Duke Universitetində mürəkkəb sistemlər üçün yeni süni intellekt inqilabı

Mürəkkəb sistemlərdə sadə qaydaların tapılması

Duke Universitetində hazırlanmış yeni süni intellekt mürəkkəb sistemlərin arxasında gizlənmiş sadə və oxunaqlı qaydaları aşkar edə bilir. Bu sistemlərdə minlərlə dəyişən olsa da, süni intellekt onları kompakt və sadə tənliklərə çevirərək real davranışı dəqiq təsvir edir.

Elm və texnologiyada geniş tətbiq sahələri

Bu metod fizika, mühəndislik, iqlim elmi və biologiya kimi müxtəlif sahələrdə işləyir. O, zamanla dəyişən sistemləri öyrənir, stabil vəziyyətləri (cəlb ediciləri) müəyyən edir və uzunmüddətli proqnozlarda etibarlılığını qoruyur.

Bernard Koopmanın ideyası və yeni yanaşma

Yanaşma 1930-cu illərdə Bernard Koopmanın təklif etdiyi nəzəriyyəyə əsaslanır. Koopman göstərmişdi ki, mürəkkəb qeyri-xətti sistemlər xətti modellərlə təsvir oluna bilər. Duke Universitetinin süni intellekti isə bu fikri genişləndirərək, çoxsaylı dəyişənləri daha kiçik və sadə modellərə endirir.

Kiçik modellərlə böyük nəticələr

Əvvəlki maşın öyrənmə üsullarından fərqli olaraq, bu metod 10 dəfədən çox kiçik modellər yaradır. Bu, həm hesablama yükünü azaldır, həm də nəticələrin daha asan başa düşülməsinə imkan verir.

Tədqiqat və gələcək perspektivlər

Layihənin baş müəllifi Sam Moore və General Robotics Lab rəhbəri Boyuan Chen bildirir ki, bu yanaşma eksperimental zaman seriyası məlumatlarını təhlil edir və fizika ilhamlı məhdudiyyətlərdən istifadə edir. Tədqiqat 2025-ci ilin dekabrında npj Complexity jurnalında dərc olunub.

Gələcəkdə bu metod video, audio və mürəkkəb bioloji siqnallara tətbiq ediləcək ki, bu da elm və texnologiyada yeni kəşflərə yol açacaq.

İnsan və cəmiyyət üçün əhəmiyyəti

Bu süni intellekt mürəkkəb sistemləri daha yaxşı anlamağa, onların idarə olunmasına və proqnozlaşdırılmasına kömək edir. Nəticədə, iqlim dəyişikliyi, bioloji proseslər və mühəndislik problemləri kimi həyati sahələrdə daha effektiv həllər tapmaq mümkün olacaq.