YAPAY ZEKA ve ENDÜSTRİYEL UYGULAMALARI

... konulu sunumlar: "YAPAY ZEKA ve ENDÜSTRİYEL UYGULAMALARI"— Sunum transkripti:

1 YAPAY ZEKA ve ENDÜSTRİYEL UYGULAMALARI
TÜRKAY DERELİ GAZİANTEP ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 27310 GAZİANTEP TEL: / 2530 WEB:

2 İÇERİK Yapay Zeka Nedir ? Niçin Yapay Zeka ? Yapay Zeka Araçları
Akıllı (Zeki) İmalat Sistemleri

3 YAPAY ZEKA “Yapay Zeka” (YZ) tanımı Yapay Zeka Testleri
Zeki Sistemlerin Özellikleri YZ’nın Geleneksel Sistemlerden Farkları

4 YAPAY ZEKA-1 Yapay Zeka (Artificial Intelligence); öğrenme, gerekçeleme, problem çözme, yabancı bir dili alma v.b. gibi insanoğlunun davranışlarını gösterebilen sistemlerle ilgilenen bir bilgisayar bilimidir. Yapay Zeka’nın ana amacı insanların davranışlarının ve sezgisel yeteneklerinin bilgisayar üzerinde benzetimidir. İnsanoğlu esas olarak Bilgi’yi (Knowledge) kullanmakta ve onu işlemektedir. Bu yüzden bilgi ve bilginin kullanımı Yapay Zeka’nın da anahtar karakteristikleridir.

5 YAPAY ZEKA-2 Yapay Zeka’nın standart bir tanımı yapılamamakla beraber, yapılagelen tanımların ortak yönleri şunlardır; YZ bir bilgisayar bilim dalıdır, YZ bilgi ve davranışa dayanır, YZ zeki davranışları araştırmaktadır. Zeka rakam ya da veriler yerine bilgiye dayalı mantıksal bir süreçtir. Bilgi ve bilginin işlenmesi ile zeki davranışlar ortaya çıkarılabilir.

6 YAPAY ZEKA-3 Turing Testi Çin Odası Testi
Bir programın ya da sistemin zeki ya da akıllı olup olmadığını sınamak için bazı testler uygulanır; Turing Testi Çin Odası Testi

7 Şekil ya da resim tanıma
YAPAY ZEKA-4 Bir programın ya da sistemin zeki ya da akıllı olarak kabul edilebilmesi için, en azından aşağıdaki özelliklerden bazılarını sağlayabilmesi gerekir; Karar verme Algılama Öğrenme Problem çözme Muhakeme Şekil ya da resim tanıma Doğal dil anlama

8 YAPAY ZEKA-5 Öğrenebilirler Tecrübe kazanabilirler
YZ’nın geleneksel programlamadan birçok farkı vardır; Öğrenebilirler Tecrübe kazanabilirler Bu tecrübeyi kullanarak yeni problemleri çözebilirler Eksik veri ile problemler çözebilirler Belirli bir algoritma yerine sezgisel yöntemler kullanırlar Yanlış yapabilirler

9 YAPAY ZEKA ARAÇLARI Uzman Sistemler Yapay Sinir Ağları Bulanık Mantık
Genetik Algoritmalar Tabu Araştırma Algoritmaları Benzetilmiş Tavlama Benzetilmiş Su Verme Vaka Tabanlı Gerekçeleme

10 İNSAN VE ZEKA BİR İNSANDA ORTALAMA: Hücre Adeti: 220 milyon
Damar Uzunluğu: km Kan Hızı: m/saat Ağrıyı Duyma: 0.9 saniye Isıyı Duyma: 0.16 saniye Dokunmayı Duyma: 0.12 saniye Sinir Sistemi Bağlantı Noktası (NEURON) Sayısı: 1 trilyon Sinir Sistemi Bağlantı Sayısı: 10 trilyon Sinir Sistemi - Operasyon Sayısı: 1 milyar operasyon / saniye

11 İNSAN DAVRANIŞLARI VE BAZI ÖZELLİKLER
İNSANLAR: Öğrenebilir ve öğretilebilir Düşünebilir Tecrübe kazanabilir, geçmiş tecrübelerini kullanarak yeni problemleri çözebilir Karar verebilir Mantık yürütebilir Tahmin yapabilir Kalabalıkta ya da karanlıkta gördüğü bir yüzü anımsayabilir Günlük yaşantısında farkında olmadığı dilsel değişkenler kullanır Çoğalabilirler, çocukları büyük bir ihtimalle kendilerine benzer

12 UZMAN SİSTEMLER (EXPERT SYSTEMS)
Geleneksel Programlamadan Farkları Avantaj ve Dezavantajları Kullanım Alanları Uzman Sistem Geliştirme Araçları

13 UZMAN SİSTEMLER-1 Uzman Sistemler en eski Yapay Zeka araçlarından birisidir Belirli bir alanda, bir uzmanın önerdiği çözümleri üretebilen, o alanın bilgileri ile donatılmış, gerekçeleme metotları ile olayları süzebilen programlardır. Bilgi Tabanlı Sistemler (Knowledge Based Systems) olarak ta bilinirler.

14 UZMAN SİSTEMLER-2 Genel Yapı ve Çalışma Mekanizması

15 UZMAN SİSTEMLER-3 KULLANIM ALANLARI Proses tasarımı ve seçimi
Ürün tasarımı, İşlem planlama Medikal Tedavi Kalite Kontrol Çizelgeleme Ses işleme Görüntü tanıma Robotik uygulamaları Hata düzeltme

16 UZMAN SİSTEMLER-4 AVANTAJ VE DEZAVANTAJLAR
Uzman Sistemler, çıkardıkları sonuçları nasıl ve neden çıkardığını açıklayabilir Üçüncü kişiler, uzman sistemleri yani kurallar üreterek rahatlıkla değiştirebilir Uzman sisteme bilgiyi verecek uzmanı bulmak her zaman kolay olmayabilir Uzmanlar bilgilerini kurallar halinde belirtemeye bilir

17 UZMAN SİSTEMLER-5 Programlama Dilleri: Prolog, C++, LISP
UZMAN SİSTEM GELİŞTİRME ARAÇLARI Programlama Dilleri: Prolog, C++, LISP Kabuklar: Leonardo, VP-Expert, KES, GoldWorks

18 YAPAY SİNİR AĞLARI (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS)
Öğrenme - Öğretme ? Geleneksel programlamadan farkları Avantaj ve Dezavantajları Kullanım Alanları Yapay Sinir Ağları Sistem Geliştirme Araçları

19 YAPAY SİNİR AĞLARI-1 Yapay Sinir Ağları (YSA) genel olarak insan beyninin ya da merkezi sinir sisteminin çalışma prensiplerinin taklit eden bilgi işleme sistemleridir. YSA’da bilgi basit işlem elemanları arasında paralel olarak dağıtılmış olup, her bir proses elemanı birbiri ile bağlantılıdır. Bu yüzden YSA bazen, Paralel Dağıtılmış İşleme Sistemleri (Paralel Distributed Processing Systems) ya da Bağlantıcı Sistemler (Connectionist Systems) olarak ta adlandırılırlar.

20 YAPAY SİNİR AĞLARI-2 Öğrenmenin Temelleri - Pavlov’un Köpekleri

21 YAPAY SİNİR AĞLARI-3 Genel Yapı ve Çalışma Mekanizması
Öğretmenli ve Öğretmensiz Öğrenme

22 YAPAY SİNİR AĞLARI-4 Genel Yapı ve Çalışma Mekanizması
Bir Proses Elemanın Çalışması

23 YAPAY SİNİR AĞLARI-5 SINIFLANDIRMA

24 YAPAY SİNİR AĞLARI-6 KULLANIM ALANLARI Robotik Uygulamaları
Proses kontrol Ürün tasarımı İşlem planlama Kalite Kontrol Gerçek zamanlı modelleme Adaptif kontrol Görüntü tanıma Borsa endeksi, enflasyon ve kur tahmini, v.b

25 YAPAY SİNİR AĞLARI-7 BİR ÖRNEK

26 YAPAY SİNİR AĞLARI-8 AVANTAJ VE DEZAVANTAJLAR
Uzman sistemler gibi bilgiyi kurallar halinde istemezler Öğrenebilir ve hiç karşılaşmadıkları bir problemi çözebilirler Paralel yapıları nedeniyle çok hızlı çalışırlar Çıkardıkları sonuçları nasıl ve neden çıkardığını açıklayamaz (kapalı kutu) Eğitimleri oldukça zaman alıcı ve zordur

27 YAPAY SİNİR AĞLARI-9 YSA GELİŞTİRME ARAÇLARI Programlama Dilleri: C (Nesneye Yönelik Programlama) Kabuklar: NeuralDesk, NeuroShell2, MATLAB Neural Network Tool Box

28 BULANIK MANTIK (FUZZY LOGIC)
Geleneksel Mantık Geleneksel Programlamadan Farkları Avantaj ve Dezavantajları Kullanım Alanları Bulanık Mantık Tabanlı Yazılım Geliştirme Araçları

29 BULANIK MANTIK-1 Bulanık Mantık insanların her gün kullandığı ve davranışlarının yorumlandığı yapıya ulaşılmasını sağlayan matematiksel bir disiplindir. İnsanlar günlük hayatta; tam olarak tanımlanmamış ve nümerik olmayan dilsel niteleyiciler (soğuk, hafif soğuk, ılık, sıcak, çok sıcak vb. gibi) kullanarak kararlar verir ve problemlerini çözerler.

30 BULANIK MANTIK-2 Bulanık Mantık---> Temeli Bulanık Küme Kuramı’na dayanır (ZADEH, 1965). Geleneksel mantık sistemi yalnızca 1 ve 0 üzerine kuruludur. Doğru veya yanlış vardır. Bu ikisinin arası yoktur. Belirsiz bir problemin çözümü güçtür. Bulanık Mantık sisteminde de 1 ve 0 değerleri vardır. Bununla birlikte 0 ile 1 arasındaki değerler de kullanılır. Doğru ya da yanlışın ne kadar doğru ya da ne kadar yanlış olduğu belirlenebilir. Bulanık Mantık Olasılık Teorisinden farklıdır. Olasılık’ta problemin kendisi tanımlıdır.

31 BULANIK MANTIK-3 Bulanık Mantık Yapay Zeka metotları içerisinde en çok endüstriyel uygulama alanı bulan araçtır. KULLANIM ALANLARI Elektrikli ev aletleri Oto elektroniği, fren sistemleri Elektronik denetim sistemleri Karar Verme Proses Planlama

32 BULANIK MANTIK-4 AVANTAJ VE DEZAVANTAJLARI
Bulanık Mantık eksik tanımlı problemlerin çözümü için uygundur Uygulanması oldukça kolaydır. Bulanık Mantık Sistemleri öğrenemez ya da öğretilemez.

33 BULANIK MANTIK-5 Genel Yapı ve Çalışma Mekanizması

34 BULANIK MANTIK-6 Hangisini içersiniz ?
Çölde kayboldunuz. Elinizde 2 şişe su var. Birinin üzerinde %91 olasılıkla kirli su (OM) Diğerinin üzerinde %91’i kirli su (BM) yazıyor. Hangisini içersiniz ?

35 BULANIK MANTIK-7 Fuzzy Logic Çamaşır Makinesi Nasıl Çalışıyor ?

36 BULANIK MANTIK-8 Uygulama Alanlarından Örnekler

37 BULANIK MANTIK-9 Programlama Dilleri: C++
BULANIK MANTIK - SİSTEM GELİŞTİRME ARAÇLARI Programlama Dilleri: C++ Paket Programlar: FuzzyTech, MATLAB Fuzzy Logic Tool Box

38 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI (COMBINATORIAL OPTIMIZATION TOOLS)
Genetik Algoritmalar Tabu Araştırma Algoritmaları Benzetilmiş Tavlama ve Benzetilmiş Su Verme Vaka Tabanlı Gerekçeleme Avantaj ve Dezavantajları Kullanım Alanları

39 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI-1
Avantajları, Dezavantajları, Kullanım Alanları Türev, integral gibi matematiksel araçları kullanmadan fonksiyon eniyilemelerini kolaylıkla yapabilirler.

40 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI-2
Genetik Algoritmalar EVRİM teorisini ilham alır. Genetik Operatörler Yeniden Üretme (Reproduction) Çapraz Değiştirme (Crossover) Tek Bir Bilgi Değiştirme (Mutation) Koyun Dolly Kromozomlar - UYUM FONKSİYONU

41 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI-3
Genetik Algoritmalar

42 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI-4
Tabu Araştırma Algoritmaları TABU

43 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI-5
Benzetilmiş Tavlama ve Su Verme TAVLAMA ve SU VERME ısıl işlem metotlarıdır

44 KOMBİNATORYEL ENİYİLEME ARAÇLARI-6
Vaka Tabanlı Gerekçeleme

45 AKILLI (ZEKİ) İMALAT SİSTEMLERİ (INTELLIGENT MANUFACTURING SYSTEMS)

46 AKILLI (ZEKİ) İMALAT SİSTEMLERİ (INTELLIGENT MANUFACTURING SYSTEMS)

47 TV KANALI (TV Channel) Discovery Channel

48 GÜNÜMÜZDE YAPAY ZEKA SİSTEMLERİ İLE İLGİLİ OLARAK
Her yıl dünyada sadece Amerika’da 100’den fazla konferans düzenlenmekte Binlerce kitap ve makale yayımlanmakta Binlerce patent alınmaktadır

49 YAPAY ZEKA VE INTERNET YAZILIMLARI GELİŞTİRME KULÜBÜ
Gaziantep Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü Laboratuar Bloğu, Kat: 1, 27310, Gaziantep / Türkiye

50 NEURO-FUZZY EXPERT SYSTEMS BULANIK AĞLI UZMAN SİZTEMLER

51 NELER YAPILABİLİR ? Akıllı Trafik Kavşakları, Akıllı Binalar
Akıllı İmalat Sistemleri Akıllı Denetim Sistemleri Eniyileme Borsa endeks, döviz ve enflasyon tahminleri Dilden dile çeviri

52 YAPAY ZEKA İLE İLGİLİ . . . KİTAPLAR

53 YAPAY ZEKA İLE İLGİLİ . . . DERGİ ve MAGAZİNLER

54 SONUÇ ve TARTIŞMA Yaygın Yapay Zeka Tekniklerinin Kullanımı