Makine öğrenimi ve araştırmacıların bilimsel keşifleri daha hızlı hale getirmelerine nasıl yardımcı oluyor?
Jillian Buriak ve ekibi yıllarca gazeteler gibi basılabilen düşük maliyetli plastik güneş pilleri geliştirdiler. Daha sonra diğer kimya araştırmacılarından Arthur Mar ile sohbet etti ve birkaç hafta içinde, makine öğrenimi ekibi, grubunu bu güneş pilinin verimliliğini yüzde 30 artırmayı başardı.
Buriak, "Bu bizim için büyük bir uyandırma çağrısıydı, " dedi. "Her türlü bilimsel keşif, alıştıklarından daha hızlı olmaya başlıyor."
Makine öğrenimi, sayısız araştırma alanında keşifleri hızlandırıyor ve Mar ve ekibi, Alberta Üniversitesinin alandaki birçok öncüsü arasında yer alıyor.
Onlar 'sonlandırıcılar' değiller
Pop kültürü, “makine öğrenimi” nin ne anlama geldiği hakkında birçok fikir sunar, ancak Mar'a göre sadece bir takım araçlar.
“Makine öğrenmemiz bizim için sonlandırıcılar değil” diyerek gülerek.
Makine öğrenimi, yararlı bilgileri ortaya çıkarmak için karmaşık veri kümelerini sıralar ve sınıflandırır.
Mar şöyle açıklıyor: "Bir mağazada en üstteki raftan ağır bir kutu almak için yardıma ihtiyacınız varsa, kimin yardım edeceğini görmek için etrafınızdaki insanları analiz edebilirsiniz. Mağaza üniformasını giyen kişileri hedefleyebilirsiniz. Daha sonra bunları temel alarak sıralayabilirsiniz. Makine öğrenme, benzer kümelenme ve sıralama yapar, ancak herhangi birimizin işleyebileceğinden çok daha fazla bilgiyi işleyebilir.Ayrıca, daha ilgili nitelikler tanımlayabiliriz - bu, çalışanın boyunun kendisinden daha az önemli olduğunu söyleyebilir. bir merdiveni kullan ve buna göre sırala. "
Buriak'ın güneş pilleri için, makineye yıllarca deneysel laboratuvar verileri verilmiş ve bir organik güneş pilinin verimliliğini etkileyebilecek farklı tasarım değişkenleri aramaya programlanmıştır.
Buriak, "Bir değişkeni bir seferde değiştirmenin geleneksel yöntemini kullanarak, tüm bu olası kombinasyonları taramak için binlerce deneye ihtiyacımız vardı, " dedi. "Makine öğrenimi algoritması, hangi değişkenlerin en çok neye mal olduğunu anlamamıza yardımcı oldu ve daha sonra sadece 16 deney yaptık, güneş pillerinin verimliliğini çarpıcı biçimde hızlandırılmış bir şekilde sistematik olarak arttırmak için yola çıktık."
Sadece bir dizüstü bilgisayara ihtiyacınız var
Mühendislik profesörleri Arvind Rajendran, Vinay Prasad ve Zukui Li, enerji santrallerinden yayılmadan önce CO2 yakalama işlemlerini optimize etmek için makine öğrenimini kullanan bir ekip kurdular.
Prasad, "Karbon yakalama sürecimizin, kullanılan malzeme başına 9, 000 farklı konfigürasyona sahip olabileceğini" söyledi. "Hangi potansiyel adsorbanın hangi yapılandırmada en etkili olduğunu bilmemiz gerekiyor."
Makine öğrenimi, ekibin, ABD Enerji Bakanlığı'nın karbon yakalama teknolojisi ihtiyacını hiçbir zaman karşılayamayan binlerce emisyonun CO2'nin yüzde 95'ini ortadan kaldırması için mümkün olan binlerce konfigürasyonu hızla ortadan kaldırmasını sağlar.
Prasad, "Bu konfigürasyonların her birini bireysel olarak modellemek, aylar boyunca muazzam hesaplama gücü gerektirecektir, " dedi. "Makine öğrenimi ve detaylı simülasyonlardan sınırlı miktarda eğitim verisi ile, sadece bir dizüstü bilgisayara ve birkaç saatliğine ihtiyacımız var."
Makine öğreniminin yararları birçok disiplinde uzmanlar tarafından fark edilmiştir. Ağustos ayında, Mar'ın grubu, Prasad'in ekibiyle, Gelecek Enerji Sistemleri araştırma girişimi ile ilgili iki araştırmacıyı, iki tane kendi kendine öğrenen makine öğrenimi atölyesi sunmak üzere ortaklık kurdu. Her ikisi de, reklamı yapmadan önce, fizikçiler, mikrobiyologlar, ekonomistler ve hatta yöneticiler gibi katılımcılarla satıldı. Daha fazla çalıştay şu anda göz önünde bulunduruluyor ve Prasad konuyla ilgili özel bir lisans dersi veriyor.
“Bu teknikleri, yağların ve atık havuzlarının izlenmesi ile popüler bira üretecek tahıl kalitesine kadar her şeyi analiz etmek için kullandık” dedi. "Verileriniz varsa, makine öğrenimi çabalarınızı odaklamanıza yardımcı olabilecek bir araçtır."
İnsanları değiştirmemek
Buriak'ın bakış açısıyla, makine öğreniminin yükselişi birçok alanda araştırma için gerekli bir sarsıntıdır ve ekibi de tam bir avantaj sağlamaktadır.
“Bu teknikleri kullanarak, gerçekten yeni güneş enerjisi sistemleri geliştirme sürecindeyiz” dedi. "Bu teknolojileri yakın dönemde paylaşmak için yoldayız."
Yakın tarihe herhangi bir tarih atamadı, ancak keşif ekibi geleneksel yöntemlerle sıkışmış olsaydı, kesinlikle daha çabuk gerçekleşecek.
Mar'a, bu nokta.
“Bir keşfe ulaşmak için gereken deneme sayısını azaltarak zamandan ve paradan tasarruf ediyoruz” dedi. "Henüz deney yapan insanları değiştirmiyoruz."