Yapay Zeka eğitiminde devrim: 100 kat daha hızlı öğrenme mümkün!

Yeni geliştirilen bir eğitim yöntemi, yapay zekanın öğrenme sürecini 100 kat hızlandırırken enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir.

Günümüzde yapay zeka teknolojileri hayatımızın her alanına entegre olmuş durumda. Ancak büyük dil modelleri (LLM) ve diğer yapay zeka sistemlerinin eğitimi, giderek artan enerji tüketimiyle sürdürülebilirlik açısından endişe yaratıyor. Almanya’daki veri merkezleri 2020 yılında 16 milyar kilovat saat (kWh) elektrik harcadı ve bu rakamın 2025’te 22 milyar kWh’ye çıkması bekleniyor. Ancak bilim insanları, yapay zeka eğitimine yönelik yeni bir yöntemle bu sorunu çözmeyi hedefliyor.

Scitech Daily haberine göre, geleneksel yapay zeka eğitimi, büyük miktarda hesaplama gücü gerektiren bir süreç. Sinir ağları, verileri işlerken birçok iterasyon boyunca parametreleri ayarlayarak doğruluk seviyesini artırır. Ancak bu süreç hem zaman alıcı hem de yüksek enerji tüketimi gerektirir. Fizik Tabanlı Makine Öğrenimi profesörü Felix Dietrich ve ekibi, bu süreci kökten değiştirebilecek bir eğitim yöntemi geliştirdi. Yeni yöntem, sinir ağlarını iterasyonlarla eğitmek yerine olasılık tabanlı bir yaklaşım kullanarak öğrenmeyi hızlandırıyor. Böylece yapay zeka, geleneksel yöntemlere kıyasla 100 kat daha hızlı öğrenirken aynı doğruluk seviyesini koruyabiliyor. NASIL ÇALIŞIYOR? Geleneksel yapay zeka eğitiminde, ağın içindeki parametreler rastgele belirlenir ve model, binlerce iterasyon boyunca bu parametreleri ayarlayarak optimize edilir. Yeni yöntemde ise kritik noktalarda parametreleri belirlemek için olasılıklar kullanılıyor. Bu sayede hesaplama yükü önemli ölçüde azalıyor ve öğrenme süreci hızlanıyor. Araştırmacılar, bu yöntem sayesinde sadece yapay zeka eğitiminde değil, aynı zamanda iklim modelleri ve finans piyasaları gibi dinamik sistemlerde de büyük ilerlemeler kaydedilebileceğini belirtiyor.

DAHA SÜRDÜRÜLEBİLİR BİR GELECEK  “Yöntemimiz, yapay zeka modellerinin çok daha az enerjiyle eğitilmesini sağlıyor ve bu sayede hem maliyetleri düşürüyor hem de çevresel etkiyi azaltıyor,” diyen Dietrich, bu yeniliğin gelecekte daha geniş çapta kullanılabileceğini vurguluyor. Bu yeni yaklaşım, yapay zeka teknolojilerinin enerji verimliliğini artırarak sürdürülebilir bir teknolojiye dönüşmesini sağlayabilir. Eğer büyük ölçekli sistemlerde uygulanabilirse, yapay zeka eğitiminde yepyeni bir çağın kapılarını aralayabilir.