Yazar -cansu_ozyurt

Georgia Tech ve Columbia Bölge Üniversitesi araştırmacıları, siber tehditleri önceden belirlemek amacıyla X gibi popüler sosyal medya platformlarındaki duyguları analiz eden yenilikçi bir sohbet robotu geliştirdi. Bu sohbet robotu, siber saldırı haberlerini paylaşan veya çeşitli konular hakkında gönderiler yayınlayan X kullanıcılarıyla etkileşim kurarak, potansiyel siber tehditleri tespit etmeyi hedefliyor. Üç aylık bir süre boyunca, sohbet robotu yaklaşık 100.000 kullanıcıya ulaşarak onların paylaşımlarına verdiği tepkileri analiz etti.

Araştırma ekibi, duygu analizinin insan-sohbet robotu etkileşimlerine entegre edilmesinin yeni bir uygulama olmadığını, ancak bu yöntemi siber tehditleri belirlemek için kullanmanın tamamen yenilikçi bir yaklaşım olduğunu belirtiyor. Bilgisayar korsanlarını duygu analizi yoluyla tespit etmenin zor olduğunu kabul eden araştırmacılar, bu yöntemin gelecekte çeşitli öngörü modelleri oluşturmak için kullanılabileceğini düşünüyor. Bu modeller, potansiyel tehditlerin erken tespiti için güçlü bir araç olabilir.

Yapay zekâ, belirli bir kitleyi hedef alarak onların davranışlarını analiz edebilir ve onay verme, kötüye kullanma veya saldırı gibi niyetleri algılayabilir. Araştırmacılar, bu yaklaşımla sosyal medya aracılığıyla siber güvenlik tehditlerinin tespit edilip edilemeyeceğini araştırdı ve çalışmalarının son derece olumlu sonuçlar verdiğini ifade etti. Ancak bu yöntem, araştırmanın sadece ilk aşaması olarak değerlendiriliyor. Gelecekte bu sohbet robotunun, farklı dillerde ve diğer sosyal medya platformlarında da uygulanabilir hale getirilmesi hedefleniyor.

Sonuç olarak, siber tehditleri önceden tespit edebilme yeteneği sunan bu sohbet robotu, siber güvenlik alanında devrim niteliğinde bir yenilik olarak kabul ediliyor. Bu teknoloji, gelecekte siber saldırıların önüne geçmek için kritik bir araç olabilir ve siber güvenlik stratejilerini köklü bir şekilde değiştirebilir. Bu gelişmenin, siber güvenliğin geleceğinde önemli bir rol oynayacağını ve güvenlik önlemlerinin daha proaktif bir yaklaşımla uygulanmasını sağlayacağını söyleyebiliriz.

Kaynak: https://techxplore.com/news

Görsel kaynak: https://www.shutterstock.com

Yapay zekâ, hukuki araştırmalardan pazarlama otomasyonuna kadar pek çok alanda işletmelerin verimliliğini artırmakta ve finansal kaynaklardan tasarruf etmelerini sağlamakta. Doğru yapay zekâ aracını seçmek, firmanızın daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olabilir. Peki, en uygun yapay zekâ aracını nasıl seçersiniz?

İşte, kendinize sorabileceğiniz bazı önemli sorular:

Bu Araç Hangi Sorunu Çözüyor?

İncelediğiniz yapay zekâ aracının belirli bir sorunu çözmek için tasarlanıp tasarlanmadığını anlamak, ilk adımınız olmalıdır. Eğer aracın hangi sorunu çözdüğünü net bir şekilde belirleyemiyorsanız, bu aracı elemek doğru bir karar olabilir.

Bu Araç İddia Ettiği Çözümü Gerçekten Sunabilir Mi?

Birçok yapay zekâ aracı, pazarlama stratejileriyle “çığır açan” veya “devrim niteliğinde” olarak tanıtılabilir. Ancak, vaadedilen çözümleri gerçekten sunup sunmadığını değerlendirmek önemlidir. Bu nedenle, yalnızca pazarlama söylemlerine dayanmadan, aracı deneyerek beklentilerinizi karşılayıp karşılamadığını test edin.

Bu Araç Bana Ne Kadar Zaman Kazandıracak?

Yapay zekâ aracı seçerken, bu aracın size ne kadar zaman kazandıracağını veya iş süreçlerinizi ne kadar hızlandıracağını dikkatlice değerlendirin. Zaman kazancı, aracın etkinliğinin önemli bir göstergesidir.

Bu Araç Bana Ne Kadar Değer Katacak?

Zaman tasarrufunun yanı sıra, aracın firmanıza ne kadar değer katacağı da önemlidir. Müşterilerinize yeni ürün ve hizmetler sunmanızı sağlayabilir mi? Gelirinizi artırmanızda etkili olacak mı? Bu sorulara yanıt aramak, doğru kararı vermenizde yardımcı olacaktır.

Bu Aracın Maliyeti Ne Kadar Olacak?

Yapay zekâ aracının maliyetini analiz etmek, satın alma kararı öncesinde kritik bir adımdır. Birçok araç, firmanıza olumlu sonuçlar getirebilir; ancak gereğinden fazla maliyetli olabilir. Bu nedenle, aracın öğrenme süreci, ekibinize gerekli eğitimlerin verilmesi, olası sorun giderme süreçleri ve mühendislik gereksinimlerini de hesaba katarak, yatırımın değip değmeyeceğine karar vermelisiniz.

Kaynak: https://www.entrepreneur.com

Görsel Kaynak: https://www.shutterstock.com/tr/

Yeşil hidrojen, ulaşım sektörünün karbonsuzlaştırılmasında büyük bir potansiyele sahip ve bu alanda önemli bir çözüm olarak öne çıkıyor. Michigan Üniversitesi tarafından yürütülen araştırmalar, yeşil hidrojenin karayolu, demiryolu, havacılık ve deniz taşımacılığı gibi ağır hizmet gerektiren alanlarda stratejik bir enerji kaynağı olarak kullanılabileceğini gösteriyor. Bu araştırma, hidrojenin motor ve yakıt hücrelerinde doğrudan kullanımını ve e-benzin, e-dizel, e-jet yakıtı gibi e-yakıtlar şeklinde dolaylı kullanımını inceliyor.

Araştırmacılar, hidrojen veya e-yakıtların üretimi, depolanması, taşınması ve dağıtımı sırasında ortaya çıkan sistem verimsizliklerinin enerji kayıplarına yol açtığını belirtti. Hatta bu süreçlerde yaklaşık %80-90 oranında enerji kaybı meydana geldiği tespit ettiler. Ancak  buna rağmen, hidrojenin ağır nakliye araçları için pil ve elektrik enerjisine kıyasla daha uygun bir enerji kaynağı olduğu sonucuna vardılar.

Uzun mesafeler kat etmesi gereken ağır nakliye araçlarında pil ve elektrik enerjisinin işlevsel olmayacağı ortaya konmuştur. Pil enerjisi, 200 milden uzun mesafeli uçuşları desteklemek, bir nakliye gemisini okyanus aşırı taşımak veya bir treni kıtalararası yolculukta kullanmak için yeterli gelmemektedir. Bu durumda, hidrojen veya e-yakıtların bu tarz uzun mesafeli ve ağır taşımacılık uygulamaları için daha uygun bir çözüm sunduğu anlaşılmaktadır.

Michigan Üniversitesi araştırmacıları, hidrojenin demiryolu ve nakliye sektörlerinde, uçak yakıtı olarak kullanımına kıyasla daha verimli bir enerji kaynağı olduğunu ifade etmektedir. Özellikle demiryolu ve nakliye taşımacılığında hidrojenin verimliliği, bu enerji kaynağının gelecekte daha yaygın bir şekilde kullanılacağına işaret etmektedir.

Sonuç olarak, yeşil hidrojenin gelecekte yük taşımacılığı ve demiryolu ulaşımı gibi alanlarda sıkça karşılaşacağımız ve vazgeçilmez bir enerji kaynağı olacağı öngörülmektedir. Yeşil hidrojen, ulaşım sektörünün sürdürülebilirliğini artırırken, karbon emisyonlarını azaltmada da kritik bir rol oynayacak. Bu, ulaşım sektörünün gelecekteki enerji dönüşümünde yeşil hidrojeni merkezi bir unsur haline getirebilir.

Kaynak: https://news.umich.edu

Görsel Kaynak: https://www.shutterstock.com

Eötvös Loránd Üniversitesi’ndeki (ELTE) araştırmacılar, kendi kendini organize edebilen drone’larla geleceğin akıllı şehirlerini trafik yönünden daha güvenli hale getirmeyi hedefliyor.

Araştırma ekibi bunun için ileri görüşlü ve gerçek zamanlı güncellenen bir rota planlayıcısını; geleneksel, biyolojik esinli sürü modellerinin etkileşimleriyle bir araya getiriyor. Drone’lar bu sayede trafik çatışmalarından kaçınabiliyor ve birbirleriyle doğrudan koordinasyon sağlayabiliyor.

Merkezi kontrol olmaksızın, tamamen kendi kendini organize eden modelin etkinliğini ilk olarak simülasyonlarla test eden ekip; bu süreçte, aynı veya farklı hızlara ve önceliklere sahip yaklaşık 5000 drone’un, sürekli ve yüksek hızlı trafiği gösterebildiğini tespit etti.

Simülasyonun ardından, Biyolojik Fizik Bölümü’ndeki drone sürüsü teknolojisinin ticarileştirilmesi amacıyla kurulan bir şirket olan CollMot Robotics’e ait, yüz üyeli bir drone filosuna programlanan sistem, buradaki testi de başarıyla tamamladı.

Araştırma ekibi, bu çözümün, grup ilaçlamadan drone tabanlı kargo taşımacılığına ve savunma sanayi uygulamalarına kadar geniş bir uygulama yelpazesinde, otomatik sürü drone operasyonlarında yeni bir aşamayı başlatabileceğini ifade ediyor.

Kaynak: https://www.elte.hu/en

Görsel Kaynak: https://www.shutterstock.com/tr/

NASA, verilerden faydalanarak hava trafiğini iyileştirmeyi hedefleyen bulut tabanlı bir platformu kullanıma sunuyor. Dijital Bilgi Platformu (DIP) olarak adlandırılan sistem; hava durumu, olası gecikmeler gibi konular hakkında verileri toplayıp işleyerek uçuşların daha verimli hale gelmesine yardımcı oluyor. Platform sunduğu tüm faydaların yanı sıra seyahat süresinden tasarruf da sağlıyor.

NASA’nın Kaliforniya’daki Ames Araştırma Merkezi görevlileri, DIP sayesinde havacılık kullanıcılarına modern bulut tabanlı, hizmet odaklı bir mimari aracılığıyla dijital hizmetlerin nasıl sunulacağını da gösterdiklerini; böylelikle Federal Havacılık İdaresi, ticari havayolları, uçuş operatörleri ve hatta seyahat eden kişilerin bile geliştirilen bu platformdan yararlanabileceğini ifade ediyor.

2030 yıllar ve sonrasında havayolu trafiğinin çok daha yoğun olacağını öngören NASA, DIP’in daha verimli uçuşlar için çözümün önemli bir parçası olacağını düşünüyor.

NASA’nın gelecekteki hava sahasının güvenliği için en üst düzeyde otomatikleştirilmiş ve ölçeklenebilir bir ortam yaratacak yeni teknolojiler içeren araçlar hayata geçirmek gibi hedefleri bulunuyor. Bu araçların, verimliliği artırmak ve önümüzdeki yıllarda beklenen trafik artışını karşılamak için makine öğrenimi ve yapay zekâ gibi teknolojilerden yararlanması bekleniyor.

DIP’in ise bu yeni vizyonu uygulamaya başlamak için temel bir adım ve gelecekteki daha büyük teknolojiler için önemli bir yapı taşı olduğu düşünülüyor.

Kaynak: https://techxplore.com

Görsel kaynak: https://www.shutterstock.com

Toronto Üniversitesi Havacılık ve Uzay Araştırmaları Enstitüsü’ndeki (UTIAS) araştırmacılar, robotik sistemlerinin muhakeme yeteneğini geliştirerek otonom araçların güvenliğini ve güvenilirliğini artırabilecek bir çift yüksek teknolojili araç tanıttı.

Yenilikler, yoğun nüfuslu bölgelerde otonom araçların yolunu planlamak için robotik sistemler tarafından nesnelerin (araçlar, yayalar ve bisikletliler dahil) konumunu ve hareketini takip etmek için kullanılan bir süreç olan çoklu nesne takibini ele alıyor.

Araç, özellikle nesneler robotun bakış açısından kapatıldığında izleme yöntemlerinin performansını artırmak için tasarlandı.

Ekip, algoritmalarını dünyanın dört bir yanındaki şehirlerdeki yollarda çalışan otonom sürüş araçlarına yönelik halka açık, büyük ölçekli bir veri kümesi olan nuScenes aracılığıyla elde edilen saha verileri üzerinde test etti, eğitti ve doğruladı. Veriler, ekibin SWTrack’in performansını kıyaslamak için kullandığı açıklamalarını içeriyor.

“Çoğu izleme algoritması bu zamansal boşlukların bazıları üzerinde mantık yürütmekte zorlanırdı. Ancak bizim durumumuzda, bu daha uzun zaman dilimlerini takip edebildiğimizi ve çevremizdeki dinamik nesneler için daha tutarlı takip sağlayabildiğimizi doğrulayabildik.” diyor UTIAS Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik Fakültesi Ph.D. öğrencisi olan Sandro Papais.
Papais aynı zamanda, robot hafızasını geliştirme ve bunu robotik altyapısının diğer alanlarına genişletme fikrini geliştirmeyi sabırsızlıkla beklediğini ekliyor.

Yüksek lisans öğrencisi Chang Won (John) Lee ve UTIAS’ın Toronto Robotik ve Yapay Zeka Laboratuvarı direktörü Professor Steven Waslander’ın ortak yazdığı başka bir makale, olasılıksal nesne algılamayı güçlendiren 2 boyutlu algılama yoluyla izleme yöntemlerine yönelik bir uzantı koleksiyonu olan UncertaintyTrack’i tanıtıyor. Lee şöyle açıklıyor: “Olasılığa dayalı nesne tespiti, nesne tespitinin belirsizlik tahminlerini ölçer.”

Waslander, nesnelerin zaman içindeki kalıcılığını anlayabilen, kendi sınırlamalarının farkında olan ve yollarına yeni veya beklenmedik bir şey çıktığında durup mantık yürütebilen yapay zeka yöntemlerine şiddetle ihtiyacımızın olduğunu söylüyor. Araştırmalarının amacının da bu olduğunu ekliyor.

Kaynak: https://techxplore.com

Görsel Kaynak: https://www.shutterstock.com/tr