“Doğal Sayıları Yuvarlama” Tarihe Mi Karışıyor?

İngiltere’de yapılan bir araştırmada, okullarda öğretilen “Doğal sayıları yuvarlama”nın makine öğrenimi ve kuantum gibi teknik uygulamalardaki hesaplamalarda yanlışlara yol açabilmesinden dolayı “Stokastik Yuvarlama Tekniği”nin kullanılması gerektiği belirtildi.

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.

Stokastik Yuvarlama Tekniği Nedir?

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.

Benzer haberler

Einstein’den Ders Almak İster miydiniz?

Yasin Demirkaya

Recent Posts

TRAI Ekosistemi’ne Katılan 25 Yeni Girişimle Tanışın!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…

1 gün ago

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

2 hafta ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

2 hafta ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

3 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

3 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

4 hafta ago