blank
Ramazan Öztürk tarafından
05 Aralık, 2024 12:45 tarihinde yayınlandı
Okuma Süresi: 2dk
Yorum: 0

KBÜ’den Enerji Sistemlerinde Devrim Niteliğinde Çalışma

Yapay Zeka, Yapay Zekayı Eğitecek

Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü'nden Dr. Öğr. Üyesi Doğan Urgun, TÜBİTAK 3501 Kariyer Geliştirme Programı kapsamında desteklenmeye hak kazanan yenilikçi bir projeyle dikkat çekiyor. “Enerji Sistemlerinde Büyük Dil Modelleri Kullanarak Çok Erkinli Pekiştirmeli Öğrenme İçin Otonom Ödül Fonksiyonlarının Geliştirilmesi” başlıklı proje, enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik alanlarında yapay zekanın yeni bir boyuta taşınmasını hedefliyor.

 “Enerji Sistemlerinde Büyük Dil Modelleri Kullanarak Çok Erkinli Pekiştirmeli Öğrenme İçin Otonom Ödül Fonksiyonlarının Geliştirilmesi” başlıklı proje, modern yapay zeka sistemlerinin karmaşık enerji problemlerini çözme kapasitelerini artırmaya odaklanıyor. Çoklu erkinli takviyeli öğrenme (MARL) yöntemini temel alan bu çalışmada, birden fazla yapay zeka erkinin (ajanın) daha verimli öğrenmesi için otonom bir ödül fonksiyonu tasarlanacak.

Çalışma, özellikle büyük dil modelleri ve pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak otonom sistemlerin optimizasyonuna odaklanıyor. Bu yenilikçi yaklaşımın, enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik konularında önemli katkılar sağlaması bekleniyor.

YAPAY ZEKANIN YAPAY ZEKAYI EĞİTMESİ

Proje kapsamında, ödül fonksiyonları yapay zeka tarafından analiz edilip optimize edilecek ve sistemin öğrenme süreci iteratif bir şekilde iyileştirilecek. Bu süreçte, yapay zeka, ödül sistemindeki eksiklikleri tespit ederek kendini güncelleyecek ve daha etkili bir öğrenme ortamı sağlayacak. Böylece, insan müdahalesine duyulan ihtiyaç en aza indirilecek ve yapay zekanın karmaşık enerji problemlerini çözme kapasitesi artırılacak.

Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Doğan Urgun, “Projemiz pekiştirmeli öğrenme sistemlerinin iyileştirilmesi üzerine tasarlanmış bir proje. Pekiştirmeli öğrenme, yapay zekanın deneme-yanılma yöntemiyle eğitilmesine dayalı bir sistemdir. Yapay zeka, kendisine tanınan alan içerisinde bir aksiyon alır ve bu aksiyonun sonucunda olumlu ya da olumsuz bir ödül kazanır. Yapay zekanın amacı, mümkün olduğunca fazla olumlu ödül toplamaktır. Projemiz, özellikle bu ödül mekanizmasının tasarımı üzerine odaklanıyor." dedi. Pekiştirmeli öğrenme sistemlerinde ödül fonksiyonlarının kritik bir rol oynadığını belirten Dr. Öğr. Üyesi Doğan Urgun, kompleks sistemlerde birden fazla yapay zekanın rekabet veya iş birliği içinde olabileceğine dikkat çekerek, “Bu ödül sisteminin tasarlanması için genellikle ödül fonksiyonu dediğimiz fonksiyon tasarımına ihtiyaç duyulmakta. Bu fonksiyonun nasıl tasarlanacağı ile ilgili genel bir yöntem şu anda bulunmamaktadır. Genellikle alanın uzmanları tarafından sisteme yönelik ve her sistem için yeni bir fonksiyon tanımlanır. Bizim projedeki amacımız bu ödül fonksiyonunun dil modelleri, büyük dil modelleri kullanarak iteratif bir şekilde acaba otonom bir algoritma içerisinde otonom bir şekilde bu ödül fonksiyonunun tasarlanabilir mi? Bunun üzerine araştırmalarımızı gerçekleştireceğiz. Burada amacımız bir nevi bir yapay zekanın başka bir yapay zeka eğitmesi gibi düşünebilirsiniz.” diye konuştu.

Bizi sosyal medyadan takip edin
blank
Avatarı
Ihlas Haber Ajansı tarafından
15 Ekim, 2025 08:22 tarihinde yayınlandı
Okuma Süresi: 1dk
Yorum: 0

Kastamonu’da 9 ayda 90 işletmeye 11 milyon 644 bin 539 TL ceza

Kastamonu’da 2025 yılı ieçrisinde besin sıhhatinin korunması için yapılan kontrollerde, 90 işletmeye toplam 11 milyon 644 in 539 TL’de para cezası uygulandı.
Kastamonu Valiliği uyumunda tüketici sıhhatinin korunması, vatandaşların emniyetli besine ulaşması için kontroller kesintisiz sürdürülüyor. Bu kapsamda, Kastamonu Vilayet Tarım ve Orman Müdürlüğü ile İlçe Tarım ve Orman Müdürlükleri tarafından 2025 yılının birinci 9 ayında 5 bin 598 kontrol yapıldı, 174 şikayet kıymetlendirilerek besinlerden alınan 253 numune tahlil edildi. Yapılan kontroller sonucunda toplam 90 işletmeye idari yaptırım yapılarak 11 milyon 644 bin 539 TL para cezası uygulandı. 6 işletme hakkında da Cumhuriyet Savcılığına kabahat duyurusunda bulunuldu.

Bizi sosyal medyadan takip edin