"model tahmine dayalı kontrol" için 1772 sonuç bulundu
× Aramayı temizle
Arama Sonuçları
1772 haber
Ergenlik hormonları kız beynini fiziksel değişimlerden önce şekillendiriyor
Bilim insanları, ergenlik dönemindeki kız çocuklarının beyninin nasıl değiştiğini haritaladıktan sonra şaşırtıcı bir keşif yaptı. Araştırma, estradiol ve testosteron hormonlarının, fiziksel ergenlik belirtileri ortaya çıkmadan çok önce beynin belirli bölgelerini etkilemeye başladığını gösteriyor. Bu hormonlar özellikle duygu kontrolü, hafıza ve mekânsal farkındalıkla ilgili sinir ağlarını organize ediyor. Bulgular, ergenlik sürecinin beyinde fiziksel değişikliklerden çok daha erken başladığını kanıtlıyor. Bu keşif, ergenlik dönemindeki davranış değişikliklerinin nedenlerini daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir ve bu dönemdeki gençlerin zihinsel sağlığına yönelik yaklaşımları geliştirebilir.
PsyPost · 12 saat önce
0
Gelecekteki büyük kuraklıklar düşündüğümüzden çok daha şiddetli olabilir
Yeni Zelanda'nın tarihsel kuraklık verilerini inceleyen bilim insanları, iklim değişikliğinin tarım ülkeleri üzerindeki etkilerinin beklenenden çok daha yıkıcı olabileceğini ortaya koyuyor. Geçmiş kuraklık dönemlerinin analizi, gelecekte yaşanabilecek su kıtlığının mevcut tahminleri aştığını gösteriyor. Tarımsal üretimin büyük ölçekte aksayabileceği bu senaryolar, özellikle tarıma dayalı ekonomileri tehdit ediyor. Araştırma, iklim modellerinin bazı ekstrem durumları tam olarak yansıtamadığını ve geçmiş verilerden öğrenilecek önemli dersler olduğunu vurguluyor. Bu bulgular, iklim adaptasyon stratejilerinin yeniden değerlendirilmesi gerektiğini işaret ediyor.
Phys.org — Yerküre Bilimleri · 14 saat önce
0
Nobel Ödüllü Hopfield'ın 1982 Makalesi Nasıl Bilim Dünyasını Değiştirdi
Nobel Fizik Ödülü sahibi John Hopfield'ın 1982 yılında yayınladığı makale, yapay sinir ağları alanında devrim yaratmıştı. Hopfield Ağı olarak bilinen bu yenilikçi model, nöronların birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğunu matematiksel olarak modelleyerek hem yapay zeka hem de nörobilim alanlarına köprü kurdu. Pennsylvania Üniversitesi'nden nörobiolog Maria Geffen, bu çalışmanın kendi bilimsel yaklaşımını nasıl şekillendirdiğini anlatarak, Hopfield'ın araştırma sorularını her zaman biyolojik temellere dayandırma prensibinin önemini vurguluyor. Bu makale, sadece teknik bir yenilik değil, aynı zamanda interdisipliner bilimsel düşüncenin gücünü gösteren bir örnek olarak tarihe geçti.
The Transmitter · 22 saat önce
0
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) · 22 saat önce
0
Yapay Zeka Modelleri Gerçekten İnsan Beynini Taklit Ediyor mu?
Araştırmacılar, dil modellerinin beyin aktivitesini ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçen mevcut yöntemlerin yetersiz olduğunu ortaya koydu. Büyük dil modellerinin insan beynindeki dil işleme süreçlerini gerçekten taklit edip etmediğini anlamak için sadece tahmin skorlarına bakmanın yeterli olmadığını gösteren çalışma, L-PACT adlı yeni bir değerlendirme çerçevesi kullandı. Bu framework, 414 tahmin-kontrol satırı, 2304 ilişkisel profil satırı ve 4320 mekanizma analiz satırı içeren kapsamlı testler gerçekleştirdi. Bulgular, yapay zeka ve beyin araştırmalarında kullanılan mevcut karşılaştırma metodolojilerinin gözden geçirilmesi gerektiğine işaret ediyor.
arXiv (Nörobilim) · 22 saat önce
0
Sinir Ağlarının Toplu Davranışı İçin Yeni Matematiksel Model
Beyin hücrelerinin nasıl koordineli çalıştığını anlamak nörobilimin en büyük sorularından biri. Araştırmacılar, büyük sinir hücresi gruplarının ateşleme hızlarındaki dalgalanmaları matematik yoluyla açıklayan yeni bir yaklaşım geliştirdi. Klasik yöntemlerden farklı olarak, bu model sinir hücrelerinin başlangıç durumlarını dikkate alarak, zaman içinde değişen uyarılar karşısında popülasyonun nasıl tepki vereceğini öngörebiliyor. Çalışma, transport denklemlerine dayalı bir sistem kullanarak, sinir ağlarının makroskobik davranışını daha doğru bir şekilde modellemeyi amaçlıyor. Bu gelişme, beyin hastalıklarından yapay zekaya kadar geniş bir yelpazede uygulanabilir.
arXiv (Nörobilim) · 22 saat önce
0
Yapay Sinir Ağları Beyin Dalgalarının Sırrını Çözmeye Başladı
Bilim insanları, yapay sinir ağları kullanarak beyin dalgalarının nasıl değiştiğini anlamaya çalışıyor. Araştırmacılar, theta, alfa, beta ve gama olmak üzere dört farklı beyin ritmi arasında geçiş yapabilen yapay sinir ağları geliştirdi. Çalışma, düşük frekanslı beyin dalgalarının çok sayıda nöronun işbirliğiyle üretildiğini, yüksek frekanslı dalgaların ise kısa zaman sabitlerine sahip az sayıda nöron tarafından kontrol edildiğini ortaya koydu. Bu keşif, beynin farklı durumlar arasında nasıl geçiş yaptığını anlamamızda önemli bir adım.
arXiv (Nörobilim) · 22 saat önce
0
Yapay Zeka ile Protein Çözünmesinde Devrim: PHNN Modeli Geliştirildi
Araştırmacılar, protein moleküllerinin su içindeki davranışlarını modellemek için yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Protein Hidrasyon Sinir Ağı (PHNN) adı verilen bu model, geleneksel yöntemlerin aksine fiziksel yasaları öğrenerek daha az hesaplama gücüyle daha doğru sonuçlar elde ediyor. Sistem, su moleküllerini tek tek hesaplamak yerine, matematiksel modellerin parametrelerini akıllıca düzelterek protein-su etkileşimlerini tahmin ediyor. Bu yaklaşım, ilaç geliştirme süreçlerinde kritik olan protein davranışlarının anlaşılmasında önemli bir ilerleme sağlıyor. PHNN'nin en dikkat çekici özelliği, daha önce görmediği protein türlerinde bile güvenilir tahminler yapabilmesi. Bu transferedilebilir özellik, bilim insanlarının çeşitli protein sistemlerini daha verimli şekilde incelemesine olanak tanıyor.
arXiv — Kimyasal Fizik · 22 saat önce
0
Kimyasal Reaksiyonların Matematiksel Haritası: 9 Katlı Yeni Model
Kimya kurallarının neden istisnaları olduğu sorusuna matematiksel bir çözüm getirildi. Araştırmacılar, kimyasal reaksiyonları dokuz farklı kategorik seviyede organize eden kapsamlı bir model geliştirdi. Bu model, oktets kuralından orbital simetri seçim kurallarına kadar bilinen kimya kurallarının istisnalarını açıklıyor. Stokiyometriden kuantum mekaniğine kadar uzanan bu hiyerarşik yapı, her seviyenin bir öncekinden nasıl türediğini matematiksel olarak kanıtlıyor. Çalışma aynı zamanda yapay zeka modellerinin kimyada nasıl daha etkili kullanılabileceğine dair ipuçları sunuyor.
arXiv — Kimyasal Fizik · 22 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 · 22 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 · 22 saat önce
0