University of Michigan araştırmacıları Verdict adlı bir yazılım geliştirdi. Yazılım, var olan veritabanlarından, kullanıcının gönderdiği her sorudan öğrenmelerini, aynı verileri tekrar tekrar trol etmeden doğru cevaplar bulmalarını sağlıyor. Verdict, veritabanlarının % 99 doğruluk düzeyini korurken; 200’den fazla hızlı yanıt vermesine de olanak tanır. Yazılım; bir araştırma ortamında, saatler veya günler harcamak yerine, saniyeler içinde cevaplar almayı kolaylaştırır.
Hıza ihtiyaç duyulmadığında, geleneksel bir veritabanından 200 kat daha az elektrik kullanarak, elektrikten tasarruf etmek için de ayarlanabilir.
Verdict’in; “Veritabanı Öğrenme” (“Learning Database”) adı verilen yeni araştırma alanında ilk çalışma örneği olduğuna inanılıyor.
Morris Wellman Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü’nden Prof. Dr. Barzan Mozafari: “Veritabanları, son 40 yılda aynı paradigmayı sürdürüyor. Bir sorgu gönderirseniz iş yapar ve cevap verir, yeni bir sorgu geldiğinde işe yeniden başlar, önceki sorgulardaki tüm iş boşa gider.”
Verdict bunu değiştirecek. Çalışma sistemi; gelecekteki sorgulara verilen cevapların nerede aranacağını bulmak için, geçmişteki soru-cevap çiftlerini kullanarak ileri istatistiksel ilkelere dayanır.
Büyük Veri Darboğazı
Araştırmacılar, dijital dünyada; genomik verilerden, hastane kayıtlarına ve çevrimiçi alışveriş geçmişlerine kadar her şeyin 1 milyar gigabayt’ın üzerinde depolanmış veriye kadar yenilik sağlanamayacağını söylüyor. Üstelik yeni veriler de, sistemlerin uygulayabileceğinden çok daha hızlı akıyor. Yeni veri üretme oranı, işlemci gücünden daha hızlı şekilde arttığından, artan işleme gücü sorunu çözemez hale geliyor.
Bu arada veriler, hayat kurtaran tıbbi araştırmalar ve karar verme mekanizmalarının bir sürücüsü haline geldi. Gittikçe artarak sadece cevap bulmak için değil; araştırma yönünü belirleyen yeni fikirler ortaya çıkarmakla da görevlendiriliyor. Tıbbi araştırmacılar, sağlık durumu ile hastalık arasında gömülü bağlantıları bulmak için veritabanlarındaki hasta verilerini büyük miktarda kaybediyor.
Amazon gibi perakendeciler, müşterileri satın almak için motive edenleri ve tedarik zincirlerini nasıl optimize edeceklerini bulma konusunda benzer bir yaklaşım izliyor. Çevrimiçi reklam firmaları doğru anı, doğru zamanda sunmak için veri tabanlı algoritmalar kullanıyor.
Bu tür araştırmalar yüzlerce veya binlerce eşzamanlı soruyu içerebilir ve bir cevap için bekleme süresi yalnızca sıkıntıdan başka bir şey değildir. Çalışmalar göstermiştir ki kısa bir gecikme bile, üretkenliği engelleyebilir ve yenilikleri bastırabilir.
Verdict Nasıl Çalışır?
Verdict, varolan herhangi bir veritabanının önüne konabilen, “ince katman” olarak bilinen; küçük, hızlı bir yazılım parçasıdır. Başlangıçta, basitçe veritabanına girer ve çıkan sorguları saklar; böylece bunlar bir sorgu özetinde derlenebilir.
Belirli sayıda sorgu saklarken, her sorguyu parçalara ayırır ve bunları, soru ve cevapların matematiksel bir modelini oluşturmak için kullanır. Yeni bir sorgu geldiğinde; bu modeli veritabanında, cevabın bulunması muhtemel belirli bir veri alt kümesine yönlendirmesi için kullanır. Bazı durumlarda, yalnızca veritabanına bakmadan bir model kullanarak bir cevap bulabilir.
Verdict’in kendisi minimum bilgi işlem kaynakları kullanır. Ayrıca, kullanıcıların bireysel uygulamalara uyması için hız ve doğruluk arasındaki dengeyi ayarlamalarını sağlar.
Proje, “Veritabanı öğrenmesi: Her seferinde daha akıllı hale gelen bir veritabanına doğru” başlıklı bir çalışmada detaylandırılmıştır.
