İngiltere’deki Manchester Üniversitesi’nde Bilgisayar Bilimi bölümünde öğretim üyesi olarak görev yapan Mantas Mikaitis, Royal Society Open Science’da yayınlanan makalesinde “doğal sayıları yuvarlama” ile ilgili şu değerlendirmeyi yaptı: “Okullarda öğretilen sayıyı en yakına yuvarlama tekniği, hesap makinesinin olmadığı hızlı bir şekilde hesaplama gerektiği zamanlarda iyi çalışıyor ama sayıyı daima en yakına yuvarlamak hesaplamalarda yanlılığa neden olabilir. Bu sebeple olasılıkların da hesaplandığı stokastik yuvarlama yönteminin kullanılması lazım.”
Araştırmasında çoğu bilgisayarın sayıyı doğru olasılığa karar vermek için gerekli donanıma sahip olmadığının da altını çizen Mikaitis, meslektaşları ile bilgisayarda stokastik yuvarlamayı simüle etmek için yeni bir karma yöntem üzerinde çalışmaya devam ediyor.
İlk olarak 1949’da bilgisayar bilimcisi George Elmer Forsythe tarafından önerilen stokastik yuvarlama tekniği, sayıları olasılıklarla belirli bir sayıya yuvarlıyor. Örneğin 2,8’in 3’e yuvarlanma şansı yüzde 80 iken 2’ye yuvarlanma şansı yüzde 20. Bu teknik ile belirli bir sayının her zaman aynı yöne yuvarlanması engelleniyor. Science News‘in haberine göre, stokastik yuvarlamanın bu özelliği onu özellikle kuantum hesaplamada kullanılmak için uygun hale getiriyor. Çünkü kuantum hesaplama ile bir sonucu birçok kez ölçmek ve daha sonra ortalama bir sonuca varmak gerekiyor.
Daha fazla bilgi tıklayınız.
Türkiye merkezli küresel yazılım şirketi Etiya, yapay zeka alanında dikkat çekici bir başarıya imza attı.…
TIME dergisi, yapay zeka alanında dünyanın en etkili 100 ismini üçüncü kez açıkladı. “TIME100 AI…
İnsanoğlu pek çok şey keşfetti, icat etti. Ama sanırım daha önce bu kadar çok tartışılan,…
Elon Musk’ın yapay zeka girişimi xAI, Grok 2.5 modelini açık kaynak olarak paylaşarak sektörün dikkatini…
Hazırladığımız "TRAI Yapay Zeka Risk Raporu”, yapay zekanın sunduğu fırsatların yanı sıra beraberinde getirdiği riskleri…
Microsoft AI CEO’su Mustafa Suleyman, kişisel blogunda yayımladığı “We must build AI for people; not…