Genellikle bilgisayarlar yaşlandıkça yavaşlar. İşlemcileri daha yeni yazılımlarla başa çıkmaya çalışır. Apple, iPhone’larını pilleri bozulduğunda kasıtlı olarak yavaşlatır.

Ancak Google araştırmacıları, dizüstü bilgisayar veya akıllı telefonun işleri zaman içinde daha iyi ve daha hızlı yapmasını öğrenebilecekleri bir projenin ayrıntılarını yayınladılar.

Araştırmacılar, hesaplamada ortak bir sorunla uğraşıyorlardı, bu soruna prefetching deniyor. Bilgisayarlar, işlenecek bellekten alabildiklerinden daha hızlı bilgi işlemektedir. Böylece bu tip engellerden kaçınmak için, hangi bilgilerin gerekli olduğunu tahmin etmeye çalışır ve önceden çekerler. Bilgisayarlar daha güçlü hale geldikçe, bu tahmin giderek daha da zorlaşır.

Bu hafta online olarak yayınlanan bir makalede, Google ekibi; ön yüklemeyi iyileştirmek için “derin öğrenme”yi açıkladılar.

Kalifornia Üniversitesi Proje Araştırmacısı Santa Cruz, “Yaptığımız iş sadece buzdağının görünen kısmı,” diyor; bilgisayar öğrenimini, düşük seviyeli işletim sisteminden, kullanıcıların etkileşime girdiği yazılıma kadar, bilgisayarın her yerine uygulayabileceğine inanır.

Makine öğreniminin bilgisayarları nasıl daha iyi bir hale getirdiğini de araştıran MIT Yardımcı Doçent Tim Kraska; yaklaşımın üst düzey algoritmalar için de yararlı olabileceğini söylüyor. Bir veri tabanı, örneğin, sosyal ağ verilerinin tersine finansal verilerin nasıl ele alınacağını otomatik olarak öğrenebilir. Diğer yandan bir uygulama; belirli bir kullanıcının alışkanlıklarına daha etkili bir şekilde yanıt vermeyi öğretebilir.

Kraska: “Genel amaçlı sistem ve donanım üretme eğilimindeyiz. Makine öğrenimi; sistemin otomatik olarak, özüne, kullanıcının belirli verilerine ve erişim modellerine göre özelleştirilmesini mümkün kılar.”

Kraska; makine öğrenimini kullanmanın hesaplama açısından pahalı olmaya devam ettiğini, dolayısıyla bilgisayar sistemlerinin bir gecede değişmeyeceğine dikkat çekiyor. “Ancak, eğer bu sınırlamaların üstesinden gelmek mümkün ise, sistemlerimizi geliştirmemizin yolu gelecekte değişebilir” diyor.

Litz daha iyimser: “Büyük vizyon kendini sürekli izleyen ve öğrenen bir sistemdir. Gerçekten çok büyük bir şeyin başlangıcı.”

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You May Also Like

MIT’in Yeni Bölüm Başkanı Türk Profesör Asu Özdağlar Oldu!

Dünyanın en iyi üniversitelerinden biri olan Massachusetts Institute of Technology’nin Elektronik Mühendisliği…

Bellekte Sinirsel İşleme: Bilgi İşlemin Geleceği

 Bilgisayarın geleceği analog olabilir. Şu anda kullanımda olan dijital bilgisayarlar, e-mail okuma…

Fizikçiler, Grafen Qubitlerin Yaşam Sürelerini Kaydetti

Süper iletken kuantum bitleri (basitçe, qubitler), kuantum bilgisayarlarının temel bileşeni olan kuantum…

Süper Bilgisayarlar Sayesinde Protein Montajı ve Kopyası

Kırmızı kan hücreleri akciğerlerimizden oksijeni alır ve bizi hayatta tutmak için vücudumuzun…