Yapay Sinir Ağları, beynimizin yaptığı mantıksal çözümlemelerin, makinalar aracılığı ile yapılması ilkesine dayanır, makinenin şimdilik insan beyninden tek farkı mantıksal yorumlar yapamamasıdır. İnsanın öğrenme yolu ile yeni bilgiler ortaya çıkarma, yeni keşifler, yeni icatlar ortaya koyabilmesi beyin sinir ağlarını, yapay sinir ağlarından ayırır.
İnsanın doğayı taklit etme çabasının bir ürünü olan yapay sinir ağları insanların ihtiyaçlarını, insandan yardım almadan otomatik olarak oluşturan ve gerektiğinde değişime gidebilen bilgisayar sistemleridir. Tarihsel gelişim içinde ilk yapay nöron 1943 yılında Amerikalı nörologlar ve Walter Pits tarafından yapılmıştır. Nöronlarla ilgili işe yarar gelişmeler 1990'lı yıllarda ortaya çıkmaya başlamıştır.
- Tahminler üstü tahmin yapmak (Regresyon)
- Telekominikasyon sektörü
- Ulaştırma ve havacılık sanayi
- Veri girişine göre tahmin yapmak
- Zaman ile ilgili analizler yapmak
- Kontrol ve sınıflandırma
- Doğrusal sinyallerden başka değişken sinyalleri işlemek
- Degişken sistem modelleme
- Ürün optimizasyonu
- Savunma sanayinde
- Araç plaka okuma sistemlerinde
- Görüntüleme sistemleri
- Sinema ve Tv sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Yapay Sinir Ağları ile ilgili gelişmeler
İnsan farkında olmadan gelecekte kendine rakip oluşturmaktadır.
Bilgisayar mühendisliği, Elektronik mühendisliği ve Endüstri mühendisliğinde meydana gelen gelişmeler; serbest rekabet ortamında daha gelişmiş robotik cihazların geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Günümüzde yüksek teknolojiden söz edebilmek için hareket eden robotlar artık başka bir forma geçmiştir. Kullanılan yapay sinir nöronları ile akıllı robotlar ortaya çıkmıştır. YSA (Yapay Sinir Ağları) insanın gözlemleme ve düşünmeye yönelik yetenek gerektiren sorunlara çözüm üretmeye çalışırlar. Fakat bu çözüm şekli, hafızaya alınan binlerce ihtimalden birinin bilgisayar tarafından uygulanması ile kendini gösterir.
İnsan beyninde ise öğrenme sinir bağlantı yerlerinde meydana gelen snaptik atlamalar ile kendini gösterir. Bu şekilde beyin sürekli kendini geliştirerek öğrenme ve hafızaya almayı birlikte yerine getirir.
Robotlar en çok hangi alanlar da kullanılmaktadır?
- Yapay sinir ağları ile akıllı hale getirilmiş robotlar endüstri sanayinde akıllı ya da yarı akıllı olarak kullanılmaktadır.
- Çoğunlukla sabit olan robotlar kollar ile görevini yerine getirirken hareket etmesi gerektiğinde daha çok tekerleklerden yararlanılır.
- Tekrarlanan işlerde kullanılırlar,
- İnsanın çalışmasının tehlikeli olabileceği özellikle radyasyonik üretim merkezlerinde kullanılır,
- Ağır işçilik gerektiren yerlerde kullanılır,
- Makina sanayiiinde ağır parçaların montajında kullanılır.
Yapay sinir ağları kullanılarak yapılan ilk robotlar
Endüstriyel sanayiden uzay sanayine, Gıda endüstrisinden evlerimizde kullanılan dijital elektronik adına ne varsa az çok hepsinde robotik özellik vardır. Evlerimiz de kullandığımız ilk robotik makineler oyuncaklar üzerinde kullanılmıştır, bu oyuncaklar Furby ve Aıbo isimli oyuncaklardır. Dünya'da yapay zekân kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır.
Yapay Sinir Ağları Çalışma Prensibi
İnsan beyninin çalışma sistemi taklit edilmiştir, beyin çalışma sisteminde elektrik kullanımının yaygın oluşu, robotik Dünya'nın gelişmesine yardımcı olmuştur, yapay sinir ağları, yapay sinir hücrelerinden oluşur, bunlara nöron denir, Nöronlar birbirine bağlanarak sinir ağını oluşturur. Hafızaya kaydetme, kendiliğinden istatistik oluşturma, veriler arası bağlantı kurma, öğrenme ve sunma kapasiteleri mevcuttur. Teknolojik gelişmeler doğrultusunda insanı taklit eden robotlar yapay sinir nöronları yanı sıra fiziki görünümü ile de insanı taklit etmeye başlamıştır. Yapay Sinir Ağlarının çalıştırdığı robotlar doğru yer ve zamanda kullanıldığında insan için oldukça faydalı görünmektedir. İnsanların çalışmak için uzak durduğu, pis, ağır, tehlikeli, sıkıcı ve göz sağlığını bozacak aşırı dikkat gerektiren işlerin yapılmasında robotlardan faydalanmak hem iş gücü maliyetini düşürmek hem de insanın insanca yaşamına katkı sunmaktadır.
.jpg&description=Yapay Sinir Aglari){kind=link}