{"id":1496,"date":"2025-02-02T13:43:48","date_gmt":"2025-02-02T13:43:48","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/makine-ogrenmesi-ile-ant-based-stratejiler\/"},"modified":"2025-02-02T13:43:48","modified_gmt":"2025-02-02T13:43:48","slug":"makine-ogrenmesi-ile-ant-based-stratejiler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/makine-ogrenmesi-ile-ant-based-stratejiler\/","title":{"rendered":"Makine \u00d6\u011frenmesi ile Ant-Based Stratejiler"},"content":{"rendered":"

Siemens<\/strong><\/a> Dijital \u0130kiz teknolojisi, en yal\u0131n haliyle bir sürecin, ürünün ya da servisin sanal bir modeli olarak tan\u0131mlanabilir. Sanal ve fiziksel dünyalar\u0131n birle\u015ftirilmesini sa\u011flayan Dijital \u0130kiz teknolojisi sayesinde bir fabrikan\u0131n, ürünün ya da üretim hatt\u0131n\u0131n sanal ortamda olu\u015fturulmas\u0131 zaman ve maliyet tasarrufu sa\u011flarken riskleri de kayda de\u011fer oranda azalt\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

NASA’n\u0131n e\u015fleme teknolojisi sonucunda ortaya ç\u0131kan Dijital \u0130kiz teknolojisi ilk olarak 2002’de Dr. Michael Grieves taraf\u0131ndan ifade edildi. Grieves Dijital \u0130kiz modelli bir yap\u0131 için üç temel unsuru belirtiyor; ürünün gerçek ortamdaki hali, sanal ortamdaki hali ve bu iki hali birbirine ba\u011flayan veriler.<\/span><\/span><\/p>\n

Gerçek teknik sistemlerin dijital ikizlerini olu\u015fturmak için; do\u011fa yasalar\u0131, tasar\u0131m verimleri, malzeme de\u011ferleri ve fonksiyonel i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 gerekli bile\u015fenlerdir. Bununla birlikte, Siemens<\/a><\/strong> Kurumsal Teknoloji ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 Denis Smirnov ve Yayun Zhou, bu bile\u015fenlerin do\u011fru bir temsil üretmek için yeterli olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ekliyor. Bunun üzerine \u015fu anda dijital ikiz yapma yollar\u0131 üzerinde çal\u0131\u015f\u0131yorlar. Transformatör özellikleri ise tasar\u0131m a\u015famas\u0131nda makine ö\u011frenmesi ilkeleri ve özel optimizasyon yöntemleri kullan\u0131larak daha da gerçekli bir \u015fekilde olu\u015fturulmaya çal\u0131\u015f\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>Daha H\u0131zl\u0131 ve Daha Hassas<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Siemens’in<\/a><\/strong> Ak\u0131ll\u0131 Altyap\u0131s\u0131 enerji sistemlerini, binalar\u0131 ve endüstrileri ya\u015fama ve çal\u0131\u015fma \u015fekillerini adapte etmek ve geli\u015ftirmek için ak\u0131ll\u0131ca ba\u011flar. Siemens'ten Ak\u0131ll\u0131 Altyap\u0131daki Da\u011f\u0131t\u0131m Transformatörleri Global Teknoloji Merkezi'ne ba\u015fkanl\u0131k eden Kerwin Stretchbu metodolojiyi mü\u015fteri gereksinimlerini daha h\u0131zl\u0131 ve daha hassas \u015fekilde kar\u015f\u0131lamak için kullanmak istiyor. Transformatörlerde yerine getirmesi gereken performans parametreleri, kullan\u0131m durumuna ya da yerine ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fiklik gösterir. Bu de\u011fi\u015fikli\u011fe en uygun parametleri seçmek ise çok zaman ve uzmanl\u0131k gerektirir.<\/span><\/span><\/p>\n

Söz edilen performans parametetelerini Stretch, “Transformatöre zarar vermeden geçilemeyecek maksimum s\u0131cakl\u0131k veya rölantide, yani elektrik tüketen bir ki\u015fi ba\u011fl\u0131 de\u011filken meydana gelebilecek maksimum güç kayb\u0131 gibi de\u011ferlerden bahsediyoruz.” \u015feklinde aç\u0131kl\u0131yor. Harcanan bu zamandan tasarruf etmek ad\u0131na, gerçekçi dijital ikizler ile birlikte simülasyon süreci önemli ölçüde h\u0131zlanacak.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

<\/span>Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 De\u011ferlerden Ö\u011frenme<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Makine ö\u011frenmesi genel olarak, mevcut verilerden belirli ç\u0131kar\u0131mlar yaparak bu ç\u0131kar\u0131mlarla bilinmeyen de\u011ferlere ait tahminlerde bulunan bir paradigma olarak adland\u0131r\u0131labilir. Ö\u011frenmede kullan\u0131lan belirli veri setleri bulunur. E\u011fitim verisi<\/a><\/strong>, algoritman\u0131n ö\u011frenmesi için sunulan gözlemler dizisidir. Algoritma bu veriye bakarak ç\u0131kar\u0131mlarda bulunur, kafas\u0131nda model kurar.  Kurdu\u011fu bu modelin gerçe\u011fe ne kadar yak\u0131n oldu\u011funu test etmek için ise test verisini kullan\u0131r. E\u011fitim esnas\u0131nda bu veri seti saklan\u0131r, e\u011fitim bittikten sonra etiketsiz olarak-etiket, gözlemlere atfedilen kategoriler-algoritmaya verilerek algoritma hakk\u0131nda tahminlerde bulunmas\u0131 beklenir.<\/span><\/span><\/p>\n

Makine ö\u011freniminde uzman olan Smirnov, özellikle da\u011f\u0131t\u0131m transformatörlerinin aletlerinin kullan\u0131m\u0131 için çok uygun bir ba\u015flang\u0131ç \u200b\u200bnoktas\u0131 sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 tespit etti. Smirnov, “Y\u0131llard\u0131r, burada her trafo için simüle edilen ve gerçek performans de\u011ferleri aras\u0131ndaki tutars\u0131zl\u0131klar\u0131 kaydediyoruz. Sonuç, makine ö\u011frenmesi yöntemlerini kullanarak ikiz yap\u0131s\u0131na dahil edebilece\u011fimiz onbinlerce kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 de\u011fer içeren devasa bir veri taban\u0131d\u0131r.” olarak belirtti.<\/span><\/span><\/p>\n

Burada dikkat edilmesi gereken nokta, bu veri topluluklar\u0131 dijital ortamda saklanarak, birbirleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131na dayanan deneyimlerle insan\u0131n kendi ba\u015f\u0131na in\u015fa etmesinden farks\u0131z olarak daha h\u0131zl\u0131 ve ki\u015finin olu\u015fturamayaca\u011f\u0131 \u015fekilde karma\u015f\u0131k ba\u011flant\u0131lar kurarak, kurulan bu ba\u011flant\u0131lar\u0131n kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 ile do\u011frulu\u011fu daha yüksek sonuçlar\u0131n ke\u015ffedilmesine dayan\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>Çok Daha \u0130yi Tespit Oran\u0131<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Smirnov ve Stretch yüksüz kay\u0131p simülasyonlar\u0131n\u0131 hesaplamak için makine ö\u011frenimini kullan\u0131p iyile\u015ftirmeler yaparak dijital ikizleri test ettiler. Smirnov, “Yeni ikiz kullanan hesaplamalar\u0131n, daha önce kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z ikizlerden çok daha iyi sonuçlar verdi\u011fini bulduk,” diyor ve ekliyor, “Hesaplamalar\u0131 yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131z 7.000 transformatörün sadece %88'inde yeni simülasyon sonuçlar\u0131 gerçek de\u011ferlere yak\u0131n olmakla kalmad\u0131, ayn\u0131 zamanda yeni simülasyon de\u011ferleri ile gerçek de\u011ferler aras\u0131ndaki tutars\u0131zl\u0131klar önceki simülasyonlara k\u0131yasla yar\u0131 yar\u0131ya azald\u0131.”<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Yeni simülasyon, da\u011f\u0131t\u0131m trafolar\u0131n\u0131 tasarlamak için kullan\u0131lan simülasyon yaz\u0131l\u0131m\u0131na dahil edildi. Yük kayb\u0131 için yap\u0131lan her iki hesaplama da görüntülendi. Bu hesaplamalar bilgisayar ortam\u0131nda yaz\u0131l\u0131mlar ve ö\u011frenmeler kullan\u0131larak gerçekle\u015ftirildi\u011fi için herhangi bir donan\u0131m yükseltme ihtiyac\u0131 olmadan tasar\u0131mlar gerçekle\u015ftirilebiliyor. Smirnov, “Mevcut bilgisayarlar makine ö\u011frenim i\u015flevini bir e\u011fitim süresi boyunca kazan\u0131yor.Bu size zaman kazand\u0131racak olsa da, sonraki hesaplamalar sadece birkaç milisaniyede gerçekle\u015fecek. Mü\u015fteri taleplerinin bu \u015fekilde ne kadar h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru bir \u015fekilde kar\u015f\u0131lanabilece\u011fini dü\u015fünürsek, maliyet gerçekten ola\u011fanüstü derecede dü\u015fük olacak.”diyor. Buradan yola ç\u0131karak makine ö\u011frenmesi ile donan\u0131ma gerek olmadan tasar\u0131mlar yap\u0131laca\u011f\u0131 için maliyet aç\u0131s\u0131ndan önemli ölçüde kar sa\u011flanmas\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra süre aç\u0131s\u0131ndan da kazanç sa\u011flan\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rman\u0131n Ötesinde<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Dijital ikizlerin kullan\u0131m\u0131 ile de\u011fi\u015fken parametreleri içeren model aç\u0131klamalar\u0131 ba\u015flad\u0131. Örne\u011fin; çekirdek boyutlar\u0131, sarg\u0131lar\u0131n tipi ya da say\u0131s\u0131 ve di\u011fer parametreler belirli s\u0131n\u0131rlar içinde serbestçe seçilebilir. Simüle edilmi\u015f ve gerçek performans parametreleri için on binlerce kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 de\u011fer içeren veritabanlar\u0131, az say\u0131da transformatör için kullan\u0131labilir.Ancak, Kurumsal Teknolojide matematiksel optimizasyon<\/strong><\/a> uzman\u0131 olan Zhou, genellikle 10 metreden yüksek ve 500 metrik tondan daha a\u011f\u0131r olabilen bu devler için ikizleri daha gerçekçi hale getirmenin bir yolunu bulmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>Optimizasyonda Kar\u0131nca Tarz\u0131 Benimseniyor<\/span><\/strong><\/span><\/span><\/span><\/h1>\n

Bu ikizler için, akla gelebilecek tüm kombinasyonlar\u0131 simüle etmek ve birbirleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak çok uzun sürece\u011finden, Zhou ve arkada\u015flar\u0131 Harald Held ve Meinhard Paffrath, simülasyon ve optimizasyon kar\u0131\u015f\u0131m\u0131 kullanarak gerekli performans de\u011ferleri için en iyi parametre kombinasyonunu belirleyen bir yöntem geli\u015ftirdi. Bu yöntem kar\u0131nca kolonilerin yuvalar\u0131 ve  oldukça büyük bir g\u0131da kayna\u011f\u0131 aras\u0131ndaki en k\u0131sa rotay\u0131 bulma \u015feklini temel al\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

Zhou \u015fu prensibi aç\u0131kl\u0131yor, “Kar\u0131ncalar, yollar\u0131n\u0131 i\u015faretlemek için bir koku kullan\u0131yorlar. Çünkü en k\u0131sa yolu kullanan kar\u0131ncalar daha s\u0131k bu yoldan geçiyor ve bu nedenle daha uzun yollardakilere göre daha düzenli olarak koku sal\u0131yor; böylelikle k\u0131sa yol daha çok kullan\u0131laca\u011f\u0131 için, zamanla en k\u0131sa yol di\u011ferlerinden daha güçlü bir \u015fekilde i\u015faretlenmeye ba\u015flayacak.”<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>Kar\u0131nca Koloni Optimizasyonu<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n

Optimizasyon, belirli matematiksel bir fonksiyonun en yüksek veya en dü\u015fük oldu\u011fu de\u011ferini bulmaya çal\u0131\u015f\u0131lan matematik problemlerinin genel ad\u0131d\u0131r. Kar\u0131nca çevre \u015fartlar\u0131na göre besin kayna\u011f\u0131 ve yuvas\u0131 aras\u0131nda gidebilece\u011fi yollar\u0131 belirler. Belirlenen yollardan birinden ilk geçen kar\u0131nca yola feromon ad\u0131nda bir koku b\u0131rak\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Yuvadan ç\u0131kan kar\u0131ncalar, bulunduklar\u0131 yerde di\u011fer kar\u0131ncalardan kaynaklanan bask\u0131n bir koku yoksa tamamen rastgele hareket ederler.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>E\u011fer herhangi bir yönden di\u011fer kar\u0131ncalar\u0131n yayd\u0131\u011f\u0131 bir kokuyu alabilmi\u015fse, kar\u0131nca o tarafa yönelir. Birden çok yönden koku al\u0131yorsa kokunun geldi\u011fi en bask\u0131n tarafa yönelir.<\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Kar\u0131ncan\u0131n yayd\u0131\u011f\u0131 koku bir süre o bölgede kalabilir. Bu sayede bir yolu birden çok kar\u0131nca tercih etmi\u015fse aradan belirli bir süre geçmi\u015f olsa bile daha çok tercih edilen bölgeden daha bask\u0131n bir koku gelir.<\/span><\/p>\n

Kolonideki bütün kar\u0131ncalar bu stratejiyi izledi\u011finde, ba\u015flang\u0131çta rastgele ba\u015flayan sürü hareketi zamanla belli bir yol üstünde sabitlenir ki bu yol, yuva ile yiyecek aras\u0131ndaki en k\u0131sa yoldur.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n