Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin, yapay zekâ hesaplamalarının bir bölümünü elektronik devreler yerine doğrudan ışıkla gerçekleştiren iki yeni sistem geliştirdi. Çalışmalar, Nature yayın grubuna bağlı Communications Engineering ve Communications Physics dergilerinde yayımlandı.
- Dermatolojik görüntülerle yapılan deneylerde, doğrudan piksel verisiyle yüzde 68 olan sınıflandırma doğruluğu ışıkla işleme sonrasında yüzde 98’e yükseldi.
- İkinci çalışmada bir fiber lazer, makine öğrenmesi için fiziksel işlemci olarak kullanıldı ve farklı veri kümelerinde yüzde 85-99 arasında doğruluk elde edildi.
- Araştırmacılara göre yöntem, daha hızlı ve daha az enerji tüketen yeni nesil yapay zekâ altyapılarının önünü açabilir.
Araştırma ne ortaya koyuyor?
İlk çalışmada Uğur Teğin ve yüksek lisans öğrencisi Fatma Nur Kılınç, renkli görüntülerdeki verileri kaybetmeden ışık yardımıyla sınıflandırabilen bir sistem geliştirdi. Geleneksel görüntü işleme sistemlerinin bir bölümü renkli görüntüleri gri tonlara dönüştürürken önemli ayrıntıları kaybedebiliyor; yeni sistem ise renk bilgisini koruyarak renk, şekil ve desen gibi ayırt edici özellikleri belirginleştiriyor. Yöntemin bir diğer özelliği, kusursuz bir bilgisayar modeline ihtiyaç duymadan gerçek optik sistemin kusurlarına doğrudan deneylerden öğrenerek uyum sağlayabilmesi.
İkinci çalışmada ise Teğin, yüksek lisans öğrencileri Dilem Eşlik ve Fatma Nur Kılınç ile lisans öğrencisi Bahadır Utku Kesgin, bir fiber lazeri makine öğrenmesi için fiziksel bir işlemci olarak kullandı. Görüntülere ait bilgiler ışığa aktarılıp lazerin içinde işlendi; böylece normalde yazılımın yapacağı hesaplamaların bir bölümünü lazerin kendisi üstlendi. Geri dönüştürülebilir atık fotoğrafları, hava ve uydu görüntüleri, retina taramaları ve cilt lezyonu görüntüleri üzerindeki testlerde sistem, derin öğrenme yöntemlerine kıyasla çok daha az ayarlanabilir değişkenle çalıştı.
Neden önemli?
Yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşması, ihtiyaç duyulan işlem gücünü ve enerji tüketimini küresel bir sorun haline getiriyor. Elektronik sistemlerden farklı olarak ışık, farklı bilgileri aynı anda taşıyıp paralel işleyebiliyor; bu özellik ışığı yoğun hesaplama gerektiren yapay zekâ uygulamaları için güçlü bir alternatif haline getiriyor. Geliştirilen sistemler bugün hâlâ kamera ve kontrol birimleri gibi elektronik bileşenlere ihtiyaç duysa da araştırmacılar, optik düzeneklerin çip boyutuna küçültülmesiyle hesaplamaların önemli bir bölümünün doğrudan ışıkla yapılabileceğini belirtiyor.
Çalışmalar “Self-optimizing multichannel optical computing” (Communications Engineering, 2026) ve “Multimode fiber laser cavities as nonlinear optical processors” (Communications Physics, 2026) başlıklarıyla yayımlandı.