Tohoku Üniversitesi bünyesinde faaliyet gösteren WPI İleri Malzeme Araştırma Enstitüsü (WPI-AIMR) araştırmacıları, gerçek dünya trafiğini bir hesaplama sistemi olarak kullanan ve yapay zekânın enerji tüketimini ciddi ölçüde azaltan yeni bir yöntem geliştirdi. Hasat Edilmiş Rezervuar Hesaplama (HRC) adı verilen bu yaklaşım, enerji yoğun işlemcilere bağımlılığı azaltarak doğal ve sosyal sistemlerin dinamiklerinden faydalanıyor.
Geliştirilen yöntemde, kentsel yol ağları gibi zaten var olan karmaşık sistemler birer “hesaplama kaynağı” olarak ele alınıyor. Böylece yapay zekâ modelleri, ek donanım ya da yüksek işlem gücü gerektirmeden, gerçek dünyadaki etkileşimler üzerinden çalıştırılabiliyor.
Trafik Akışı Hesaplama Kaynağına Dönüşüyor
Araştırmacıların geliştirdiği yapay zekâ çerçevesi, trafiği yalnızca analiz edilen bir veri seti olarak değil, doğrudan hesaplama yapan bir yapı olarak konumlandırıyor. Sistem, verileri işlemek için karmaşık sistemlerin doğal davranışlarından yararlanan rezervuar hesaplama prensiplerine dayanıyor.
Geleneksel rezervuar hesaplama yöntemleri çoğunlukla özel fiziksel donanımlar veya simüle edilmiş sinir ağları gerektirirken, HRC yaklaşımı bu fikri bir adım ileri taşıyor. Hesaplama süreci, doğrudan gerçek dünyadaki fiziksel ve sosyal sistemlerden “hasat ediliyor”.
Yol Trafik Rezervuar Hesaplama Sistemi Test Edildi
Bu fikri doğrulamak için, Prof. Dr. Hiroyasu Ando liderliğindeki ekip Yol Trafik Rezervuar Hesaplama (RTRC) adını verdikleri bir sistem geliştirdi. Bu sistemde yol ağlarındaki trafik akışı, yapay zekâ için bir hesaplama rezervuarı olarak kullanıldı. Araçlar arasındaki sürekli değişen etkileşimler sayesinde veriler dinamik biçimde işlendi.
Araştırma kapsamında, 1/27 ölçekli otonom minyatür araçlarla yapılan kontrollü laboratuvar deneyleri; kentsel yol ağlarının sayısal simülasyonlarıyla birlikte değerlendirildi. Elde edilen sonuçlar, araştırmacılar için dikkat çekici oldu.
En Verimli Nokta Ne Boş Ne de Kilit Trafik
Çalışmada, sistemin tahmin doğruluğunun ne tamamen serbest akan trafikte ne de tam tıkanıklık durumunda en yüksek seviyeye ulaştığı görüldü. En iyi performans, trafiğin ne tamamen akıcı ne de kilitlenmiş olduğu; çeşitliliğin ve etkileşimin en yüksek seviyeye çıktığı kritik orta yoğunluk aşamasında elde edildi.
Bilim insanlarına göre bu durum, doğal sistemlerin hesaplama potansiyelinin en verimli şekilde, düzensizlik ile düzen arasındaki denge noktasında ortaya çıktığını gösteriyor. Geliştirilen yöntem, gelecekte yapay zekâ sistemlerinin çok daha düşük enerjiyle çalıştırılabilmesine kapı aralayabilir.