IBM, geleneksel olarak yayınladığı “IBM’in Gelecek 5 Yıl İçin 5 Hedefi” listesini bugün duyurdu. (#ibm5in5) Liste, gelecek beş yıl içinde insanların çalışma, yaşama ve etkileşim kurma biçimini değiştirme potansiyeline sahip, devrim niteliğindeki bilimsel inovasyonları içeriyor.
IBM’in gelecek 5 yıl için 5 hedefi, pazar ve toplum eğilimleri ile aynı zamanda dünyanın her yanındaki IBM Research laboratuvarlarında geliştirilerek bu dönüşümleri mümkün kılabilecek yeni teknolojilere dayanıyor. İşte gelecek 5 yıl içinde görünmez olanı görünür hale getirecek beş bilimsel inovasyon:
Yapay zekâ sayesinde sözcüklerimiz zihinsel sağlığımıza açılan bir pencere haline gelecek…
Günümüzde, ABD’deki her beş yetişkinden biri, her yıl nörolojik (Huntington, Alzheimer, Parkinson, vs.) ya da zihinsel (depresyon ya da psikoz) bir hastalık geçiriyor ve ciddi psikiyatrik bozuklukları bulunan kişilerin yaklaşık olarak yarısı herhangi bir tedavi görmüyor. Küresel ölçekte, zihinsel hastalıkları tedavinin maliyeti şeker hastalığının, solunum bozukluklarının ve kanserin toplam maliyetinden daha yüksek. Zihinsel hastalıkların yalnızca ABD için oluşturduğu ekonomik yük, yılda trilyonlarca dolara ulaşıyor.
Beyin, tam olarak anlaşılamayan bir kara kutu ise, konuşma da bu kutunun anahtarını oluşturuyor. Gelecek beş yıl içinde, insanların söylediği ve yazdığı şeyler zihinsel sağlığın ve fiziksel esenliğin göstergeleri haline gelecek. Yeni kognitif sistemlerin konuşmamızdaki ve yazılarımızdaki kalıplar üzerinde gerçekleştireceği analizler, erken aşamadaki zihinsel ve nörolojik hastalıkların belirlenmesini sağlayacak ve doktorlar ile hastaların bu hastalıkları daha iyi tahmin etmesine, izlemesine ve takip etmesine yardımcı olacak.
IBM bilim insanları, psikiyatrik mülakatlardan alınan konuşma metinlerini ve ses kayıtlarını bilgisayar ile öğrenme yöntemleriyle birlikte kullanarak, doktorların psikoz, şizofreni, delilik ve depresyon hastalıklarını doğru şekilde tahmin etmesine ve izlemesine yardımcı olacak konuşma kalıpları bulmaya çalışıyor. Günümüzde, doktorların bir kullanıcıdaki psikoz olasılığını tahmin etmesine yardımcı olması için yaklaşık 300 sözcük yeterli.
Gelecekte; Parkinson, Alzheimer, Huntington, travma sonrası stres bozukluğu hastalarına ve hatta otizm ve dikkat eksikliği, hiperaktivite bozukluğu gibi davranış bozuklukları bulunan kişilere yardımcı olmak için benzer yöntemler kullanılabilir. Kognitif bilgisayarlar, bir hastanın konuşmasını ya da yazılı sözcüklerini analiz edebilir ve anlam, söz dizimi ve tonlama dâhil olmak üzere dilde bulunan belirtileri arayabilir. Bu ölçümlerin sonuçlarının giyilebilir aygıtlardan ve görüntüleme sistemlerinden (MR ve EEG) elde edilen sonuçlarla birleştirilmesi, sağlık profesyonellerinin altta yatan hastalığı daha iyi belirlemesine, anlamasına ve tedavi etmesine olanak sağlaması için kişiye ilişkin daha eksiksiz bir tablo çizebilir.
Bugüne kadar görünmez olan belirtiler, hastanın belirli bir zihinsel hastalığa yakalanma olasılığına veya tedavi planının ne kadar işe yaradığına ilişkin açık işaretlere dönüşecek, düzenli klinik ziyaretlerini evlerinin konforunda gerçekleştirecekleri günlük değerlendirmelerle tamamlayacak.
Hiper görüntüleme ile yapay zekâ, bir süper kahraman gibi görme becerisi kazandıracak…
Elektromanyetik spektrumun yüzde 99,9’undan fazlası çıplak gözle görülemez. Son 100 yılda, bilim insanları enerjiyi farklı dalga boylarında yayan ve algılayan cihazlar ürettiler. Günümüzde, insan vücudunun tıbbi görüntülerini almak, dişlerdeki çürükleri görmek, havaalanında çanta kontrol etmek ya da sisli havada bir uçağın iniş yapabilmesini sağlamak için bunlardan bazıları kullanılıyor. Ancak, bunlar çok özel ve pahalı cihazlar ve elektromanyetik spektrumun yalnızca belirli aralıklarını görüyor.
Hiper görüntüleme teknolojisi ile yapay zekâyı kullanan yeni görüntüleme aygıtları, beş yıl içinde başka şekilde bilinemeyecek ya da görülemeyecek değerli öngörüleri veya potansiyel tehlikeleri açığa çıkarmak için elektromanyetik spektrumun çok sayıda bandını birleştirerek görülebilir ışığın ötesini kapsamlı biçimde görmemize yardımcı olacak. En önemlisi de, bu aygıtlar taşınabilir, düşük maliyetli ve erişilebilir olacak ve bir süper kahraman gibi görebilmek gündelik deneyimlerimizin bir parçası haline gelecek.
Bu teknoloji sayesinde, çevredeki görünmez ya da çok az görülebilen fiziksel olayların görülebilmesi, sürücülerin ve sürücüsüz otomobillerin yol ve trafik koşullarını daha net olarak algılaması mümkün olabilir. Örneğin hiper görüntüleme teknolojisi; milimetrik dalga görüntüleme, bir kamera ve başka sensörler kullanarak bir otomobilin sisli ya da yağmurlu havalarda görebilmesine, gizli buzlanma gibi tehlikeli ya da görülmesi zor olan yol koşullarını saptamasına ya da yolun ilerisinde bir nesne olduğunu, bu nesnenin uzaklığını ve boyutlarını söylemesine yardımcı olabilir. Kognitif bilişim teknolojileri, bu verilere ilişkin olarak mantık yürütecek ve devrilmiş bir çöp bidonunu, yoldan geçen bir geyiği ya da lastiğin patlamasına neden olabilecek bir çukuru fark edebilecek.
Telefonlarda yerleşik hale gelecek olan bu teknolojiler, besin değerini ya da yenmesinin güvenli olup olmadığını göstermek için yiyeceklerin görüntülerini alabilecek. Bir ilacın ya da banka çekinin hiper görüntüsü, hangisinin sahte ve hangisinin gerçek olduğunu söyleyebilecek. Bugüne kadar insan algısının ötesinde olan şeyler artık görünür hale gelebilecek.
IBM’in bilim insanları şu anda, potansiyel olarak sayısız pratik ve düşük maliyetli aygıta ve uygulamaya olanak sağlayabilmek için tek platform üzerinde, elektromanyetik spektrumun farklı aralıklarında “görebilen” küçük bir hiper görüntüleme platformu oluşturuyor.
Makroskoplar dünyanın karmaşıklığını sonsuz ayrıntı düzeyi ile anlamamıza yardımcı olacak…
Günümüzde fiziksel dünya, insanlara birbiriyle bağlantılı ve karmaşık ekosistemin yalnızca küçük bir kısmını gösteriyor. Bir veri uzmanının toplanan verilerin ne söylemeye çalıştığını analiz etmek ve anlamak yerine zamanının yüzde 80’ini verileri temizlemekle geçirdiği tahmin ediliyor.
Nesnelerin İnterneti sayesinde, buzdolaplarından ampullere, nabız monitörlerinden insansız hava araçları, kameralar, uydular ve teleskop dizileri gibi uzak sensörlere kadar milyonlarca bağlantılı nesneden yeni veri kaynakları elde ediliyor. Hâlihazırda her ay onlarca exabayt boyutunda veri üreten altı milyardan fazla bağlantılı aygıt bulunuyor ve bu sayı her yıl yüzde 30’un üzerinde artıyor.
Beş yıl içerisinde, milyarlarca aygıt tarafından toplanan geniş kapsamlı ve karmaşık verilerin görülebileceği ve anlaşılabileceği bir hale gelmesi için fiziksel dünyaya ilişkin bilgilerin düzenlenmesine yardımcı olacak bilgisayar ile öğrenme algoritmaları ve yazılımlar kullanılmaya başlanacak. “Makroskop” adı verilen bu makine, çok küçük nesneleri görmeyi sağlayan mikroskobun ya da çok uzakları görmeyi sağlayan teleskobun aksine, dünyanın karmaşık verilerini bir araya getirmeyi ve anlamını analiz etmeyi sağlayan yazılımlardan ve algoritmalardan oluşan bir sistem.
Örneğin yeni nesil çiftçiler, iklime, toprak koşullarına, su seviyelerine ve bunların sulama uygulamalarıyla olan bağlantısına ilişkin verileri birleştirerek, düzenleyerek ve analiz ederek, doğru mahsul tercihlerini, bunları nereye ekeceklerini ve değerli su kaynaklarını korurken optimum rekolteyi nasıl elde edeceklerini belirlemelerine yardımcı olacak öngörülere sahip olabilecekler.
IBM Research, 2012 yılında Gallo Şarap İmalathanesi’nde bu konsepti araştırmaya başladı. Optimum üzüm rekoltesinin ve kalitesinin elde edilmesi için gerekli olan belirli sulamanın tahmin edilmesi amacıyla sulama, toprak ve hava durumu verileri, uydu görüntüleriyle ve diğer sensör verileriyle birleştirildi. Gelecekte, makroskop teknolojileri bu konsepti dünyanın herhangi bir yerinde uygulamaya yardımcı olacak.
Makroskop teknolojileri, örneğin gezegenin ötesine geçerek asteroitlerin birbiriyle çarpışmasının tahmin edilmesi ve yapıları hakkında daha fazla bilgi edinilmesi için teleskoplar tarafından toplanan çeşitli veri katmanlarının ve hacimlerinin karmaşık dizinleme ve ilişkilendirme işlemlerini gerçekleştirebilir.
Tıp laboratuvarları, çip üzerinden hastalıkların nano ölçekte takip edilmesi için sağlık dedektifleri olarak hizmet verecek…
Hastalıkların erken teşhis edilmesi günümüzde hayati önem taşıyor. Çoğu vakada, hastalık ne kadar erken teşhis edilirse, tedavi edilme ya da iyi bir şekilde kontrol altında tutulma olasılığı o kadar artıyor. Ancak, kanser ve Parkinson gibi hastalıkların saptanması zor olabiliyor ve belirtiler ortaya çıkıncaya kadar vücutta saklanabiliyor. Bireylerin sağlık durumuna ilişkin bilgiler, salya, gözyaşı, kan, idrar ve ter gibi vücut sıvılarında bulunan çok küçük biyopartiküllerden elde edilebiliyor. Mevcut bilimsel yöntemler, bir saç telinin çapından binlerce kat daha küçük olan bu biyopartiküllerin toplanması ve analiz edilmesi konusunda zorluklarla karşı karşıya bulunuyor.
Gelecek beş yıl içinde, yeni tıp laboratuvarları, bir çip üzerinden nano teknoloji ürünü sağlık dedektifleri olarak hizmet verecek, vücut sıvılarındaki görünmez ipuçlarını takip edecek ve doktora gitmek için bir neden varsa bunun hemen bilinmesini sağlayacak. Normalde bir hastalığın analiz edilmesi için tam donanımlı bir biyokimya laboratuvarında gerçekleştirilmesi gereken tüm işlemlerin tek silikon çipe indirgenmesi amaçlanıyor.
Çip üzerindeki laboratuvar teknolojisi, insanların az miktardaki vücut sıvılarında bulunan biyolojik işaretçileri hızlı ve düzenli biçimde ölçmesine olanak sağlayacak konforlu, elde taşınabilen bir cihaz haline getirilebilir ve bu bilgileri evlerinin konforundan buluta aktarmalarını sağlayabilir. Burada, uyku izleme araçları ve akıllı saatler gibi Nesnelerin İnterneti için etkinleştirilmiş aygıtlardan elde edilen verilerle birleştirilebilir ve öngörüler için yapay zekâ sistemleri tarafından analiz edilebilir. Bir araya getirildiğinde, bu veriler sağlığa ilişkin derinlemesine bir görünüm sunacak ve ilk sorun belirtileri ortaya çıktığında hastaları uyararak, hastalığın ilerlemeden önce durdurulmasına yardımcı olacak.
IBM Research’teki bilim insanları; DNA’ya, virüslere ve vesiküllere erişim sağlayan ve çapları 20 nanometreye kadar inebilen biyopartikülleri ayırabilen ve izole edebilen nano ölçekli çip üzerinde bir laboratuvar teknolojisini geliştiriyor. Bu partiküller, henüz belirtiler ortaya çıkmadan önce hastalığı taşıdığımızı belirlemek için analiz edilebilir.
Akıllı sensörler çevre kirliliğini ışık hızında saptayacak…
Çevreyi kirleten çoğu madde, etkileri göz ardı edilemeyecek boyutlara ulaşıncaya kadar çıplak gözle görülemiyor. Örneğin doğal gazın ana bileşeni olan metan, genellikle temiz bir enerji kaynağı olarak kabul ediliyor. Ancak metanın kullanılmadan önce havaya karışması, Dünya atmosferinin ısınmasına neden olabiliyor. Metan gazının karbondioksit (CO2) ardından küresel ısınmaya en fazla katkıda bulunan ikinci madde olduğu tahmin ediliyor.
ABD’de, petrol ve gaz sistemlerinin emisyonları, atmosferde bulunan metan gazının en büyük endüstriyel kaynağı durumunda. ABD Çevre Koruma Kurumu (EPA), 2014 yılında doğal gaz sistemlerinden sızan metan gazının dokuz milyon tondan fazla olduğunu tahmin ediyor. 100 yıllık dönemde açığa çıkan CO2’ye eşdeğer olarak ölçüldüğünde, ABD’deki tüm demir ve çelik, çimento ve alüminyum imalat tesislerinin toplamından daha fazla sera gazı emisyonunu ifade ediyor.
Gelecek beş yılda, doğal gaz sondaj kuyularının, depolama tesislerinin ve dağıtım boru hatlarının yakınına yerleştirilecek yeni, düşük maliyetli algılama teknolojileri, sektörün görünmez sızıntıları gerçek zamanlı olarak saptamasına olanak sağlayacak. Kablosuz olarak buluta bağlanan Nesnelerin İnterneti sensörlerinden oluşan ağlar, geniş çaplı doğal gaz altyapısını sürekli olarak izleyecek ve gaz sızıntılarının haftalar yerine dakikalar içinde bulunmasına olanak sağlayarak çevre kirliliğini, israfı ve yıkıcı olayların gerçekleşme olasılığını azaltacak.
