Bilim insanları daha iyi bilgisayar algoritmaları oluşturabilmenin sırrının meyve sineklerinin beyinlerinde bulunabileceğini söylüyor. Bu durum başta kulağa imkansız gibi gelse de doğanın mükemmel uyumunu incelediğimizde bunun mümkün olabileceğini görüyoruz.

Bilgisayarlar benzer verileri karşılaştırarak aramalar yapar ve sonuçlarını gösterir. Örneğin, Youtube’a Coldplay’in bir şarkısını yazdığınızda ardından Radiohead’i önerebilir. Bu duruma bilgisayar dünyası “benzerlik araştırması” adını veriyor.

Science dergisinde de yayımlanan bir çalışmaya göre meyve sinekleri de hayatta kalmak için bilgisayarların yaptığı “benzerlik araştırması”na yakın bir yöntem kullanıyor. Şöyle ki bu sinekler turunçgil kokusunun yiyebilecekleri gıdaları gösterdiğini öğrenirler. Öğrendikten sonra turunçgil kokusuna benzer bir koku aldıklarında bunun yiyebilecekleri bir yiyecek türü olduğunu bilirler. Yani bir nevi benzerlik araştırması yapmış olurlar.

Bilgisayarlar iki veriyi karşılaştırırken pek çok özelliğe bakar. Bir şarkı üzerinden gidecek olursak şarkıların türü, hızı, şarkıcının cinsiyeti, kullanılan enstrümanlar gibi pek çok veriyi işler. Ardından tüm bu verileri işlenebilecek şekilde numaralandırır ve her birine bir etiket verir. Bir benzerlik araştırması yaparken de bunları kullanır.

Bilim insanları bu çalışmada meyve sineklerinin beyinlerinin yaptığı işin, çoğu bilgisayar algoritmasından farksız olduğunu keşfetti. Ki bu da sineklerin kullandığı yöntemi kullanarak bilgisayar programlarımızı daha iyi hale getirebileceğimizi gösteriyor.

Araştırmanın bir üyesi olan ve Salk Biyolojik Araştırmalar Enstitüsü’nde bilgisayar bilimcisi olarak görev yapan Saket Navlakha meyve sineklerinin yaptığının tam tersini yapıyor. Meyve sinekleri bir şeyi ilk defa kokladıklarında 50 neron kullanır. Bu nöronların sayısını 10’a indirgemek yerine artırır ve eylem boyunca beyne 2000 nöron gönderir. Bu yöntem de meyve sineğinin kokuları daha hızlı ayırt edebilmesini sağlar. Ancak nasıl?

Navlaka bu durumu oldukça basit şekilde açıklıyor:

“Bir ortamda 50 kişi olduğunu varsayın. Bu kişilerin ortak özelliklerini bulmak için küçük bir odaya alırsanız haliyle birbirlerine çok yakın olacak ve özellikleri belirlenemez olacaktır. Aynı kişileri çok daha büyük bir odaya aldığınızda aralarında belirli bir mesafe olur. Böylelikle 50 kişinin her birinin özelliklerini daha çabuk tanımlayabilirsiniz. Aynı şekilde sineklerin beyinleri de her kokuya özel bir etiket verir. Daha sonra da gönderdiği 2000 nöronun yüzde 5’ini karma olarak depolar.”

Çalışma ekibi bilgisayar ve meyve sinekleri arasındaki bu ilişkiyi üç veri kümesi üzerinde test etti. Testleri yaparken hesaplama gücünü aynı tuttular. Hesaplama sonucunda sineklerin kullandıkları yöntemin yüzde 30 ila 50 oranında daha doğru olduğunu sonucuna ulaştılar.

Şu an mevcut bazı algoritmalarda meyve sineklerinin beyinlerinin işleyişine benzer bir yöntem kullanılıyor. Ancak araştırma ekibi bu yöntemi genele yaymak ve gelecek aşamalarda endüstri alanında çalışmalar yapmayı hedefliyor.

Paylaş

Cevapla