2024 Nobel Fizik Ödülü:
İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi, 2024 Nobel Fizik Ödülü’nü şu kişilere verme kararı aldı:
John J. Hopfield
Princeton Üniversitesi, NJ, ABD
Geoffrey E. Hinton
Toronto Üniversitesi, Kanada
“yapay sinir ağlarıyla makine öğrenimini mümkün kılan temel keşifler ve icatlar için”
Fizik kullanarak yapay sinir ağlarını eğittiler.
Bu yılın iki Nobel Fizik Ödülü sahibi, günümüzün güçlü makine öğreniminin temelini oluşturan yöntemleri geliştirmek için fizik araçlarını kullandı. John Hopfield, verilerdeki görüntüleri ve diğer desen türlerini depolayabilen ve yeniden oluşturabilen bir ilişkisel bellek yarattı. Geoffrey Hinton, verilerdeki özellikleri otonom olarak bulabilen ve böylece resimlerdeki belirli öğeleri tanımlama gibi görevleri gerçekleştirebilen bir yöntem icat etti.
Yapay zekadan bahsettiğimizde, genellikle yapay sinir ağlarını kullanan makine öğrenimini kastediyoruz. Bu teknoloji başlangıçta beynin yapısından esinlenmiştir. Yapay sinir ağında, beynin nöronları farklı değerlere sahip düğümlerle temsil edilir. Bu düğümler, sinapslara benzetilebilen ve daha güçlü veya daha zayıf hale getirilebilen bağlantılar aracılığıyla birbirlerini etkiler. Ağ , örneğin aynı anda yüksek değerlere sahip düğümler arasında daha güçlü bağlantılar geliştirerek eğitilir . Bu yılın ödül sahipleri, 1980’lerden itibaren yapay sinir ağlarıyla önemli çalışmalar yürüttüler.
John Hopfield, desenleri kaydetme ve yeniden oluşturma yöntemini kullanan bir ağ icat etti. Düğümleri pikseller olarak düşünebiliriz. Hopfield ağı, her atomu minik bir mıknatıs yapan bir özellik olan atomik spininden dolayı bir malzemenin özelliklerini tanımlayan fiziği kullanır. Ağın tamamı, fizikte bulunan spin sistemindeki enerjiye eşdeğer bir şekilde tanımlanır ve kaydedilen görüntülerin düşük enerjiye sahip olması için düğümler arasındaki bağlantılar için değerler bulunarak eğitilir. Hopfield ağına bozuk veya eksik bir görüntü verildiğinde, düğümler arasında metodik bir şekilde çalışır ve değerlerini günceller, böylece ağın enerjisi düşer.
Ağ böylece, beslendiği kusurlu görüntüye en çok benzeyen kaydedilen görüntüyü bulmak için adım adım çalışır.
Geoffrey Hinton, Hopfield ağını farklı bir yöntem kullanan yeni bir ağ için temel olarak kullandı: Boltzmann makinesi . Bu, belirli bir veri türündeki karakteristik öğeleri tanımayı öğrenebilir. Hinton, birçok benzer bileşenden oluşturulmuş sistemlerin bilimi olan istatistiksel fizikten araçlar kullandı. Makine, çalıştırıldığında ortaya çıkma olasılığı çok yüksek olan örnekler beslenerek eğitilir. Boltzmann makinesi, görüntüleri sınıflandırmak veya eğitildiği desen türünün yeni örneklerini oluşturmak için kullanılabilir. Hinton, bu çalışmayı temel alarak makine öğreniminin şu anki patlayıcı gelişimini başlatmaya yardımcı oldu.
Nobel Fizik Komitesi Başkanı Ellen Moons, “Ödül sahiplerinin çalışmaları şimdiden en büyük faydayı sağladı. Fizikte yapay sinir ağlarını, belirli özelliklere sahip yeni malzemeler geliştirmek gibi çok çeşitli alanlarda kullanıyoruz” diyor.
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
2024 Nobel Kimya Ödülü:
İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi, 2024 Nobel Kimya Ödülü’nü şu kişilere verme karar aldı.
David Baker
Washington Üniversitesi, Seattle, WA, ABD
Howard Hughes Tıp Enstitüsü, ABD
Demis Hassabis
Google DeepMind, Londra, Birleşik Krallık
“protein yapısı tahmini için”
Proteinlerin şaşırtıcı yapılarının şifresini çözdüler.
2024 Nobel Kimya Ödülü, yaşamın dahiyane kimyasal araçları olan proteinlerle ilgilidir. David Baker, tamamen yeni protein türleri inşa etme gibi neredeyse imkansız bir başarıya imza attı. Demis Hassabis ve John Jumper, 50 yıllık bir sorunu çözmek için bir yapay zeka modeli geliştirdiler: proteinlerin karmaşık yapılarını tahmin etmek. Bu keşifler muazzam bir potansiyele sahip.
Yaşamın çeşitliliği, proteinlerin kimyasal araçlar olarak inanılmaz kapasitesine tanıklık eder. Birlikte yaşamın temelini oluşturan tüm kimyasal reaksiyonları kontrol eder ve yönlendirirler. Proteinler ayrıca hormonlar, sinyal maddeleri, antikorlar ve farklı dokuların yapı taşları olarak işlev görürler.
“Bu yıl kabul edilen keşiflerden biri muhteşem proteinlerin inşasıyla ilgili. Diğeri ise 50 yıllık bir rüyayı gerçekleştirmekle ilgili: protein yapılarını amino asit dizilerinden tahmin etmek. Bu keşiflerin ikisi de geniş olasılıklar sunuyor,” diyor Nobel Kimya Komitesi Başkanı Heiner Linke.
Proteinler genellikle yaşamın yapı taşları olarak tanımlanabilecek 20 farklı amino asitten oluşur. David Baker , 2003 yılında bu blokları kullanarak diğer proteinlerden farklı yeni bir protein tasarlamayı başardı. O zamandan beri araştırma grubu, ilaç, aşı, nanomalzeme ve minik sensörler olarak kullanılabilen proteinler de dahil olmak üzere birbiri ardına yaratıcı protein yaratımları üretti.
İkinci keşif protein yapılarının tahminiyle ilgilidir. Proteinlerde amino asitler, üç boyutlu bir yapı oluşturmak için katlanan uzun diziler halinde birbirine bağlanır ve bu, proteinin işlevi için belirleyicidir. 1970’lerden beri araştırmacılar, amino asit dizilerinden protein yapılarını tahmin etmeye çalışmışlardı, ancak bu çok zordu. Ancak, dört yıl önce, çarpıcı bir atılım gerçekleşti.
2020’de Demis Hassabis ve John Jumper , AlphaFold2 adlı bir yapay zeka modeli sundular. Onun yardımıyla araştırmacıların tanımladığı 200 milyon proteinin neredeyse tamamının yapısını tahmin edebildiler. AlphaFold2, çığır açan buluşlarından bu yana 190 ülkeden iki milyondan fazla kişi tarafından kullanıldı. Çok sayıda bilimsel uygulama arasında, araştırmacılar artık antibiyotik direncini daha iyi anlayabilir ve plastiği parçalayabilen enzimlerin görüntülerini oluşturabilirler.
Proteinler olmadan yaşam var olamazdı. Artık protein yapılarını tahmin edebilmemiz ve kendi proteinlerimizi tasarlayabilmemiz insanlığa en büyük faydayı sağlıyor.
https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
Editörün Notu: Nobel Fizik ve Kimya ödülünün Yapay Zeka kaynaklı çalışmalara verilmesi üzerine, en çok tartışılan konu her iki ödülün doğrudan Fizik ve Kimya ile ilişkisinin olmaması şeklinde idi.
Cumhuriyet Gazetesi yazarı Sn. Orhan Bursalı, Nobel Fizik ve Kimya ödüllerinin Yapay Zeka kaynaklı çalışmalara verilmesi üzerine şöyle bir yorum yaptı yazısında:
“Önce ayrıl sonra birleş: Bilimin klasik kompartımanları yıkılıyor:
İlk başlarda her şeyden bilen doğa filozofları vardı, şüphesiz her birinin ağırlıklı bir alanı da vardı ama bilimlerde her şeyi izlerlerdi. Bilimsel üretim ve araştırmalar yaygın değildi ve doğa bilginlerinin hepsini izleme şansı vardı.
Bilimler geliştikçe bir kişinin her gelişmeyi izleyebilmesi mümkün olmadı. Bilim yakın zamanlara kadar kompartımanlarda yaşadı. Bilgi bu kompartımanlarda birikmeye başladı. Tıp, fizik, kimya, matematik elektrik/ elektro manyetik…
Bu bir zorunluluktu aslında: Doğayı anlayabilmek için küçük küçük parçalardan (değişik bilim dalları) yola çıkılmalıydı.
O ZAMANLAR VE BUGÜN
Alfred Nobel’in zamanında böyleydi. O da fizik, kimya, tıp bilimleri olarak nitelendirdi bilimde ödül dağıtımını. Daha sonra İsveç Merkez Bankası ekonomiyi de dışarıdan buna eklemledi, ödülü İsveç Bilimler Akademisi veriyor ve hepsi bir arada aynı hafta açıklanıyordu. Matematik için ise Norveç kralı Nobel değerinde Abel ödülü koydu. (Bu nisanda verildi.)
Fakat Alfred Nobel’in ödül verdiği bilim kompartımanları altından çok sular aktı. Muazzam bilgi birikimi oldu. Eski bilim kompartımanları doğayı, canlı hayatı, evreni bütünleşik anlayabilmek için yetersiz kaldı ve işbirliği dönemleri başladı. Mesela fiziğin hatta tıbbın matematiğe, bilgisayar bilimine, özetle neredeyse tüm alanlarla işbirliği yapma, yardım alma zorunluluğu ortaya çıktı. Bilimler bir anlamda kendi çevreleriyle bütünleşme sürecine girdi.
Nobel Fizik Ödülü’nün bilgisayar bilimcilerine verilmesi, aslında eski kompartımanların çoktan yıkıldığının resmi en büyük ödülle ilanı oluyordu.
MESELA FİZİK ÖDÜLÜ KONUSU
İki bilimci bambaşka bir çağın temellerini atmışlardı. Bildiğimiz beyindeki sinir ağlarından yola çıkarak yapay sinir ağları geliştirmişlerdi. Makine öğrenimi ve bunun üzerinde inşa edilen yapay zekâ uygulamaları hem hayatımızı kolaylaştırdı hem de olağanüstü uygulamalarla tüm bilimlere yöntemler hediye etti.
Bilgisayar bilimciler Hopfield ve Hinton yapay sinir ağlarını matematiksel fiziği kullanarak başardı. Bu büyük bir matematik ve mühendislik işiydi aynı zamanda. Nobel’de “bilgisayar bilimi” yok ama bu alanda gerçekleştirilen büyük bir başarıyı ödüllendirmek için matematiksel fiziği kullanmaları, fizik ödülünün gerekçesi oldu. Böylece aslında bilgisayar bilimi de Nobellere fizik aracılığıyla eklemlenmiş oldu. Ne yani bilgisayar bilimindeki çağ açan çalışmalar görmezlikten mi gelinecekti!
KİMYA NOBELİ DE BİR BENZERİ
Bu eklemlenmenin diğer bir örneği de kimya ödülünde yaşandı. Burada da bilgisayar bilimi başroldeydi. Biyolojinin en zor ve büyük problemlerinden birinin, proteinlerin üç boyutlu hallerini tahmin etmek ve proteinleri sıfırdan, yeniden tasarlamak olduğu belirtiliyordu. Dahi düzeyinde bilgisayar bilimciler, Demis Hassabis, John Jumper ve David Baker bu problemi makine öğrenimi programlarını kullanarak çözdüler. Makine öğreniminin temelini de fizik ödülünü alanlar atmıştı”
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) Xplore Digital Library, Nobel açıklaması
IEEE, 2024 Yılında Nobel Fizik Ödülü alan bilim insanlarını kutladı ve yayınları hakkında aşağıdaki açıklamayı yaptı.
Aşağıda, IEEE Xplore Dijital Kütüphanesi’nde bulunabilen bu başarılarla ilgili ödül sahiplerinin yayınlanmış çalışmalarından bazılarının bir örneği yer almaktadır . Aşağıda listelenen tüm makaleler sınırlı bir süre için ücretsiz olarak erişilebilir.
“Yapay sinir ağları”
IEEE Devreler ve Aygıtlar Dergisi, Eylül 1998
JJ Hopfield
https://ieeexplore.ieee.org/document/8118
“Derin inanç ağlarını kullanan akustik modelleme”
IEEE Ses, Konuşma ve Dil İşleme İşlemleri, Ocak 2012
AR Mohamed, GE Dahl ve G. Hinton
https://ieeexplore.ieee.org/document/5704567
“Doğal dil çağrı yönlendirmesi için derin inanç ağları”
2011 IEEE Akustik, Konuşma ve Sinyal İşleme Uluslararası Konferansı (ICASSP), Prag, Çek Cumhuriyeti, 2011
R. Sarikaya, GE Hinton ve B. Ramabhadran
https://ieeexplore.ieee.org/document/5947649
“Telefon tanıma için ayrımcı özellikler kullanan derin inanç ağları”
2011 IEEE Akustik, Konuşma ve Sinyal İşleme Uluslararası Konferansı (ICASSP), Prag, Çek Cumhuriyeti, 2011
AR Mohamed, TN Sainath, G. Dahl, B. Ramabhadran, GE Hinton ve MA Picheny
https://ieeexplore.ieee.org/document/5947494
“Kısıtlı Boltzmann makinelerini kullanarak konuşma ses dalgalarının daha iyi bir temsilini öğrenme”
2011 IEEE Akustik, Konuşma ve Sinyal İşleme Uluslararası Konferansı (ICASSP), Prag, Çek Cumhuriyeti, 2011
N. Jaitly ve G. Hinton
https://ieeexplore.ieee.org/document/5947700
Ayrıca IEEE Xplore Dijital Kütüphanesi’nde yapay sinir ağları, makine öğrenmesi ve ilgili teknolojiler konularıyla ilgili yaklaşık 500.000 makale bulunmaktadır .
Ayrıca 2024 ödül sahipleri John Hopfield ve Geoffrey Hinton’ın IEEE Xplore’da yayınladığı ek makalelere de ulaşabilirsiniz .