Resmi büyütmek için üzerine tıklayınız...
Yukarıdaki resim bir mikroorganizmanın, mikroskop altındaki görüntüsü değil!
Yukarıdaki resim, Amerikan Sandia Labaratuvarlarından Mühendis Kevin Boyach ile Richard Klavans ve Brad Paley'in yaptığı çalışmada, yayınlanmış 800.000 makale taranarak ilişkilendirilmesi sonucu elde edilmiş ilişkilendirme tablosu...
Farklı disiplerin bağlantısını gösteren tabloya göre 776 adet nod'dan (temel bağlantı noktasından) oluşuyor...
Bu çalışma yüksek başarımlı bir hesaplamanın sonucunda elde edilmiş...
Hesaplama, Sandia'nın, VxOrd kümeleme algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiş...
Araştırma sonucunda bize göre ilginç ancak normalde görmediğimiz bağlantıyı ortaya çıkarmış. Örneğin Kimya ile en ilişkili yarımada (nod bağlantı) astrofizik alanında olmuş, karşılaştrıldığında astrofizik, Tıp alanından daha fazla kimya ile ilişkili sonucu vermiş...
Makaleye Sandia'nın arama sayfasından veya;
http://www.sandia.gov/news/features/mapping_science.html
bağlantısından ulaşabilirsiniz...
Bu çalışma çok amaçlı olarak değerlendirilmiş ve kullanılmış (Kullanılmakta)...
Yorum :)
Makalenin yayınlanmasından sonra konu daha da geniş çaplı incelenmeye başlanmış (bu scientific paradigms maps adından yeni bir bilim disiplini oluşmuş :) ve yeni bir NOD elde edilmiş , bu makalede sisteme girildiğinde, sistem loop yapıp tek bir NOD'a dönüşmüş ve sistem sıfır'ı bulmuş :) -makaleye ek yapayım dedim, "ama işlediğiniz makalelere makalenizi eklemeyin! :) demek lazım Boyach'a :)
Evet bu konuda araştırmalar devam ediyor ve bilim haritası adında bir topluluk oluşmuş,
http://www.scimaps.org/
Makale diğer araştırma sahalarında da ilgi görmüş (Örneğin, google ile aradığınızda Amerikan Merkezi Haberalma'nın bir sayfasında, HUMINT ve SIGINT'in bilimsel olarak incelendiği bir bölümde, makaleye atıfta bulunulduğu görülüyor -tasnif dışı-)
Haritalar hakkında daha fazla bilgiye;
http://didi.com/brad/mapOfScience/
adresinden ulaşabilirsiniz.
Açıkcası, bu alanın çok başarılı olacağını düşünüyorum.
Örneğin ilişkilendirmelerden elde edilecek pattern'ler sistemde bağıl bir doğrulama mekanızması olarak kullanılabilir ve bu da yapay zeka araştırmalarından geribesleme yapısında bir doğruluk oranı tanımlayabilir (bir çeşit iterasyon)...
Kısaca izah edersek, google!
Google arama motorunun da bu tarz bir ilişkilendirme yapısı kurduğunu ve otomatik öğrenme işlemini bu şekilde gerçekleştirdiğini düşünüyorum...
Bu gibi sistem kalıpları (yapının tamamı değil!) IT güvenlik alanında kullanılıyor, ( Learn, Alert, Drop-Learn, Action-Learn... ) Örneğin OSSIM....
Ancak burada ilişkilendirme değil, ilişkilendirmeyi kontrol edecek bir haritaya olan ihtiyaç!
SCIMAPS, yapay zeka değil, yapay zekanın öğrenmesini hızlandıracak kısa yollar oluşturacak bir yapıya da katkısı olabilir (ilk harcanacak işlem gücü düşünülmediğinde) ...
Bir paradoks gibi görünsede bir makalenin bilimsellik oranınıda verebilir! Ama bu nod'lara yakınlık olarak mı, yoksa uzaklık olarak mı değerlendirilmesi gerekir, orasını tahmin etmek zor :)
Makale "chemistry, Astrophysics" içerirmiş :) ve bilimsellik çarpanı artarmış :)
"(Haritaya bakmadan yazın şu makaleleri durumu oluşur :)"
Burada başka bir harita daha ihtiyaç var gibi, yada haritaya bir boyut daha...
