Matematikçiler ve yapay zeka uzmanları, makine öğrenmesinin matematik alanında neler keşfedebileceğini bulmak için bir araya geldi. Matematikçiler modelleri keşfetmek için yıllardır bilgisayarları kullanıyor olsa da, makine öğreniminin artan gücü şunu gösterdi: Çok büyük verilerle çalışılabilir ve daha önce keşfedilmemiş modeller keşfedilebilir.
Yeni yayımlanan bir çalışmada, bir araştırma grubu daha önce DeepMind tarafından geliştirilen, zor biyoloji problemlerini çözmek ve hava tahminlerinin doğruluğunu artırmak için kullanılan yapay zeka sistemlerini, uzun süredir devam eden bazı matematik problemlerini çözmek için de kullandı.
Avustralya’daki Sidney Üniversitesi’nden Matematikçi Geordie Williamson yaptıkları çalışma için şu açıklamayı yaptı: “Matematikteki problemler, yaygın olarak, entelektüel açıdan en zorlayıcı problemlerden bazıları olarak kabul edilir. Matematikçiler karmaşık veri kümelerinin analizi için daha önceden makine öğrenimini kullanırken, bu sefer, matematikte varsayımları formüle etmek veya kanıtlanmamış fikirler konusunda yardımcı olması için bilgisayarları ilk kez kullandı.”
Kazhdan-Lusztig Polinomları için Yapay Zeka
Araştırma grubu, 40 yıldır çözülememiş ve yüksek boyutlu cebirin simetrisini içeren bir matematik problemi olan Kazhdan-Lusztig polinomları için bir kanıt geliştiren yapay zekayı örnek gösteriyor. Araştırma ayrıca, denetimli öğrenme modeli olarak adlandırılan bir makine öğrenimi tekniğinin, iki farklı matematiksel düğüm türü arasında daha önce keşfedilmemiş bir ilişkiyi nasıl tespit edip yeni bir teoremi ortaya koyduğunu da gösterdi.
Matematikteki düğüm teorisi; genetik, akışkanlar dinamiği ve hatta Güneş’in koronasının davranışı dahil olmak üzere diğer çeşitli zor bilim dallarında da önemli bir rol oynuyor. Yapay zekanın yaptığı bu keşifler diğer araştırma alanlarının da gelişmesini sağlayabilir.
Daha fazla bilgi için tıklayınız.
Çağrı merkezleri artık sadece müşteri hizmeti noktası değil; organizasyonların dijital dönüşüm ve operasyonel verimlilik odağı…
Yapay zeka şirketi Anthropic, yazılım geliştirme aracı Claude Code’a ait iç kaynak kodunun bir bölümünü…
2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 103’üncüsünü, 25 Mart…
TRAI olarak ilk kez 2023 yılında yayımladığımız TRAI Ekosistemi Paydaş Haritası'nı 2026 verileriyle güncelledik. Yeni…
Bir şeyler çok hızlandı. Sadece teknoloji değil; beklentilerimiz, rekabetimiz, korkularımız, hırslarımız… Bir sabah uyanıyoruz, dün…
Türkiye’nin Yapay Zeka Akademi Haritası’nı yayınladık!