Koç Üniversitesi’nde Optik Yapay Zeka Sistemi Geliştirildi: Işık ile Enerji Tasarrufu Sağlayan Hesaplama

Optik Hesaplama ile Enerji Verimliliği

Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve ekibi, yapay zeka sistemlerinin hesaplama yükünü elektronik devrelerden ışığa devretme yöntemi üzerine iki yeni sistem geliştirmiştir. Her iki çalışma da Nature yayın grubuna ait Communications Engineering ve Communications Physics dergilerinde yayımlanmıştır.

Söz konusu araştırmalar, yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla ortaya çıkan küresel sorunları—artan işlem gücü ihtiyacı ve yüksek enerji tüketimi—çözmek için optik yöntemi uygulamaya koymaktadır.

Paralel Veri İşlemede Işığın Avantajı

Işık, elektronik sistemlerden farklı olarak birden fazla bilgiyi aynı anda taşıyabilir ve paralel olarak işleyebilir. Bu temel fiziksel özellik, özellikle yoğun hesaplama gerektiren yapay zeka uygulamalarında ışığı güçlü bir alternatif kılar. Geliştirilen sistemler, görüntü analizi gibi kompleks görevlerde bu paralel işleme kapasitesinden yararlanarak hem hız hem de enerji verimliliği sağlayabilmektedir.

Renkli Görüntü İşlemede Veri Kaybının Önlenmesi

Communications Engineering dergisinde yayımlanan ilk çalışmada, Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve yüksek lisans öğrencisi Fatma Nur Kılınç, renkli görüntüleri ışık yardımıyla işleme kapabilen bir sistem sunmaktadır.

Geleneksel görüntü işleme yöntemleri, renkli görselleri gri tonlara dönüştürürken renk bilgisine bağlı önemli ayrıntıları kaybedebilmektedir. Yeni optik düzeneği ise:

• Renk bilgisini tam olarak koruyarak görüntüleri işleme
• Renk, şekil ve desen gibi ayırt edici özellikleri belirginleştirme
• Daha yüksek doğrulukla sınıflandırma yapma

Donanım Kusurlarına Uyum Yeteneği

Geliştirilen yöntemin önemli bir niteliği, gerçek optik sistemlerin kusurlarına ve hizalanma hatalarına kendini uyarlayabilmesidir. Pratik deney düzeneklerinde ortaya çıkan küçük sapmaları tamamen ideal bir modele dayandırmak yerine, doğrudan deneysel verilerden öğrenerek bu farklılıklara uyum sağlayabilmektedir.

Deneysel Sonuçlar

Dermatolojik hastalık görüntüleriyle yapılan testlerde, doğrudan renkli piksel verilerini kullanan geleneksel sistem %68 doğruluk oranı elde ederken, ışıkla işleme yapan yeni sistem doğruluk oranını önemli ölçüde artırmıştır. Bu bulgular, optik yöntemin özellikle tıbbi görüntü analizi gibi hassas uygulamalarda etkinliğini ortaya koymaktadır.