Bilkent Üniversitesi Öğrencileri Yapay Zeka Destekli Öneri Sistemi Geliştirdi

Bilkent Üniversitesi öğrencileri, bireye öğrenmede en uygun yolu göstermesi amacıyla yapay zeka destekli öneri sistemi geliştirdi. Sistem, kullanıcılara öğrenmek istedikleri konuyla ilgili girdikleri verilerin ardından birbirinden farklı önerileri sunarak bilgiye ulaşmada en hızlı yol haritasını oluşturuyor.

Bilkent Üniversitesi Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Bölümü öğrencileri Mehmet Bulut, Abdullah Khaldoun Yaser Abdeen, Nima Kamali Lassem ve Nurjemal Saryyeva, Yrd. Doç. Dr. Seyid Amjad Ali danışmanlığında "Roadmap Academy" adlı sistemi geliştirdi.

Yapay zeka destekli sistem, kullanıcılara öğrenmek istedikleri konuyla ilgili girdikleri verilerin ardından birbirinden farklı önerileri sunarak bilgiye ulaşmada en hızlı yol haritasını çıkarıyor.

"Yapay zeka keşfederek buluyor ve getiriyor"

Sistemin geliştiricilerinden Mehmet Bulut, AA muhabirine yaptığı açıklamada, projenin temel amacının kişilere klasik bilgisayar algoritmalarından çok yapay zekayla bir öneri ve tavsiye sistemiyle yol haritası oluşturmak olduğunu kaydetti.

Bulut, "Normal bilgisayar algoritmalarında ne yapılacağı adım adım bellidir. Ayrıca hangi sistemi neye tercih edeceği noktaları konusunda da çok açık talimatlar bulunur. Bizdeki sistem ise kendi kendine keşfeden bir yapay zeka algoritması." dedi.

Şu anda imkanlar doğrultusunda sadece veri merkezindeki 8 bin YouTube videosu ile denemeler yaptıklarını aktaran Bulut, yapay zekanın 4 farklı parametreyi esas alarak bağlantılar kurduğunu, bu 4 parametrenin videonun güncelliği, etkileşim oranları, anahtar kelimeleri ve anlamsal ilgileri olduğunu belirtti.

Bulut, sisteme ilişkin şu bilgileri paylaştı:

"Bu 4 parametreyi esas alarak mesela 'ben bir chat uygulaması geliştirmek istiyorum' diye sisteme yazdığınız zaman size bir tane temelde video verip ardından o videoya en yakın 10 tane farklı video veriyor. Yapay zeka 8 bin videoda şu ana kadar veri merkezimizde 1 milyon bağlantı kurdu. Bu bağlantılar arasında yapay zeka bu 4 parametreyi de esas alarak size o videoya en yakın 10 videoyu keşfederek buluyor ve getiriyor. Bunun diğer sistemlerden farkı dediğim gibi kendi keşfediyor. Kendi keşfettiği için bu sistemin bütün farklı sistemlere uygulanması çok daha pratik ve hızlı."

"Alanında ilk ve tek diyebiliriz"

Bulut, sistemde yapay zekaya ihtiyaç duyulmasının başlıca sebebinin videolara yakınlık bakımından bağlantı kapasitesinin güçlü olması olduğunu söyledi.

Diğer algoritmaların video anlamında çok fazla detayı kaçırabildiğine dikkati çeken Bulut, şunları kaydetti:

"Ancak yapay zeka size küçük detayları da fark ederek ona göre seçimler yapıyor. Bu yüzden yapay zekanın buradaki amacı bilhassa da veri çok yüksek orandaysa size çok küçük nüanslara uygun bir şekilde öneriler sunabilir. Bilindiği üzere şu an birçok şirketin bu tarz öneri sistemlerine çok ihtiyacı var. Bizim buradaki amacımız o küçük nüansları bile cımbızlayarak yapay zekanın algılayabilmesini sağlamak. O yüzden bu sistemi, kendi sistemine entegre edecek herhangi bir şirketin çok küçük belki nüans gelecek seçenek farklarından çok yüksek katma değer sağlayacağını düşünüyoruz."

Gelecek dönemde Türkiye ve uluslararası alanda birçok şirkete projelerini sunacaklarını belirten Bulut, "En kötü senaryoda, bunların zaten literatür taraması yaptık ve bu yapay zeka modelinin bu şekilde test edilmediğini gördük. Yani bu yüzden alanında ilk ve tek diyebiliriz. Kimsenin talip olmadığı takdirde biz bunu büyük jurnallarda makale olarak yayınlayabilmeyi planlıyoruz." diye konuştu.

"Bir yıllık çalışma sonucu ortaya çıktı"

Projenin danışmanı Yrd. Doç. Dr. Seyid Amjad Ali de "Roadmap Academy"'nin öğrencilerin üniversite bitirme tezi olarak bir yıllık çalışma sonucu ortaya çıktığını belirtti.

Dünyadaki tüm üniversitelerin yapay zeka çalışmalarını önemsediğini belirten Ali, bu kapsamda öğrencilerinin yapay zeka tabanlı bir öneri sistemi üzerinde çalıştığını dile getirdi.

Ali, öğrencilerin sistemde anlamsal arama için "BERT" algoritmasını ve veriler üzerinde çıkarım yapabilen tamamen kendilerinin eğittiği grafik sinir ağları (GNN) modelini kullandıklarını sözlerine ekledi.