Bilim ve teknolojide sınır olmadığı bir kez daha gözler önüne serildi. Penn State Üniversitesi'nden bir grup mühendis, yapay zeka teknolojisini akla hiç gelmeyecek bir şeye kullandı.

Elektronik dil’ geliştiren bilim insanları, mutfakta veya başka bir yerde bozulmuş olan yiyecek içeceklerin tespitinde bu cihazı kullanacak. Özellikle son yıllarda zehirlenme vakalarından çok sayıda vatandaş hastanelik olurken, bu tür teknolojiler büyük bir öneme sahip olacak.

YAPAY ZEKA İLE DESTEKLENİYOR

Örneğin bir buzdolabında eski bir meyvesuyu var ve hala içilip içilmeyeceği konusunda kafanızda soru işaretleri olduğunu düşünün. Tam da bu noktada yapay zeka destekli elektronik dil, sizin yerinize bunun bozuk olup olmadığını tespit edebilecek.

Şimdi de nöronlar geliyor! Yapay zekayı bir milyar kat daha hızlandıracak Şimdi de nöronlar geliyor! Yapay zekayı bir milyar kat daha hızlandıracak

Araştırmacılar yapay zeka destekli bu dili yapmak için, kimyasal iyonları algılayan bir cihaz olan iyona duyarlı alan etkili transistör kullandılar. Sensör bir sıvıdaki iyonlar hakkında bilgi topluyor ve bu bilgiyi bir bilgisayar tarafından yorumlanabilecek bir elektrik sinyaline dönüştürüyor.

Penn State Üniversitesi'nde mühendis olan çalışmanın ortak yazarı Saptarshi Das yaptığı açıklamada, “Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz, ancak farklı yiyecekleri nasıl deneyimlediğimiz süreci sadece dilden daha fazlasını içeriyor. Gıda türleriyle etkileşime giren ve bilgilerini biyolojik bir sinir ağı olan tat korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisine sahibiz.”

Yeni sistemde sensör dil görevi görürken, yapay zeka da tadı algılamaktan sorumlu beyin bölgesi olan tat alma korteksi rolünü üstleniyor. Ekip, sensörün topladığı verileri işlemek ve yorumlamak için sensörü, insan beyninin bilgiyi işleme şeklini taklit eden bir makine öğrenme programı olan yapay sinir ağına bağladı.

Başlangıçta, Das ve meslektaşları sinir ağına belirli bir sıvının ne kadar asidik olduğunu bulurken kullanması için bir avuç parametre verdi. Sinir ağı bu parametreleri kullanarak asitliği yaklaşık %91 doğrulukla belirledi. Sinir ağının asitlik analizi için kendi parametrelerini tanımlamasına izin verdiklerinde, doğruluk oranı %95'in üzerine çıktı.

Daha sonra dili gerçek dünya içecekleri üzerinde test ettiler. Sistemin benzer alkolsüz içecekler veya kahve karışımları arasında ayrım yapabildiğini, sütün sulandırılıp sulandırılmadığını değerlendirebildiğini, meyve suyunun ne zaman bozulduğunu tespit edebildiğini ve sudaki zararlı per- ve poli-floroalkil maddeleri (PFAS) tespit edebildiğini buldular.

Önümüzdeki yıllarda hayatımıza girecek bu teknoloji ile, bozulmuş yiyecek ve içeceklerin tespiti yapılabilecek.