
Araştırmacılar, yapay zeka tabanlı moleküler simülasyonlarda kullanılan karmaşık matematiksel hesaplamaları büyük ölçüde hızlandıran yeni bir algoritma geliştirdi. O(3)-eşvaryant makine öğrenmesi potansiyellerinde kullanılan Clebsch-Gordan tensor çarpımlarını hesaplayan bu yöntem, hesaplama süresini L³ seviyesine indiriyor. Algoritma, radyal kanal daralmalarını açısal dönüşümlerden ayırarak işlem yükünü azaltıyor ve atomik küme genişleme mimarilerinde mesaj geçişini optimize ediyor. Bu gelişme, moleküler dinamik simülasyonları ve kimyasal süreç modellemelerinde önemli hız artışları sağlayabilir.
arXiv — Kimyasal Fizik · 23 saat önce
0
Yapay zeka ile kimyasal reaksiyonları öğrenmek: Yeni sinir ağı modeli geliştirildi
Araştırmacılar, kimyasal reaksiyonların basınca bağlı davranışlarını daha doğru modelleyebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Kolmogorov-Arnold Kimyasal Reaksiyon Sinir Ağları (KA-CRNN) adlı bu sistem, geleneksel modellerin aksine ampirik formüllere ihtiyaç duymadan karmaşık reaksiyon kinetiğini öğrenebiliyor. Yanma ve endüstriyel kimya sistemlerinde kritik öneme sahip bu gelişme, hem fiziksel yasalara uygunluğu koruyarak hem de basınç değişimlerinin etkilerini otomatik olarak hesaplayabiliyor. Bu yenilik, kimya endüstrisinde daha hassas süreç kontrolü ve optimizasyonu sağlayabilir.
arXiv — Kimyasal Fizik · 23 saat önce
0
Kuantum Kimyasında Yeni Dönem: Dejenere Coupled-Cluster Teorisi Geliştirildi
Araştırmacılar, moleküllerin kuantum davranışlarını daha hassas şekilde modelleyebilen yeni bir matematiksel yöntem geliştirdi. Dejenere Coupled-Cluster (ΔCC) adı verilen bu teori, farklı spin durumlarındaki elektronları ve karmaşık moleküler sistemleri tek bir yaklaşımla analiz edebiliyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, bu teknik hem tekil hem de çoklu referans durumları için kullanılabiliyor. Yöntem, elektronların iyonlaşma ve ekleme süreçlerini de modelleyerek, tam konfigürasyon etkileşimi sınırına yakınsıyor. Bu gelişme, kuantum kimyası hesaplamalarında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor ve moleküler sistemlerin daha doğru enerji hesaplamalarını mümkün kılıyor.
arXiv — Kimyasal Fizik · 23 saat önce
0
ArGEnT: Karmaşık Geometrilerde Makine Öğrenmesi İçin Yeni Transformer Mimarisi
Bilimsel makine öğrenmesinde karmaşık ve değişken geometrilere sahip sistemlerin çözüm operatörlerini öğrenmek büyük bir zorluktu. Araştırmacılar, bu sorunu çözmek için ArGEnT adında yeni bir Transformer tabanlı mimari geliştirdi. Bu sistem, tasarım optimizasyonu ve kontrol problemlerinde kullanılabilecek esnek bir vekil modelleme çerçevesi sunuyor. ArGEnT, nokta bulutu temsillerinden geometrik bilgiyi doğrudan kodlayarak, keyfi uzamsal konumlarda değerlendirme yapabiliyor. Üç farklı dikkat mekanizması varyantı ile geometrik özellikleri farklı stratejilerle dahil ediyor. Bu gelişme, mühendislik tasarımından fizik simülasyonlarına kadar geniş bir uygulama alanında devrim yaratabilir.
arXiv — Kimyasal Fizik · 23 saat önce
0
Yapay Zeka ile Yağış Tahmini: PRISMA Sistemi Uydu Verilerini Birleştiriyor
Araştırmacılar, çoklu uydu verilerini kullanarak yağış tahmininde devrim niteliğinde bir yapay zeka sistemi geliştirdi. PRISMA adı verilen bu sistem, farklı uydu sensörlerinden gelen verileri esnek bir şekilde birleştirerek daha güvenilir yağış tahminleri sunuyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, yeni sensör verilerini sisteme eklemek için tüm modeli yeniden eğitmek gerekmiyor. Bu özellik, afet yönetimi, su kaynakları planlaması ve tarımsal karar verme süreçlerinde kritik önem taşıyor. Sistem, jeostasyoner uyduların kızılötesi görüntüleri ile pasif mikrodalga ölçümlerini birleştirerek çalışıyor.
arXiv — Atmosfer & Okyanus Bilimleri · 23 saat önce
0
Fizik Laboratuvarlarında Yapay Zeka Devrimi: Sarkaç Deneyi Yeni Boyut Kazandı
Fizik eğitiminde yapay sinir ağları kullanımını araştıran yeni bir çalışma, geleneksel bileşik sarkaç deneyini makine öğrenmesiyle harmanlayarak çığır açıyor. Araştırmacılar, öğrencilerin yerçekimi ivmesini hesaplarken hem klasik analitik yöntemleri hem de yapay zeka modellerini kullanmalarını sağlayan hibrit bir yaklaşım geliştirdi. Bu yenilikçi metot, geleneksel yöntemleri tamamen değiştirmeyi değil, onları desteklemeyi amaçlıyor. Öğrenciler önce sarkaç parametrelerini ölçerek standart yöntemlerle yerçekimi ivmesini hesaplıyor, ardından aynı verileri yapay sinir ağı modeli eğitmek için kullanıyor. Çalışma, fizik eğitiminde veri analizi becerilerinin geliştirilmesi ve modern teknolojinin laboratuvar deneyimlerine entegrasyonu açısından önemli bir adım teşkil ediyor.
arXiv — Fizik Eğitimi · 23 saat önce
0
Müzik Eğitimi Alan Çocuklar ve Yetişkinler Dikkatte Avantajlı
Yeni bir araştırma, müzik eğitimi almış bireylerin dikkat sürdürme konusunda kayda değer avantajlara sahip olduğunu ortaya koydu. Çalışma, aynı geçmişe sahip kişilerle karşılaştırıldığında müzisyenlerin daha hızlı tepki verdiğini, daha uyanık olduklarını ve dikkatleri dağılmaya daha az eğilimli olduklarını gösterdi. Bu bulgular, enstrüman öğrenmenin gerçekten odaklanma yetisini geliştirip geliştirmediği sorusuna bilimsel bir yanıt sunuyor. Araştırmacılar, müzik eğitiminin beyin plastisitesi üzerindeki etkilerini inceleyerek, bu avantajların çocukluktan yetişkinliğe kadar sürdüğünü tespit etti. Sonuçlar küçük ama tutarlı farklılıklar gösterse de, müzik eğitiminin bilişsel gelişim üzerindeki olumlu etkilerini destekliyor.
PsyPost · 1 gün önce
0
Yapay Zeka Çöküşüne Karşı Tek Gerçek Veri Noktası Çözümü
Yapay zeka sistemlerinin en büyük tehditlerinden biri olan 'model çöküşü' sorununun çözümüne yönelik umut verici bir yaklaşım geliştirildi. Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin kendi ürettikleri verilerle eğitilmesi sonucu ortaya çıkan performans kaybı ve halüsinasyon artışının, gerçek dünya verilerinin stratejik kullanımıyla önlenebileceğini keşfetti. Bu çalışma, gelecekte AI sistemlerinin daha güvenilir çalışması için kritik öneme sahip. Model çöküşü, özellikle büyük dil modelleri ve görüntü üretici AI'lar için ciddi bir sorun haline gelmişti. Yeni bulgular, bu sorunun çözümünde gerçek veri noktalarının nasıl etkili kullanılabileceğine dair önemli ipuçları sunuyor.
TechXplore — Bilgisayar Bilimleri · 1 gün önce
0