Intel'den Şarku’l Avsat’a: Yeni teknolojiler altıncı nesil interneti gerektiriyor

Yapay zeka, bilgisayarların bir parçası haline gelecek.

Intel: Yeni uygulamalar altıncı nesil ağ hızına ihtiyaç duyacak. (Shutterstock)
Intel: Yeni uygulamalar altıncı nesil ağ hızına ihtiyaç duyacak. (Shutterstock)
TT

Intel'den Şarku’l Avsat’a: Yeni teknolojiler altıncı nesil interneti gerektiriyor

Intel: Yeni uygulamalar altıncı nesil ağ hızına ihtiyaç duyacak. (Shutterstock)
Intel: Yeni uygulamalar altıncı nesil ağ hızına ihtiyaç duyacak. (Shutterstock)

Beşinci nesil (5G) teknolojisinin ortaya çıkışı, ülkelerin söz konusu teknolojiyle başa çıkma yöntemlerinde devrim yaratarak ve ekonomilerini, toplumlarını ve hatta endüstrilerini dönüştürerek yeni bir iletişim çağını başlattı. Beşinci nesil kablosuz teknoloji, öncekilere göre bir yükseltme olmanın ötesinde, küresel ölçekte ülkelerin dijital dönüşümü için bir katalizör olma özelliği taşıyor.

Altıncı nesil (6G) teknolojisi

6G ağının 5G teknolojisine kıyasla çok daha yüksek veri hızları sağlaması bekleniyor. Saniyede terabayt (Tbps) olarak ölçülen en yüksek veri hızlarını sunarak son derece yüksek kaliteli akış, gerçek zamanlı artırılmış ve sanal gerçeklik deneyimleri ile hızlı veri aktarımı sağlayabiliyor. 6G ağı ayrıca erişim süresini mikro saniyelere indirmeyi hedefliyor. Muhtemelen terahertz (THz) spektrumu da dahil olmak üzere daha yüksek frekanslardan faydalanıyor.

Intel Servis Sağlayıcılar Küresel İş Geliştirme Direktörü Ahmed İbrahim, Birleşik Arap Emirlikleri'nin Dubai kentinden Şarku’l Avsat'a verdiği özel röportajda, altıncı nesil ağın beşinci nesle kıyasla yaratacağı etkiye dikkat çekti.

Yapay zeka entegrasyonu

Yapay zeka ve makine öğrenimi 6G ağlarında önemli bir rol oynayacak. Yapay zeka kullanımı, kaynak tahsisi ve cihazların ve hizmetlerin akıllı yönetimi için ağı optimize edecek. Altıncı nesil ağların, telekonferans ve iletişimde devrim yaratabilecek gerçek zamanlı konuşmalarda gerçekçi 3D görüntülere olanak tanıyan 3D iletişim sağlaması bekleniyor.

Fotoğraf Altı: Intel: Yapay zeka ve makine öğrenimi altıncı nesil ağlarda önemli bir rol oynayacak. (Shutterstock)
Intel: Yapay zeka ve makine öğrenimi altıncı nesil ağlarda önemli bir rol oynayacak. (Shutterstock)

Yapay zekanın merkezi işlem birimlerine (CPU) entegrasyonu, kişisel bilgisayarların işleyişini büyük ölçüde etkiliyor. Ancak bunu başarmak için CPU'nun yapay zeka çalışmalarını yürütmek üzere optimize edilmiş özel donanım hızlandırıcılarla donatılması gerekiyor. CPU'lar ayrıca yapay zeka işlemeyi mümkün kılan yazılım kütüphanelerini ve çerçevelerini de çalıştırabiliyor. TensorFlow, PyTorch ve ONNX Runtime gibi popüler yapay zeka çerçeveleri, CPU'larda yapay zeka iş yüklerini verimli bir şekilde yürütmek için zaten optimize edilmiş bulunuyordu.

Günümüzün 5G teknolojisi, ultra yüksek hızlar ve benzersiz güvenilirlik sunarak cihazlar arasında kesintisiz bağlantı sağlıyor ve bir inovasyon dalgasını serbest bırakıyor. Etkisi akıllı telefonlardaki yüksek indirme hızlarının ötesine geçiyor. Endüstrileri yeniden şekillendiriyor, kamu hizmetlerini geliştiriyor ve sürdürülebilir kalkınmayı destekliyor. Ancak bu teknolojinin çoğu ülkede aynı kalitede bulunmaması ve müşterilerin söz konusu teknolojiyi kullanma becerilerinin farklılık göstermesi, Intel gibi uluslararası şirketleri bu konuda yardımcı olabilecek programlar oluşturmaya yöneltiyor.

Intel OpenVINO, derin öğrenme modellerini optimize etmek ve dağıtmak için Intel tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir çerçeve olarak biliniyor. Geliştiricilerin bu modelleri çok çeşitli Intel platformlarına dağıtmasına olanak tanıyor. Ayrıca, geliştiricilerin derin öğrenme modellerini Intel cihazları için optimize edilmiş bir formata dönüştürmelerine yardımcı olan bir dizi araç ve kütüphane sağlıyor.

OpenVINO, bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve konuşma tanıma dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılıyor.

Mevcut beşinci nesil ve daha sonra altıncı nesil teknolojiler, kablosuz iletişim nesillerinden daha fazlasını teşkil ediyor. Alkelerin dijital dönüşümünün arkasındaki itici güç olarak ön plana çıkıyor. Bu ağların etkisi küresel ölçekte hissediliyor, daha iyi bağlantılı, verimli ve sürdürülebilir bir geleceğe doğru yaşama, çalışma ve iletişim kurma şeklini yeniden şekillendiriyor.



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe