Cep telefonları için uydu kuleleri: Hızlı yazışmalar için yeni sistemler geliştiriliyor

Cep telefonları için uydu kuleleri: Hızlı yazışmalar için yeni sistemler geliştiriliyor
TT

Cep telefonları için uydu kuleleri: Hızlı yazışmalar için yeni sistemler geliştiriliyor

Cep telefonları için uydu kuleleri: Hızlı yazışmalar için yeni sistemler geliştiriliyor

Starlink uydu ağı, Amazon ve Apple, AST Space Mobile, Huawei ve Link Global gibi diğer şirketlerin ardından bu ay ilk kez ‘V2 Mini’ adı verilen en yeni nesil uyduları aracılığıyla cep telefonları arasında dördüncü nesil (LTE) bağlantıyı kullanarak kısa mesaj gönderip aldı.

Uzay üzerinden kısa mesajlar

SpaceX tarafından işletilen uydu takımyıldızı Starlink, dünya çapında en az sekiz mobil ağ sağlayıcısının abonelerine kısa mesaj hizmeti sunmayı amaçlıyor ve önümüzdeki yıllarda bu sağlayıcılar tarafından kullanılan yer istasyonlarına ihtiyaç duymadan veri ve sesli mesaj kapsamı da sağlayabilir. 

Starlink için elde edilen bu yeni başarı, uyduların ve hücresel istasyonların yaşadığı dönüşümün en son örneğini teşkil ediyor. Az sayıda şirket, cep telefonları ile Dünya yörüngesindeki uydular arasında birkaç yüz kilometreyi kapsayan bir bağlantı kurmak için yönlendirilmiş hüzmeleme gibi mevcut teknolojileri geliştirmenin yanı sıra uydu yapma ve fırlatma maliyetinin düşük olması gibi çeşitli faktörlerden faydalanıyor. Bunlardan en önemlisi, uydular onlarca kilometre hızla yörüngeye oturduğundan ve bu da Dünya yüzeyindeki herhangi bir cep telefonuyla iletişim kurmak için biraz zamana ihtiyaç duydukları anlamına geldiğinden, yeni baz istasyonlarının ilk kez ağın hareketli bileşeniyle bağlanması olarak kendini gösteriyor.

ffrfr

Amerikan Mühendisler dergisi için Spectrum web sitesi, günümüzde bu sorunları çözmek için rekabet eden şirketlerin şu ana kadar ticari bir uydu (Huawei - China Telecom - Link Global - Apple - ve "Global Star") aracılığıyla geleneksel telefonlarda metin mesajları gönderip almayı başardıklarını ve deneysel bir uydu (AST Space Mobile) kullanarak beşinci nesil iletişim ağı üzerinden ses ve veri iletişimi gerçekleştirdiklerini ortaya koydu.

Uydu telefonları

Çok yakın zamana kadar uydular birkaç yüz kilometre ötedeki cep telefonlarıyla iletişim kuramıyordu.

Bununla birlikte, insanların uzak yerlerdeki keşif gezilerinde yanlarında taşıdıkları uydu telefonları büyük antenlere sahip ve birden fazla uyduyla açık görüş hatlarına ihtiyaç duyuyor ve bir iletimi almak biraz zaman alıyor. Karasal ağlar ile hücresel uyduları entegre etmenin, baz istasyonları arasında hareket etmek ve iletimleri bir kuleden diğerine aktarmak kadar kolay olmadığı ise altı çizilen diğer bir konu.

Danimarka'daki Aalborg Üniversitesi'nde kablosuz iletişim alanında uzman bir araştırmacı olan Melissa Lopez, nihai ve birincil hedefin karasal ve karasal olmayan ağlar arasında tam ve sorunsuz bir entegrasyon sağlamak olduğuna inanıyor.

Starlink 4G bağlantısı hakkında çok fazla ayrıntı vermiyor, ancak mevcut kesintisiz hücresel iletişim için birkaç yapı taşı sunuyor.

Karasal ve uydu ağlarının entegrasyonu

Telefonları uydulara bağlamak için üç ana faktör bulunuyor. Şirketler, cep telefonu tasarımlarını uydu telefonu olacak şekilde değiştirmek yerine, uydu ağını cep telefonlarıyla yarı yoldan daha fazla bir noktada buluşacak şekilde yeniden tasarlıyorlar.

Uyduları baz istasyonlarına dönüştürme çabalarında şirketler antenlerin boyutlarını önemli ölçüde büyütüyorlar. Örneğin AST Space Mobile tarafından modifiye edilen ilk uyduların anten alanı 64 metrekareydi, bunu 128 metrekarelik antenlerle donatılmış başka bir uydu nesli izledi ve sonraki aşamada 400 metrekarelik antenlere sahip uydular inşa etmeyi planlıyorlar.

Starlink'in V2 Mini uydularının anten alanı 6,21 metrekare ancak şirket beklenen büyük roketinin inşasının tamamlanmasının ardından daha büyük boyutta hücresel iletişim uyduları geliştirmeyi ve fırlatmayı planlıyor.

Şirketler uydularını cep telefonu kulelerine benzer bir şeye dönüştürmek için yörüngedeki yüksekliklerini azaltmaya çalışıyorlar. Uzay Çağı'nın ilk birkaç on yılı boyunca, iletişim uyduları Dünya'nınkinden çok daha yüksek eşzamanlı yörüngelerde kullanıldı ve bu sayede gezegen yüzeyinin daha büyük bir bölümünü uzun bir süre boyunca kapsayabildiler. Ancak bu tür uydular günümüz uydularına kıyasla çok daha az sayıda cihazı idare edebiliyordu.

Son on yılda daha küçük, daha ucuz uyduların üretilmesi ve fırlatılmasındaki gelişmeler, alçak Dünya yörüngesinde bulunan çok sayıda ucuz uyduya dayalı ticari modellere kapı açtı. Bu tür bir uydu uzun süre dayanmayabilir ancak Dünya'daki cep telefonlarından gelen zayıf sinyalleri tespit etme ve artan faaliyetleriyle başa çıkma konusunda daha iyi bir performansa sahip.

Geliştirilmiş vektör hüzmeleme, vericinin diğer alıcılarla etkileşime girmeden sinyali en iyi alıcıya yönlendirmenin yolunu nasıl hesapladığını gösteren bir başka faktördür. Bu yöntem, iletimin bir binadan veya dağın yamacından ve yer kulelerinden yayınlanmasına veya saatte onlarca kilometre hızla hareket eden bir uydudan gelen dar, hızlı hareket eden bir iletimin hassas bir şekilde hedeflenmesine bağlı olabilir.

Bu daha gelişmiş yöntem, ses dalgalarının uyumuna benzer şekilde, her birinin diğerini desteklemesi için aynı sinyallerin birden fazla antenden gönderilmesine dayanabilir.

Konuyla ilgili bir dizi makalede görüşlerini açıklayan araştırmacılar, yönlendirilmiş ışın yönteminin gelecekte daha fazla sayıda uyduya yayılmasının mümkün olabileceğini öne sürüyor. Bu makalelerden birinde, bugün baz istasyonlarına karşılık gelen tek bir uydunun yaptığı işi yapmak üzere birbirine yakın uçan 20'den fazla küçük uydunun kullanılmasına dayanan bir senaryodan bahsediliyor. Münih Alman Üniversitesi'nde iletim işleme alanında uzmanlaşmış bir öğrenci ve bu son makalelerde yer alan araştırmacılardan biri olan Diego Tosi, "Bu uyduların her biri tamamen özerk ve kendi bileşenlerine sahip. Buradaki temel model, sinyallerin tutarlı bir şekilde ulaşmasını sağlayan frekans, faz ve zamanın düzenlenmesinden sorumlu olan bu senkronizasyon programlarıdır” dedi.

Şu anda Starlink ve rakiplerinin sundukları, önemine rağmen çok mütevazı kalmaktadır. Uzmanlar, bu şirketlerin şu anda sunduklarını ‘hiç yoktan iyidir’ şeklinde yorumlarken, ancak uzun vadede, 6G hizmetinin yayılmasını artıracak yaklaşımlara ihtiyaç duyulacağını belirtiyorlar.



4 soruda OpenAI'ın "düşünebilen" yeni yapay zeka serisi

OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)
OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)
TT

4 soruda OpenAI'ın "düşünebilen" yeni yapay zeka serisi

OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)
OpenAI'ın son modeli o1'in fiyatı, bazı kullanıcıların tepkisini çekiyor (Reuters)

OpenAI, "düşünme" becerisine sahip olduğunu öne sürdüğü yeni yapay zeka serisi o1'i dün (12 Eylül Perşembe) kullanıma sundu. 

Strawberry diye de bilinen yeni serinin o1-preview (ön izleme) ve o1-mini diye iki sürümü mevcut.

Model henüz sadece ChatGPT Plus ve Team kullanıcılarının yanı sıra 5. seviye API katmanına hak kazanan geliştiricilerin erişimine peyderpey açılıyor.

ChatGPT Enterprise ve Edu üyelerinin de gelecek haftadan itibaren araca erişebileceğini belirten şirket, ileride o1-miniyi bütün kullanıcılara ücretsiz sunmayı planlıyor. Fakat bunun için henüz bir tarih verilmedi.

Daha önceki modellerine 2,3,4 gibi isimler veren OpenAI, son serinin yepyeni becerilere sahip olması nedeniyle "sayacı sıfırladıklarını" ve bu nedenle o1 adını seçtiklerini belirtiyor.

Tabii bütün bunların bir bedeli var. Kullanımı mayısta çıkan öncülü GPT-4o'dan üç kat daha masraflı olan o1-preview'un geliştiricilere maliyeti 1 milyon girdi jetonu (token) başına 15 dolar, 1 milyon çıktı jetonu başına da 60 dolar.

Veri birimlerini ifade eden jetonlar, yapay zeka araçlarının büyük verileri parçalara ayırıp dili işlemesini sağlıyor. 1 milyon jeton yaklaşık 750 bin kelimeye denk geliyor. 

OpenAI, o1-mini versiyonun yüzde 80 daha ucuz olduğunu belirtiyor fakat bu sürüm diğeri kadar geniş bir bilgi yelpazesine sahip değil. 

Peki şirketin ön izleme veya bir ön sürüm olduğunu belirttiği o1, öncüllerinden farklı olarak neyi yapabiliyor, neyi yapamıyor ve insanlığın kendi bilişsel seviyesini geçen yapay zeka inşa etme çabasında nasıl bir adıma işaret ediyor?

1) Gerçekten düşünebiliyor mu?

Teknoloji sektöründeki en temel tartışmalardan biri, yapay zeka araçlarının becerilerini "düşünme" veya "muhakeme" gibi ifadelerle tanımlama etrafında dönüyor. 

Geniş dil modellerinin, devasa büyüklükte bilgi kümeleriyle eğitildiği ve sorgulara verdikleri cevaplarda bu veriler üzerinden olasılık temelli tahmin yürüttükleri göz önüne alınırsa, bazı uzmanların "düşünme" ifadesine itirazlarında haklılık payı var. 

Öte yandan bu araçlar insan beyni gibi akıl yürütme becerisine gittikçe daha fazla yaklaşıyor. 

OpenAI, o1 serisinin sorulara cevap vermeden önce daha uzun süre düşündüğünü ve vereceği yanıtların doğruluğunu kontrol ettiğini ifade ediyor.

Sisteme girilen soru karşısında "Düşünüyorum" gibi yanıtlar vermesi, gerçekten o sırada düşündüğü izlenimi yaratsa da o1'in insanlar gibi akıl yürüttüğünü söylemek mümkün değil. 

OpenAI'ın araştırma ekibinin lideri Jerry Tworek, yapay zeka modelinin düşünme biçimini insanlarınkiyle bir tutmadıklarını söylüyor. 

Arayüz ise yeni modelin problemleri çözerken daha fazla zaman harcadığını ve daha derine indiğini gösterme amacıyla bu şekilde tasarlanmış.

o1'i önceki OpenAI uygulamalarından ayıran temel özelliğiyse eğitilme biçiminde yatıyor. 

Eğitim bilimci ve öğretmenlerin aşina olabileceği pekiştirmeli öğrenme denen bu yöntem, doğru yanıtlar karşısında ödül, yanlış cevaplar karşısında da ceza verilmesi ilkesine dayanıyor.

Bu sayede deneme yanılmayla ilerleyen yapay zeka aracının, doğru yanıtlara ulaşma becerisi gelişiyor. Sorguları işlerken, insanların sorunları adım adım inceleyerek çözmesine benzer bir "düşünce zinciri" kullanıyor.

OpenAI, aracı "düşünmeye" iten bu yöntemin, doğruluğunu artırdığını ifade ediyor. 

2) Hangi alanlarda kullanılacak?

Karmaşık muhakeme görevlerinde kayda değer bir ilerlemeye ve yeni bir yapay zeka yeteneği seviyesine işaret ediyor. Bu nedenle sayacı tekrar 1'e sıfırlıyor ve bu seriye OpenAI o1 adını veriyoruz.

OpenAI'ın bu ifadelerle tanıttığı o1'in, dil becerilerinden ziyade bilimsel çalışmalar, veri işleme ve kodlamada daha iyi bir performans sergilemesi bekleniyor. Ayrıca o1-mini, daha küçük bir sürüm olmasına karşın özellikle kod üretmesi amacıyla geliştirildi. 

Yeni model kodlama ve matematikte sonuca ulaşma sürecini detaylandırdığı için bu alanlarda öğretmenlik yapma becerisinin önceki versiyonlardan daha iyi olması bekleniyor. 

Şirketin baş araştırma görevlisi Bob McGrew, yeni modelin ileri seviye matematik sorularında kendisinden daha iyi olduğunu belirterek kendisinin üniversitede matematik okuduğunu ekliyor.

OpenAI yeni modelin ayrıca bilim insanlarının hücre dizileme çalışmalarına ve fizikçilerin karmaşık matematiksel formüller üretmesine katkı sağlayacağını ifade ediyor. 

Ayrıca yapılan testlerde fizik, kimya ve biyolojinin bazı alanlarında doktora öğrencileriyle yarıştığı kaydedildi.

Şirketin baş bilim insanı Dr. Jakub Pachocki ve OpenAI teknik çalışanı Szymon Sido, New York Times'a yaptıkları sunumda, sohbet botunun çengel bulmacadan çok daha karmaşık akrostiş bulmacasını çözdüğü görüldü.

Yapay zeka aracı aynı zamanda doktora düzeyinde bir kimya sorusunu yanıtladı ve bir hastanın semptomları ve geçmişi hakkında ayrıntılı bir rapora dayanarak hastalığı teşhis etti.

3) GPT-4o'dan daha mı iyi?

Daha önceki modeller internetteki bilgilerle eğitildiği ve internette epey yanlış bilgi olduğu için hata yapma ihtimalleri artıyor. o1'in eğitilme biçimiyse bu hataları çok daha düşük seviyeye indirmesini sağlıyor. 

Yeni modelin; ses, görüntü ve yazıyla iletişim kuran GPT-4o'dan çok daha iyi performans gösterdiği alanlar olsa da bazı konularda gerisinde kalıyor. 

İki aracı da lise seviyesindeki Uluslararası Matematik Olimpiyatı'na sokan OpenAI, o1'in soruların yüzde 83'ünü, GPT-4o'nun ise sadece yüzde 13'ünü doğru çözdüğünü ifade ediyor. 

Thomson Reuters'tan yeni modeli test eden Pablo Arredondo, TechCrunch'a yaptığı açıklamada yasal belgeleri analiz etme ve hukuk fakültesine giriş sınavında da daha başarılı olduğunu söylüyor.

Strawberry takma adına sahip o1'in GPT-4o'yu geride bıraktığı bir diğer alan ise "strawberry" (çilek) kelimesinde kaç tane "r" harfi olduğunu bulmak.

Bu soruya "iki" yanıtını veren ChatGPT'nin önceki sürümleri internette alay konusu olmuştu. 

İlk başta çok zor bir görev gibi görünmese de yapay zeka araçları kelimeleri harf harf değil, jetonlar şeklinde işlediği için bu tip basit işlerde zorlanabiliyorlar. 

Ancak o1, daha detaylı düşünmesi ve kendisini kontrol etmesinden dolayı bu soruya doğru yanıtı vermeyi başardı. 

Öte yandan yeni model, internette arama yapma, metin ve görsel işleme gibi özelliklere henüz sahip değil. Ayrıca gerçek dünya hakkında GPT-4o kadar bilgisi de yok. 

Pennsylvania Üniversitesi Wharton İşletme Okulu'nda yapay zeka üzerine çalışan Ethan Mollick "Açıkçası o1-preview her şeyde daha iyi değil. Örneğin GPT-4o'dan daha iyi bir yazar değil" diyerek ekliyor: 

Ancak planlama gerektiren görevlerde ciddi değişiklikler sözkonusu.

OpenAI, yeni modelinde halüsinasyon sorununu da çözmeyi henüz başaramadı. Yapay zeka sohbet botlarının bazı bilgileri "uydurmasını" ifade eden halüsinasyon, bu araçların temel sorunu olmaya devam ediyor.

Modeli test eden Mollick, zorlu bir bulmacayı çözdüğünü ancak ipuçlarından birini uydurduğunu söylüyor. 

Yine de Tworek, "Bu modelin daha az halüsinasyon gördüğünü fark ettik" diyerek ekliyor: 

Ancak sorun hâlâ devam ediyor. Halüsinasyonları çözdüğümüzü söyleyemeyiz.

Son modelin bir diğer eksikliği de sorgulara yavaş cevap vermesi. Diğer sürümler neredeyse anında yanıtı sunarken, muhtemelen düşünme süresinden dolayı o1'in cevap vermesi çok daha uzun zaman alıyor.

Örneğin Mollick, bulmacayı çözmesinin 108 saniye sürdüğünü ifade ediyor.

OpenAI modelin ön izleme versiyonu olduğunu belirtirken, uzmanlar o1'in sonraki versiyonlarının hızlanmasını umuyor. 

4) İnsanlığa tehdit oluşturabilir mi?

Bazı yapay zeka araçları eğitimleri sırasında farklı kelimelerin beraber kullanılma sıklıklarını analiz ederek sözcüklerin birbirine yakınlığını tahmin ediyor. Örneğin "kedi" ve "köpek" kelimeleri birlikte daha sık kullanıldığı için yakın anlamlara sahip olmaları gerektiği sonucuna varıyor.

Bu modellerin "yapay zeka" ve "tehdit" ifadeleri arasında da böyle bir ilişki kurmuş olması muhtemel. 

Her yeni modelin piyasa sürülmesiyle akla gelen ilk sorulardan biri insanlığa varoluşsal bir tehdit yaratıp yaratmayacağı.

Sektörün önde gelen bazı isimleri bu tehlikeye karşı uyarırken bazı uzmanlar yapay zeka araçlarının nasıl kullanıldığının daha önemli olduğunu vurguluyor.

OpenAI'ın son sürümüyle bu araçların insan gibi düşünme becerisine bir adım daha yaklaşması da endişeleri artırabilir.

Ancak bu yazıdan da anlaşılabileceği üzere, o1'in becerileri henüz korkutucu bir düzeyin yakınından bile geçmiyor. 

Ars Technica'nın ifade ettiği gibi bir bulmacadaki 8 ipucunu çözmesi 108 saniye süren ve bir cevapta halüsinasyon gören bir yapay zeka modelinin potansiyel tehlike olduğunu söylemek abartıya kaçar. 

Öte yandan OpenAI'ın yanı sıra Meta ve Google gibi şirketlerin de çabaları ve son yıllardaki hızlı gelişmeler göz önüne alınırsa, insan seviyesine ulaşan yapay zeka araçları çok uzak olmayabilir.

Independent Türkçe, TechCrunch, Verge, Ars Technica, New York Times, OpenAI