Suni zeka, 2 çevre bilimcisinin naturel dünyanın gizemlerini çözmesine iyi mi destek oluyor > Haberler > USC Dornsife


Bir bulutu iyi mi ölçersiniz? Bir arı sürüsünü iyi mi sayarsınız? Makine öğrenimi, karmaşık naturel vakalara ilişkin içgörüler sağlar.

Arılarla ilgili veriler, şehirlerin çevresinde ve yollara yakın veri kümeleri ile önyargılı ve coğrafi olarak konsantre olabilir, sadece daha uzak yerlerde değil. Makine öğrenimi boşlukları doldurmaya destek olabilir. (Fotoğraf Deposu: iStock.)

Makine öğrenimi, suni zekanın oldukca hususi bir şeklidir. ML olarak da malum makine öğrenimi, deneyimlerden öğrenmek için tasarlanmış algoritmalar vesilesiyle, daha çok veri eklendikçe süre içinde uyum sağlar ve verimliliği artırır. Makine öğrenimi odaklı program hatalarından “öğrenir” ve bunu yaparak dağlar kadar veriyi çözümleme etmek için ihtiyaç duyulan süreyi yıllardan dakikalara indirebilir.

Melissa Guzman Sam Silva web

Melissa Guzman ve Sam Silva, naturel dünyanın altında yatan kalıplara ilişkin içgörüler bulmak için makine öğrenimini kullanıyor. (Fotoğraflar: Melissa Guzman ve Sam Silva’nın izniyle.)

Kısa sürede işe alınan iki öğretim üyesi, Melissa Guzman, Gabilan Destek Doçent Biyolojik Bilimlerve Sam Silva, destek doçent Yer Bilimleriher ikisi de USC Dornsife Edebiyat, Sanat ve Bilim Koleji’nde, görünüşte bilinemez olana – naturel dünyanın altında yatan kalıplara – ilişkin içgörüler bulmak için makine öğrenimini kullanmalarıyla aslına bakarsanız dikkat çekiyorlar.

Guzman, en mühim polinatörlerimiz içinde yer edinen arıların göç kalıplarındaki eğilimlerin yanı sıra topluluk yapılarını da araştırıyor.

Silva, bulutların kimyasal yapısını inceliyor. USC Dornsife’ın Fakülte İnovasyon Ödülü’nü kısa sürede kazananlar Wrigley Çevre Araştırmaları Enstitüsüher ikisi de çevresel zorluklara çözümler geliştirmek için uzmanlıklarını kullanıyor.

İklim değişikliği arıların göç kalıplarını, topluluk oluşumunu bozar

Kaliforniya, tüm Şimal ABD’daki en çeşitli ve en büyük arı popülasyonuna ev sahipliği yapmaktadır. Bununla beraber, son on yılda sayıları azaldıkça, güvenli ve sürdürülebilir arı barınaklarının belirlenmesi ve korunması artan bir ehemmiyet kazanmıştır. Sadece Guzman’a nazaran, nerede gelişmelerinin en olası bulunduğunu bulmak, düşündüğünüzden daha büyük bir zorluktur. Bundan dolayı, veri temizleme sürecini hızlandırmak ve değişik kaynaklardan yanlış veri noktalarını yalıtmak ve düzeltmek için makine öğrenimi araçlarını kullanıyor.

Guzman, “Bumblebees oldukca değişik bir arı türüdür – büyükler, telaşlılar, tüylüler – ve çoğu zaman daha ılıman bölgeleri severler” diyor. “Türlerden hangisinin iklim değişikliği benzer biçimde şeylerden en oldukca yararlandığını ve hangilerinin en oldukca önlendiğini idrak etmek için yaşam öyküsü özelliklerini kullanmak istiyoruz. Bombus arıları durumunda bulduğumuz şeylerden biri, her türün azalmadığıdır.”

AI ve bilim: Daha doğru, daha süratli iklim modellerine doğru

Los Angeles’ın havası, yanlış sebeplerden olsa bile efsanevidir. Silva için, araştırması için muhteşem: atmosferin kimyasal bileşiminin analizi.

Silva, bulutları karmaşık fizik (rüzgar hızı ve yönü) ve kimya (atmosferde karışan çeşitli moleküller) karışımı sebebiyle “fizyolojik iklimi anlamamızdaki en büyük belirsizliklerden bazıları” olarak tanımlar. Güneş ışığını uzaya ve küresel hidrolojik döngülere geri yansıtmada oynadıkları rol sebebiyle davranışlarını idrak etmek önemlidir. Konumlarını, parlaklıklarını ve sürelerini doğru bir halde ölçmek, davranışlarını doğru bir halde idrak etmek ve kestirmek için oldukca önemlidir.

Ortak bir randevuya haiz olan Silva, “Bulutların ve Dünya’nın atmosferinin kimyasal bileşimi, hava kalitesi ve iklim değişikliğinin neredeyse her alanında önemlidir” diyor. USC Viterbi Mühendislik Okulu. “Haiz olduğumuz verileri – ki bu kimi zaman oldukca büyük oranda kısmen ilgili veriyi – elememize ve bu alanlarda neler olup bittiğini anlamamıza destek olması için makine öğreniminden yararlanıyoruz.”

Ve öteki şehirlerin koşulları Cenup Kaliforniya’dakileri yansılamak etmeye başladığında, LA’da öğrendikleri ne yazık ki daha çok geçerlilik kazanacaktır.

“Bir çok kent yüksek nüfusa, oldukca sayıda otomobile haiz ve bunlar yürünebilir durumda değiller” diyor. “Los Angeles’ta öğrendiğimiz kimya başka birçok yere aktarılabilir. Burada yaşananlar insan sağlığı ve hava kalitesiyle ilgili.”

Bu haberle ilgili daha fazla bilgi için USC Haberlerine bakın >>

Comments are closed.