Almanya’daki Jülich Bilim Merkezi’nde yürütülen araştırmalar, bilim dünyasına büyük bir yenilik kazandırdı. Bilimsel yayınlardan sayısal verileri otomatik olarak çıkarabilen ve bu verileri yapılandırılmış veritabanlarına dönüştürebilen bir yapay zeka sistemi olan Quinex, bilimsel literatürün analizini önemli ölçüde hızlandırma potansiyeline sahip. Bu gelişme, bilimsel yayınların sayısının hızlı bir şekilde artmasıyla ortaya çıkan zorlukları aşmaya yönelik bir çözüm sunuyor; dar araştırma alanlarında bile manuel olarak veri analiz etmek artık oldukça zor hale geldi.
Bilimsel yayınlar, enerji, iklim, tıp ve malzeme bilimi gibi alanlarda zengin nicel veriler içeriyor. Ancak bu değerler, metinlerin içinde sıkışmış durumda kalarak otomatik analizi engelliyor. Jülich Araştırma Merkezi’ndeki bilim insanları, nicel bilgileri otomatik olarak tanımlayıp kategorize eden ve yapılandırılmış veriye dönüştüren bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Quinex çerçevesi, zaman alan zahmetli manuel işlemleri ortadan kaldırarak, araştırmacılara büyük bir kolaylık sağlıyor.
Quinex, sayısal değerleri tanıyıp uygun ölçü birimleri ile ilişkilendirebiliyor; böylece “2025 yılı için verimliliğin yüzde 63 ile 71 arasında olacağı varsayılıyor” gibi ifadeleri ayrıntılı bağlamsal bilgilerle içeren yapılandırılmış veri kümesine dönüştürüyor. Diğer ticari yapay zeka çözümlerinin aksine, Quinex tamamen açık ve kompakt dil modellerine dayanıyor. Bu da sistemin daha az hesaplama kaynağı ile verimli bir şekilde çalışmasına olanak tanıyor. Özel olarak eğitilmiş modeller, bilimsel metinlerdeki nicel bilgileri tanıyıp sınıflandırmak için tasarlandı ve bu sayede Quinex, benzer sistemlere göre daha yüksek doğruluk oranları sunuyor.
Jülich Sistem Analizi’nde Entegre Senaryolar Başkanı Dr. Jan Weiland, “Güçlü, şeffaf ve kaynak açısından verimli bir araç geliştirmek istedik,” diyor. Weiland, Quinex’in yapay zekayı bilimsel veri analizi için daha erişilebilir hale getirdiğini ifade ediyor. Araştırmacılar, Quinex’i farklı alanlardan binlerce bilimsel özet üzerinde test etti ve sistem, elektrik üretim maliyetleri, maksimum oksijen alımı, depremlerin büyüklüğü ve konumları ile fotovoltaik malzemelerin enerji özellikleri gibi verileri başarıyla çıkardı. Otomatik olarak çıkarılan değerlerin referans verilerle yüksek uyum göstermesi, Quinex’in bilimsel literatürdeki geniş veri yelpazesini etkili bir şekilde işleyebilme yeteneğini kanıtlıyor.
About the Author
