“davranış analizi” için sonuçlar
12 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Farelerin Hareketlerini Gerçek Zamanlı İzleyen Yapay Zeka Platformu: SqueakPose Studio
Davranış araştırmalarında hayvanların vücut hareketlerini hassas biçimde takip etmek, nörobilim ve davranış bilimleri için kritik öneme sahip. Ancak mevcut derin öğrenme tabanlı araçların büyük çoğunluğu yalnızca çevrimdışı analiz için tasarlanmış olup güçlü iş istasyonu bilgisayarlarına ve karmaşık yazılım altyapılarına ihtiyaç duyuyor. eLife Sciences dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmada araştırmacılar, bu sorunu çözmek amacıyla geliştirdilen SqueakPose Studio platformunu tanıttı. Platform; veri seti oluşturma, model eğitimi, çevrimdışı analiz ve gömülü kenar bilişim cihazlarında gerçek zamanlı dağıtım adımlarını tek bir çatı altında birleştiriyor. Özellikle düşük güç tüketimli taşınabilir donanımlar üzerinde bile çalışabilmesi, araştırmacıların pahalı ekipmanlara bağımlılığını azaltabilir. CPU, GPU ve Apple Silicon işlemcileri desteklemesi sayesinde geniş bir kullanıcı kitlesine hitap eden sistem, davranış araştırmalarında hem erişilebilirliği hem de veri kalitesini artırma potansiyeli taşıyor.
Hayvan Davranışları Markov Modellerle Çözümleniyor: Tahmin Edilebilirlik Araştırması
Bilim insanları, hayvan davranışlarının karmaşık yapısını anlamak için matematiksel Markov modellerini kullanıyor. Yeni araştırma, spontan davranışların nasıl öngörülebilir diziler halinde organize olduğunu ve bu dizilerin hangi zaman ölçeklerinde değiştiğini inceliyor. Çalışma, davranışsal 'hecelerin' - tekrarlayan stereotipik hareketlerin - nasıl nöral temellere dayandığını ve bu sistemlerin matematiksel olarak nasıl modellenebileceğini gösteriyor. Araştırmacılar, bu modellerin özdeğer ve özvektörlerinin davranışsal değişimlerin zaman ölçeklerini açıklayabildiğini keşfetti. Bu yaklaşım, hayvan davranışlarının boyutsallığını ve öngörülebilirliğini nicel olarak değerlendirme imkanı sunuyor. Bulgular, davranış nörobiliminde temel teorik soruları yeniden ele almamız gerektiğini ortaya koyuyor.
3. Sınıf Öğrencilerinin Üniversite Başarısı Giyilebilir Cihazlarla Ölçüldü
Araştırmacılar, ilkokul 3. sınıf öğrencilerinin gün boyunca öz-kontrol becerilerini sürdürebilme yeteneklerinin, yaşam boyu akademik başarılarıyla güçlü bir bağlantı gösterdiğini keşfetti. Giyilebilir teknoloji kullanılarak yapılan bu çalışma, özellikle öğleden sonra saatlerindeki huzursuzluk durumunun gelecekteki eğitim hayatı hakkında önemli ipuçları verdiğini ortaya koyuyor. Bulgular, erken yaşta tespit edilen öz-kontrol eksikliklerinin müdahale programları için kritik bir fırsat penceresi sunabileceğini gösteriyor.
Negatif Duygular Siyasi İfadelere Güveni Artırıyor
Araştırmacılar, yüz ifadeleri ve kalp atış hızını ölçerek insanların siyasi açıklamalara olan güvenini etkileyen faktörleri inceledi. Çalışma, anlık duygusal tepkilerin siyasi ideoloji ile uyumlu olduğunu ve bu durumun bireylerin doğru veya yanlış bilgilere güvenme eğilimini belirlediğini ortaya koydu. Özellikle negatif duygular yaşayan katılımcıların siyasi beyanatlara daha fazla güven duyma eğiliminde olduğu gözlemlendi. Bu bulgular, siyasi iletişim ve bilgi güvenilirliği konularında önemli çıkarımlar sunuyor.
Feynman'ın Formülü Yeni Şehirdeki Restoran Seçimlerinizi Açıklayabilir
Yeni bir şehirdeyken hangi restoranı seçeceğiniz konusundaki kararsızlığınız aslında bilimsel bir temele dayanıyor olabilir. Nobel ödüllü fizikçi Richard Feynman'ın geliştirdiği matematiksel formülün, insanların yemek yeme alışkanlıklarını açıklayabileceği öne sürülüyor. Bu yaklaşım, tanıdık mekanları tercih etme ile yeni yerler keşfetme arasındaki ikilemin ardındaki mantığı ortaya koyuyor. Araştırmacılar, bu formülün sosyal davranışların anlaşılmasında yeni bir perspektif sunabileceğini belirtiyor.
Yapay Zeka Artık İnsan Davranışlarındaki Niyet Değişimlerini Anlayabiliyor
Araştırmacılar, yapay zekanın insan davranışlarını daha iyi anlaması için yeni bir model geliştirdi. PRISM adlı bu sistem, insanların eylemlerini gözlemleyerek hangi amaçla hareket ettiklerini çıkarabiliyor ve bu amaçların zaman içinde nasıl değiştiğini takip edebiliyor. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, PRISM geçmiş deneyimleri hatırlayarak daha akıllı tahminler yapabiliyor. Sistemin en önemli özelliği, karmaşık hesaplamaları basit alt problemlere bölerek çözebilmesi. Bu teknoloji robotik, oyun geliştirme ve insan davranışı analizi gibi alanlarda devrim yaratabilir.
Yapay Zeka Artık İnsanlar Gibi Sosyal Davranışları Anlayabiliyor
Mevcut video yapay zeka modelleri, insanların sosyal etkileşimleri nasıl algıladığını anlama konusunda yetersiz kalıyordu. Araştırmacılar, V-JEPA2 gibi gelişmiş modellerin bile sosyal video kliplerdeki insan benzerlikleri tahminlerinde basit metin modellerinden daha kötü performans gösterdiğini keşfetti. Bu sorunu çözmek için 'davranışsal geometrik denetim' adı verilen yeni bir yöntem geliştirildi. 250 doğal sosyal video klibinden toplanan 49.484 insan yargısı kullanılarak, yapay zeka modellerinin sosyal algısı önemli ölçüde geliştirildi.
Cebinizdeki Göz: Dijital Cihazlar Nasıl Her Hareketinizi İzliyor?
Oxford Üniversitesi araştırmacısı Carissa Véliz, günlük hayatımızın vazgeçilmez parçası olan dijital cihazların asıl işlevinin ne olduğunu sorguluyor. Yastıklar rahatlık için, makaslar keskin olmak için tasarlanırken, akıllı telefonlar, tabletler ve diğer dijital araçların temel amacının kullanıcıları izlemek olduğunu savunuyor. Bu cihazlar görünürde iletişim, eğlence veya üretkenlik için tasarlanmış gibi görünse de, aslında kişisel verileri toplama ve davranış analizi yapma konusunda son derece etkili birer gözetim aracı olarak işlev görüyor. Modern teknolojinin bu gizli yüzü, mahremiyet ve kişisel özgürlük konularında önemli sorular ortaya çıkarıyor.
Dinamik Sistemlerde Yeni Matematiksel Yaklaşım: Olasılık Ölçümleriyle Davranış Analizi
Araştırmacılar, dinamik sistemlerin davranışlarını analiz etmek için yenilikçi bir matematiksel yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemler doğrusal sistemlerde başarılı olsa da, doğrusal olmayan ve stokastik sistemlerde zorluklar yaşanıyordu. Yeni yaklaşım, sistemlerin davranışlarını yörüngeler üzerindeki olasılık dağılımları olarak temsil ediyor. Bu yöntem, doğrusal olmayan sistemlerde bile konveks matematiksel yapılar oluşturarak optimizasyon problemlerini çözmeyi kolaylaştırıyor. Araştırma, kontrol teorisi ve sistem mühendisliğinde önemli uygulamalara sahip olabilir.
Yapay Zeka Sosyal Ağı ile İnsan Davranışları Karşılaştırıldı
Araştırmacılar, tamamen yapay zeka ajanlarından oluşan Chirper.ai sosyal ağını insan kullanıcıların bulunduğu Mastodon ile karşılaştırdı. 65 bin YZ ajanı ve 7.7 milyon yapay gönderi içeren bu platform, büyük dil modellerinin sosyal etkileşimlerini anlama konusunda yeni fırsatlar sunuyor. Çalışma, YZ ajanlarının paylaşım davranışları, zararlı içerik üretimi ve sosyal ağ yapılarında insanlardan nasıl farklılaştığını ortaya koyuyor. Bu araştırma, gelecekte YZ'nin sosyal medyada nasıl davranabileceği ve insan-YZ etkileşimlerinin nasıl şekillenebileceği konusunda önemli ipuçları veriyor.
Yüz ifadeleri ve kas hareketleri arasında çift yönlü öğrenme yapay zekası geliştirildi
Araştırmacılar, yüz ifadelerini ve yüz kaslarının hareketlerini birlikte analiz edebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Geleneksel yaklaşımlar sadece kas hareketlerinden ifadelere doğru bilgi transferi yapabiliyordu, ancak yeni sistem her iki yönde de öğrenme gerçekleştirebiliyor. Sistem, farklı veri setlerindeki etiketleme farklılıklarını ve veri çeşitliliği sorunlarını çözmek için Yapısal Anlamsal Haritalama (SSM) framework'ünü kullanıyor. Bu teknoloji, duygusal davranış analizi, insan-bilgisayar etkileşimi ve psikolojik araştırmalar gibi alanlarda önemli uygulamalara sahip olabilir.
Yapay zeka öneri sistemlerinde zamansal davranış analizi: TAI2Vec modeli
Stanford ve diğer üniversitelerden araştırmacılar, kullanıcı davranışlarındaki zaman boyutunu daha etkili analiz edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. TAI2Vec adlı bu sistem, öneri algoritmalarının temelini oluşturan item embedding teknolojisine zamansal farkındalık kazandırıyor. Geleneksel yöntemler kullanıcı etkileşimlerini zamansız bir şekilde değerlendirirken, yeni yaklaşım kısa ve uzun vadeli tercihleri birbirinden ayırt edebiliyor. Model, dakikalar arayla yapılan etkileşimlerle aylar arayla yapılanları aynı önemde görmek yerine, her kullanıcının bireysel davranış temposuna uyarlanabiliyor. Bu gelişme, e-ticaret platformlarından sosyal medya algoritmalarına kadar geniş bir yelpazede daha kişiselleştirilmiş ve doğru öneriler sunulmasını sağlayabilir.