Aberlour Aberlour Highland Park Glenlivet Vişne likörü araştırma** 21/2/05 4:32 Page 190 Viskiden viskiye fark var. Bir Single Malt viskisinin tadına bakan bir uzman, viskinin İskoç kökenine dair birçok şeyin farkına varıyor: Söz gelimi Batı yaylalarının turplu aroması, yüksek kuzey topraklarının fundaları, Speyside yöresinin isli tadı, Isley ve Jura adalarının viskilerindeyse deniz sazlarının ve iyodun bukesi. Olgunlaşmayla geçen her bir yıl, damlalara daha farklı karakterler kazandırıyor. İçkiler, depolandıkları tahta varillerin aromasından olduğu kadar, İskoçya’nın aromatik deniz havasından da bir şeyler alıyor. Bir viski örneğinin, uzmanlar için burun ve damağı da içeren adeta duyusal bir yaşantıya dönüşmesine hiç de şaşmamak lazım. Bir makinenin, kokuları bir viski erbabının on milyon koku alma hücresi kadar hassas ayırt edebilmesiyse insanı şaşkınlığa düşürüyor. IBM’in Zürih’teki araştırma laboratuarında bilgisayara “elektronik bir burunla” koku almayı öğreten bilim ___R___o___b___o___t___a___ ___d___a___ ___b___i___r ___k___a___d___e___h___ ___v___i___s___k___i Makineler uzun zamandır birçok alanda insanlarla amansız bir rekabet içinde. Peki, bilgisayarlar duyu izlenimlerini de algılayabiliyorlar mı? Onlar da insan gibi koklayıp tadıp, işitip, görüp dokunabilirler mi? CHIP, bu araştırmadaki en güncel durumu sizler için gösteriyor. adamları buna bir örnek. Cihazın performansı çok etkileyici. Burun, viskileri ayırt etmekle kalmadığı gibi 80 değişik şeftali çeşidini de kokusundan tanıyabiliyor. Elektronik burun birçok örnekten yalnızca biri: Daha hızlı bilgisayarlar,mikro ve nano teknolojideki gelişmeler ve de gitgide daha hassas ve gelişmiş algılayıcılar sayesinde makineler yalnızca koklayıp tatmakla kalmıyor, görebiliyor, işitebiliyor ve dokunabiliyor da. Yüksek ayrıştırma güçlü mikroskoplardan “süperburun”a IBM’in yüksek teknolojili burnu, Zürih’teki araştırmacıların 1986’da Nobel ödülü almalarını sağlayan yüksek güçlü mikroskobun geliştirilmiş bir modeli. Elektronik burun, yapıtaşı “Cantilever” diye adlandırılan çok küçük yaylı çubuklardan ibaret. Bu nanomekanik yapıtaşları (bir insan saçından yaklaşık yüz kat daha ince) bir tarağın dişleri gibi düzenlenmiş. Bir uçlarından bir taşıyıcıya sabit bir şekilde bağlı duruyorlar ve diğer uçları serbest şekilde titreşebiliyor. Yaylı çubukların her biri farklı bir incecik polimer katmanıyla kaplı. İncelenecek “koku malzemesi”nin içerdiği moleküller uygun plastik katmanlarda birikiyor ve ilgili dişi biraz büküyor. Eğer yaylı çubuklar titretilirse, bu etki daha da bariz bir hal alıyor. Eğer moleküller birikirse titreşim değişiyor, hareket yavaşlıyor. Bunun ardından da lazer ışınları Cantilever’ların farklılaşan genliğini ölçüyor. Aberlour mu? Highland Park mı, yoksa Glenlivet mi? Sistem çok şaşırtıcı bir kesinlikle, laboratuar testinde viski türlerini birbirinden ayırabiliyor. İlk iki türde teşhis oldukça belirgin iken, E-burun Glenlivet’te bariz şeri izleri yakalıyor. İlk bakışta hata gibi görünse de, aslında hiç öyle değil. Bu değerli içki, eski şeri varillerinde bekletilmiş. Bu tadın farkına, tatma 2 0 25 1 18 0 0 0 Deneme: Vişne suyu Deneme: Seri Aberlour Glenlivet Highland Park Vişne likörü fieri Aberlour Glenlivet Highland Park Vişne likörü fieri 98 97,5 CHIP | MART 2005 191 k İNSAN, MAKİNEYE KARfiI D İ Z İ BÖLÜM 1 : Havacılık BÖLÜM 2: SATRANÇ BÖLÜM 3 : Beş duyu organı Bilgisayarlar hızlı, güvenilir ve dünya kadar veriyi işleyebiliyor. Bilgiyi doğru şekilde değerlendirmeyi ve kendi sonuçlarına varmayı da gitgide daha iyi anlıyorlar. Acaba yüksek teknolojili sistemler yakında insan beynini geride mi bırakacaklar? CHIP bu soruyu üç bölümden oluşan bir dizide inceliyor: araştırma** 21/2/05 4:32 Page 191 uzmanı insanlar da varabiliyorlar. “Biz bu burun ile viski türlerinin yanı sıra parfümleri ya da kolalı içeceklerin markalarını da ayırt edebiliyoruz,” diyor IBM’de algılayıcı bölümünü geliştiren Christoph Gerber. Tek önkoşul, kokuların buruna teker teker tanıtılmasını gerektiren kısa bir eğitim süreci. Burun yalnızca üzerinde eğitildiği kokuları tanıyıp birbirinden ayırabiliyor. St. Petersburg Üniversitesi’nden Rus kimyager Dr.Andrey Legin ise değişik sıvıların çözümlenmesi üzerine uzmanlaşmış. Geliştirdiği “elektronik dil” bir insan diline benzer biçimde beş ayrı tadı ayırt edebiliyor: tatlı, ekşi, tuzlu, acı ve unami (Monosodyum Glutamat’ın tadı). E-dil, limonatanın, elma ve domatesin tadını tanıyor E-dil, bir dizi kimyasal algılayıcı ve veri işleme biriminden oluşmuş bir çözümleme aracı. St. Petersburg’daki bilim adamları özel elektrotlar kullanarak sıvılarda iyonların yol açtığı gerilimleri ölçüyor ve bundan gıda maddelerinin bileşimine ve özlerin bileşimine dair çıkarsamalarda bulunuyorlar. Ama Edil, ancak ölçüm sonuçları ve ilgili insani duyu algılamaları bir araya getirildiği vakit deyim yerindeyse “çeşnicibaşı” rolüne soyunuyor. “Eğer aygıt doğru şekilde eğitilirse, belirli bir ürünün acılık derecesini bile saptayabilir” diye açıklıyor Dr. Andrey Legin. Ruslar, votka türlerinin yanı sıra çoktan domates, kahve, konyak, şarap, limonata ve elmayı “e-dil” ile test etmişler. “Aygıtlarımızın çalıştığını, teste tabi tutulan insanlarla aynı sonuçları elde etmelerinden anlayabiliyoruz,” diyerek bunu doğruluyor Legin. Bu elektronik duyu organı insan için tehlike arz eden ya da teste katılan kimse için nahoş olan maddeler için de kullanılabiliyor. Bu yüzden E-dil, Fransızlar ve Hollandalılar arasında, Hollanda soğanları için “Schalotte” kavramının kullanılması konusunda yaşanan tartışmaya da dahil olmuş.Aygıtın 21 adet algılayıcısı, kıyılmış, püre edilmiş ve analiz için saf suda çözülmüş yeni ürünlerin gerçekten Schalotte’nin tadına yaklaştığını, ötekilerinse daha ziyade daha sert soğanların tadında olduğunu ortaya çıkarmış. Karlsruhe yakınlarındaki Pfinztal’deki Fraunhofer Enstitüsü Kimyasal Teknoloji araştırmacıları elektronik dilin tat alma duyusunu bilemeyi başarmış. Ürettikleri “e-dil” birden fazla elektrottan değil, yalnızca “çevrimsel volt ölçümü” denilen metodu kullanan tek bir elektrottan oluşuyor. Elektrot bir dakikalık ölçüm sırasında bir gerilim alanının içinden geçiyor ve sabit gerilimli birçok elektrotun görevini görüyor. Süper gözün uzaydaki beş yıllık yolculuğu Kameralar ve mikrofonlar daha şimdiden insandan çok daha iyi görecek ve işitecek düzeye geldiler; çözünürlükleri ise insan anatomisinin erişemeyeceği frekansları da kapsıyor. Görüntüleme teknolojisinin kapsamı, atomların mikroskobik olarak canlandırılmasından tutun da evrende teleskopla gözlem yapmaya değin uzanıyor. Bugün teknolojinin ulaştığı nokta 7 megapiksel çözünürlüklü dijital fotoğraf makinelerine izin veriyor, ancak CCD algılayıcılardan aslında çok daha fazlasını elde etmek mümkün. Avrupa Uzay Ajansı (ESA) bir milyar piksel çözünürlüklü bir “süper göz” geliştirmekle meşgul. “Gaia” adlı teleskop, 2011 Haziran’ında uzaya fırlatılacak ve Samanyolu’nun katalogunu çıkarmak üzere, güneş çevresinde bir yörüngeye oturtulacak. Bilim adamlarının umudu süper gözün beş yıllık görev süresi boyunca bir milyar yeni yıldız Doğru koku alıcı: Numunenin molekülleri, özelliklerine göre katmanlı yaylı çubukların birinde yığılıyor. Yaylı çubukların titreşimindeki değişiklik ise lazer ışını sayesinde detektöre bildiriliyor. Tadına bir bak: Elektronik dilin taşınabilir yapısı sayesinde, Fraunhofer araştırmacıları değişik meyve suyu çeşitlerine (resmin ortasında gördüğünüz) ek olarak zehirleri ve patlayıcı maddeleri de saptayabiliyorlar. ___E___l___e___k___t___r___o___n___i___k___ ___b___u___r___n___u___n___ _____a___lı___f___l___m___a___sı___ ___E___l___e___k___t___r___o___n___i___k___ ___t___a___t___ ___a___l___m___a Lazer ışını Yaylı çubuklar Detektör k CHIP | MART 2005 GÜNCEL | KAPAK | DONANIM | YAZILIM ___H___I___-___T___E___C___H___ İnsan makineye karşı INTERNET | PRATİK | 192 araştırma** 21/2/05 4:32 Page 192 keşfedeceği önünde. Gaia’nın üzerinde, 170 ayrı kameranın algılayıcılarının bileşimiyle muazzam çözünürlüğe ulaşabilen, birbirinin aynısı iki adet teleskop bulunacak. 170 algılayıcının her biri 9 megapiksel çözünürlüklü. Şöyle karşılaştırabilirsiniz: Böyle bir teleskop ay yüzeyinde olsaydı, dünyadaki birinin parmak tırnaklarını görüntüleyebilirdi. Gaia, uzayda insanın görebildiğinden bir milyon kat daha zayıf ışık saçan nesneleri de saptayabilecek. Fotoğraf makineleri ve kameralar için görüntü algılayıcıların geliştirilmesinde çoğunlukla insanın görme yeteneğine yaklaşmaya büyük değer verilirken, Siemens araştırmacıları başka bir yol izlemeyi seçmiş. Siemens, otomatik tanımayı hızlandırma alanına yönelmiş ve ürettikleri renk alanı algılayıcısı, sadece renk spektrumunu ve aydınlık derecelerini dikkate alıyor. Bu algılayıcının elde ettiği görüntü bizim gerçekliğimizden çok uzak, çünkü sadece bir nokta bulutundan ibaret; bununla beraber, böyle bir görüntünün referans kayıtlarıyla karşılaştırılması çok hızlı gerçekleşiyor. Algılayıcılarla, hızlı çalışan taşıma bantlarındaki, örneğin içki endüstrisindeki etiketler kontrol edilebiliyor. “Teşhis” yalnızca 30 milisaniye sürüyor. Bir resmin görülmesiyle içindekilerin anlaşılması arasında daha büyük bir uçurum var. Özel optik donanımlar sayesinde insan gözünün göremediği şeyleri görmek mümkün, ne var ki anlamsal tanımada sorunlar çıkıyor: “Birçok hareketli nesnenin bulunduğu karmaşık gözlemlerde, bilgisayar çoğu zaman pas geçmek zorunda,” diyor Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi’nin yöneticisi profesör Wolfgang Wahlster. Otomatik resim anlama, tıpkı önceden olduğu gibi, şimdi de bilgisayarın önceden belirlenmiş modellerle karşılaştırma yaptığı modellerde iş görüyor. Söz gelimi biyometrik yüz tanımada, sadece portreleri bilgisayara kaydedilmiş kişilerin yüzünü tanımak mümkün. Dil tanımada büyük ilerlemeler Aynı şey, Wahlster’in uzmanlık sahası olan konuşma tanıma için de geçerli. Yalnızca daha önceden depolanmış sözcükler tanınabiliyor, ancak tanıma işlemi de yapay zeka yoluyla kontrol ediliyor. Tanınan ses, depolanmış seslere benzemekle kalmamalı, dilbilgisi ve içerik bakımından da anlamlı olmalı. “Konuşma tanımada geçen yıllarda büyük ilerlemeler kaydedildi. Bilgisayar artık konuşmacıdan bağımsız olarak gayet büyük bir kelime dağarcığını anlayabiliyor. Ama gerçek konuşma anlama, ___E___l___e___k___t___r___o___n___i___k___ ___i___f___l___i___t___m___e___ ___v___e___ ___a___n___l___a___m___a #NIB# wir dir Bier wie wird 56.752 ja 136.082 67.276 26.419 29.437 18.312 74.802 22.025 21.461 18.312 59.679 62.872 25.666 53.790 46.412 129.034 125.744 22.174 178.782 54.619 56.669 56.669 die Treffen und an treffe ja ich #NIB# #NIB# wie ihr treffen uns am Montag Olasılıık En iyi olasılık Verbmobil ile konuşma tanıma: Kelime hipotez grafiği soldaki ses sinyalinden yola çıkarak kavramları tek tek teşhis etmeye çalışıyor. Bu kolay bir görev değil, çünkü doğal konuşmanın akışında sözcükler ses grupları halinde bir araya geliyor. Söz gelimi, Almancada “Wie” “ihr” ve “wir” sözcüklerinin telaffuzu birbirine yakın. Bilgisayar en yüksek olasılıklara sahip çözümleri seçiyor (yeşil sayıların en düşük olanları). Kırmızı çizgi ise en olası çözümleri doğru bir cümle oluşturacak şekilde birleştiriyor: “Wir treffen uns am Montag” (pazartesi günü buluşuyoruz). #NIB# işareti ise öksürmeler, “aaa,” “ııı” gibi dilsel anlam taşımayan sesleri göstermek için. Kim daha iyi: İnsan mı, makine mi? »İnsan üstün, çünkü tüm duyuları kullanıyor. Prof. Wolfgang Wahlster, Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi (DFKI) yöneticisi Toplamda makineler insanın performansına ulaşamıyor. İnsan duyusal algılamada o kadar hünerli ki, birbirini karşılıklı olarak destekleyen tüm duyuları aynı anda kullanabiliyor ve bu da birbirinden ayrı izlenimlerin toplamından çok daha fazlasına karşılık geliyor. Söz gelimi, karşımızdakinin sesini duymakta güçlük çekiyorsak farkında bile olmadan dudak hareketlerini takibe başlıyoruz. Yapay zeka ise şu soruyu soruyor: Alınan sinyallerin sembollere dönüşümü nasıl gerçekleşiyor? Söz gelimi mikrofon kayıtlarından nasıl dilsel içerik elde ediliyor? Koklama, tatma ve dokunmada girdi değerlerine göre az sayıda sınıf ayırt edilirken, görme ve işitmenin güçlü anlamsal etkileri var. Bu duyusal izlenimler daha kolay yorumlanabiliyor. Dilsel ve görsel algılama insanda çok geliş- miş; bir o kadar da karmaşık bir anlam yapısına sahip. Oysa birden fazla duyunun bileşiminin otomatik tanımaya katkısı- nı sağlayacak bir yöntem henüz bulunmuş değil. k CHIP | MART 2005 GÜNCEL | KAPAK | DONANIM | YAZILIM ___H___I___-___T___E___C___H___ İnsan makineye karşı INTERNET | PRATİK | 194 araştırma** 21/2/05 4:32 Page 194 yalnızca kısıtlı bir çevrede mümkün,” diyen Wahlster bugünkü olanakların sınırlarını belirliyor. Eğer bir makineye daha fazla şey öğretilir ve sonra yine kısıtlı bir senaryoya geri dönülürse, tanıma performansı çok daha kötüleşiyor, çünkü karıştırma olanağı arttıkça hata kaynakları da çoğalıyor.“Bir sistem ne kadar çok şey bilirse, anlayış zorluğu da o kadar fazla olabilir,” diye yorumluyor Wahlster bu çelişkiyi. Bilim adamları henüz bu sorunu halledecek bir çözüm bulabilmiş değiller. Otomatik sistemlerin insandan daha iyi işittiği senaryolar da mevcut: Örneğin, arkada yüksek sesli müzik çalarken sistemin konuşmayı tanıması gerektiği durumlar. Bu tip rahatsız edici sesler elektronik olarak filtrelenebiliyor. Ama sırf bu yüzden makinelerin dil yeteneğinin daha gelişkin olduğunu söylemek mümkün değil, diyor Wahlster. Siemens’te dil teknolojisi uzmanı profesör Harald Höge de aynı fikirde.”Bugünkü konuşma tanıma ve dil sentezleme sistemleri henüz insanların kapasitesine ulaşmış değil,” saptamasında bulunuyor Höge. Onun verilerine göre, nispeten gürültülü bir ortamda, insanlar şu an “türünün en iyisi” sayılan konuşma tanıma programlarındakinden on kat daha az sözcük tanıma hatası yapıyor. Dokunma: Yüz adet algılayıcı ile her şey el altında İnsanın beşinci duyusu olan dokunma duyusuna da makineler çoktan hakim. Bu sahada gelişimin başını çeken robotbilim. Duyarlı algılayıcılarla donatılmış robot eller, eğer gerekiyorsa yeterince güçlü kavrayabiliyor, ancak hassas nesneleri tutarken zarar vermekten kaçınabiliyorlar. Alman Havacılık ve Uzay Teknolojisi Enstitüsü’nün (DLR) Robotbilim ve Mekatronik Enstitüsü’nde geliştirilmiş bir el bunu oldukça iyi başarıyor. Profesör Gerd Hirzinger, “Bizim robot elimiz bir insan elinin yeteneklerinden hala çok uzakta, ama gitgide daha becerikli bir hal alıyor,” diye açıklıyor mevcut durumu.Yüksek entegre devreler elin artık yüzden fazla algılayıcı sayesinde fazlasıyla “hissedebilmesini” sağlıyor. El bu sırada parmak ucu başına üç kilograma kadar bir güçle kavrayabiliyor; buna rağmen pişmemiş bir yumurtayı kırmadan tutmayı da becerebiliyor. Mekanizma hala bir insan elinin yaklaşık bir buçuk katı büyüklüğünde ve algılayıcılar da insan derisinin hassaslığına ulaşmıyor. Hirzinger, “Bu çözünürlüğe yapay bir el ile ulaşılamaz,” diyor. Makineler dokunma, işitme veya görme duyusuyla, elektronik burun veya dil ile donatılabilir ama beş insan duyusunun birlikte işlediği yapay bir sistem kurma düşüncesi hala bir ütopyadan ibaret. Sistemin görme, işitme, koku alma, tat alma ve dokunma algılayıcılarından sökün eden bilgi selini anlamlı bir bütün halinde bir araya getirmesi şu anda mümkün değil. Robot el, dolu bir bardağı güvenli bir biçimde tutabiliyor tutmasına; ne var ki bu mekanik mucize, temkinle salladığı bardaktakinin single malt viski olduğundan tümüyle habersiz. Yine de fazladan bir ısı algılayıcısı olsa, bu içkiye buz gerekmediğini bilebilirdi. MF/Garo Antikacıoğlu, agaro@chip.com.tr ___B___A/___L___A___N___T___I___L___A___R www.zurich.ibm.com/st/nanoscience/artificial.html www.electronictongue.com www.esa.int/export/esaSC www.iis.fraunhofer.de www.dlr.de/rm www.dfki.de Yüz tanıma: Modern kameraların çekirdeğini, milyonlarca piksel çözünürlüklü CCD algılayıcılar oluşturuyor (sağda). Biyometrik yüz tanıma için ayırt edici özellikler bilgisayardaki örneklerle karşılaştırılıyor. Hassasiyet: DLR’nin robot eli hassas yapıtaşlarını özenle tutuyor. Eğer elinden bir şeylerin kayıp gittiğini hissederse daha güçlü bir biçimde de kavrayabiliyor. Küçük resimde parmakların algılayıcı unsurlarını görüyorsunuz. ___B___i___r___ ___m___a___k___i___n___e___ ___i___f___l___t___e___ ___b_____y___l___e___ ___g_____r_____y___o___r___ ___v___e___ ___t___a___nı___y___o___r___:___ ___R___o___b___o___t___ ___e___l___ ___f___l_____y___l___e___ ___d___o___k___u___n___u___y___o___r CHIP | MART 2005 GÜNCEL | KAPAK | DONANIM | YAZILIM ___H___I___-___T___E___C___H___ İnsan makineye karşı INTERNET | PRATİK | 196 araştırma** 21/2/05 4:33 Page 196 Mobil kablosuz iletişim standartlarında bugüne kadar mümkün olmayan 1 GBit/sn hızına sonunda erişildi. Bu cep telefonlarında televizyon demek. ___S___i___e___m___e___n___s___ ___1___ ___G___i___g___a___b___i___t___/___s___a___n___i___y___e___ ___d___e__?d___e___r___i___n___e___ ___u___l___a___f___l___tı ___K___a___b___l___o___s___u___z___ ___i___l___e___t___i___f___l___i___m ___hı___zı___n___d___a___ ___y___e___n___i___ ___r___e___k___o___r _ Siemens, geleceğin mobil kablosuz iletişim neslinin geliştirilmesi aşamasında, kendi araş- tırma laboratuarlarında yeni bir hız rekoru elde etti. Mobil kablosuz iletişim sayesinde ilk kez saniyede bir Gigabit gibi bir hızda veri aktarı mı mümkün oldu. Bu değer, günümüz UMTS ağlarındakinden yaklaşık 500 kat daha hızlı. Uzmanlar konuşmaların, veri ve çoklu ortam dosyalarının aktarımında yaklaşık 10 yıl içerisinde kapasitenin günümüzün on katına ulaşacağını öngörüyor. Siemens Communications Mobile Networks bölümünün şefi Christoph Caselitz, geleceğe yönelik beklentilerini sıralarken “Geleceğin mobil iletişim sistemleri, frekans aralığını mümkün olan en düşük gönderim performansında olabildiğince etkin biçimde kullanmalı.” diyor. Siemens, yüksek aktarım hızına ulaşmak için Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) ile donatılmış üç verici ve dört alıcı anteninin kombinasyonundan akıllı bir anten sistemi oluşturuyor. Frekans aralığını oldukça etkin bir biçimde kullanan bu teknoloji, UMTS’nin takipçisi olması beklenen mobil kablosuz iletişim cihazlarının çok şey vaat eden yapıtaşı görevinde. Yüksek işlem performansı Akıllı anten sistemleri haberleşme teknolojisinde “Çoklu anten sistemleri” olarak da tanı mlanıyor. Birden fazla anten eş zamanlı olarak farklı verileri aynı kablosuz iletişim kanalı ve frekans bandından aktarırken, mevcut bant genişliği daha etkin olarak kullanılmış oluyor. Bu yöntemde esas olan, alıcı tarafta gerek duyulan yüksek işlem performansı. Günümüz cep telefonu yongaları bu yeni teknolojinin iş- lem yükünü kaldırmaktan uzak ve bu kadar fazla bilgiyi eş zamanlı olarak işleyebilecek yetenekte değil. Siemens’in deneysel sistemindeyse, bu engel sinyal işlemeye yönelik geliştirilmiş algoritmalarla aşılabildi. Performansı daha yüksek işlemciler sayesinde bu aktarım belirgin biçimde hızlandırabilecek. Bilgi için: www.siemens.com/communications CHIP | MART 2005 GÜNCEL | KAPAK | DONANIM | YAZILIM | HI-TECH ___I___N___T___E___R___N___E___T___ Haber PRATİK | 198
 
Cep telefonları | Ekran kartları | Masaüstü | Notebook | Ses kartları | Webcam | Klavye & Fare | Yazıcılar | Tablet Ev Sineması
Mp3 Player | Usb Bellekler | Video kameralar | Fotoğraf Makinesi | Taşınabilir diskler | LED & LCD Tv | Monitörler | OEM | PDA
Navigasyon | Oyun Konsolu