Dolar 12,4280
Euro 14,0266
Altın 717,01
BİST 1.776
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 21 °C
Kuvvetli Sağanak

Beynimiz Şehirleri Nasıl Yönlendiriyor? En Kısa Değil, “En Sivri” Yolu Seçmek

28.10.2021
38
Beynimiz Şehirleri Nasıl Yönlendiriyor?  En Kısa Değil, “En Sivri” Yolu Seçmek

Şehir Haritası Navigasyon Yürüyüşü

En kısa yolu değil de “en sivri” yolu hesaplayacak şekilde kablolanmış gibiyiz, mümkün olduğu kadar bizi hedefimize doğru çeviriyoruz.

Herkes iki nokta arasındaki en kısa mesafenin düz bir çizgi olduğunu bilir. Ancak, şehrin sokaklarında yürürken düz bir çizgi mümkün olmayabilir. Hangi yoldan gideceğinize nasıl karar veriyorsunuz?

yeni bir İLE BİRLİKTE Çalışma, beynimizin yürüyerek seyrederken sözde “en kısa yolu” hesaplamak için optimize edilmediğini gösteriyor. MIT ekibi, günlük hayatlarını sürdüren 14.000’den fazla kişiden oluşan bir veri kümesine dayanarak, bunun yerine, yayaların, bu rotalar daha uzun olsa bile, hedeflerine en doğrudan işaret eden yolları seçtiklerini keşfetti. Buna “en sivri yol” diyorlar.

Vektör tabanlı navigasyon olarak bilinen bu strateji, böceklerden primatlara kadar hayvanlar üzerinde yapılan çalışmalarda da görülmüştür. MIT ekibi, en kısa rotayı hesaplamaktan daha az beyin gücü gerektiren vektör tabanlı navigasyonun, beynin diğer görevlere daha fazla güç ayırmasına izin verecek şekilde evrimleşmiş olabileceğini öne sürüyor.

Yürüyerek Gidilen En Kısa Rota

Bir MIT çalışması, beynimizin yaya olarak seyrederken mümkün olan en kısa rotayı hesaplamak için optimize edilmediğini gösteriyor. Bu şekilde gözlemlenen yaya yolları kırmızı, en sivri yol sarı ve en kısa yol noktalı çizgi ile gösterilmiştir. Kredi: Şekil araştırmacıların izniyle

Kentsel teknolojiler profesörü Carlo Ratti, “Beynimizde hesaplama gücünün başka şeyler için kullanılmasına izin veren bir ödünleşim var gibi görünüyor – 30.000 yıl önce, bir aslandan kaçınmak için ya da şimdi, tehlikeli bir SUV’dan kaçınmak için” diyor. MIT Kentsel Çalışmalar ve Planlama Departmanı ve Senseable City Laboratuvarı direktörü. “Vektör tabanlı navigasyon en kısa yolu üretmez, ancak en kısa yola yeterince yakındır ve onu hesaplamak çok basittir.”

Ratti, 18 Ekim 2021’de yayınlanan çalışmanın kıdemli yazarıdır. Doğa Hesaplamalı Bilim. Université Paris-Saclay’de doçent ve MIT’nin Senseable City Laboratuvarı üyesi olan Christian Bongiorno, çalışmanın baş yazarıdır. MIT’de hesaplamalı bilişsel bilim profesörü ve Beyinler, Zihinler ve Makineler Merkezi ve Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) üyesi olan Joshua Tenenbaum da makalenin yazarıdır.

Vektör tabanlı gezinme

Yirmi yıl önce, Cambridge Üniversitesi’nde yüksek lisans öğrencisiyken, Ratti neredeyse her gün yatılı koleji ile bölüm ofisi arasındaki rotayı yürüdü. Bir gün, aslında iki farklı rota izlediğini fark etti – biri ofise giderken, diğeri ise geri dönerken.

Ratti, “Elbette bir rota diğerinden daha verimliydi, ancak her yön için bir tane olmak üzere iki tane uyarlamaya sürüklendim” diyor. “Sürekli olarak tutarsızdım, hayatını rasyonel düşünmeye adayan bir öğrenci için küçük ama sinir bozucu bir farkındalık.”

Yürüyerek Seyir Mümkün olan En Kısa Rota

Şehir sokaklarının haritası; ortak yaya yolu kırmızı, en kısa yol ise mavi ile işaretlenmiştir. Bir MIT çalışması, beynimizin yaya olarak seyrederken mümkün olan en kısa rotayı hesaplamak için optimize edilmediğini gösteriyor. Bu şekilde yaya yolları kırmızı, en kısa yol ise mavi ile gösterilmiştir. Kredi: Şekil araştırmacıların izniyle ve MIT News tarafından düzenlendi

Senseable City Laboratory’de, Ratti’nin araştırma ilgi alanlarından biri, insanların kentsel ortamlarda nasıl davrandıklarını incelemek için mobil cihazlardan alınan büyük veri kümelerini kullanmaktır. Birkaç yıl önce laboratuvar, bir yıl boyunca Boston ve Cambridge, Massachusetts’te yürüyen yayaların cep telefonlarından anonimleştirilmiş GPS sinyallerinin bir veri kümesini aldı. Ratti, 14.000’den fazla kişinin kullandığı 550.000’den fazla yolu içeren bu verilerin, insanların bir şehri yürüyerek gezerken rotalarını nasıl seçtikleri sorusunun yanıtlanmasına yardımcı olabileceğini düşündü.

Araştırma ekibinin veri analizi, yayaların en kısa yolları seçmek yerine biraz daha uzun olan ancak hedeften açısal sapmalarını en aza indiren yolları tercih ettiğini gösterdi. Yani, daha sola veya sağa giderek başlayan bir yol aslında daha kısa olsa bile, rotaya başlarken uç noktalarıyla daha doğrudan yüzleşmelerine izin veren yolları seçerler.

“Minimum mesafeleri hesaplamak yerine, en kestirimci modelin en kısa yolu bulan değil, açısal yer değiştirmeyi en aza indirmeye çalışan bir model olduğunu bulduk – daha geniş açılarda seyahat etse bile, mümkün olduğunca doğrudan hedefe işaret ediyor. Senseable City Lab’de ve İtalyan Ulusal Araştırma Konseyi’nde baş araştırmacı bilim adamı ve makalenin ilgili yazarı Paolo Santi diyor. “Buna en sivri yol demeyi önerdik.”

Bu, dolambaçlı bir sokak ağına sahip olan Boston ve Cambridge’deki ve ızgara tarzı bir sokak düzenine sahip olan San Francisco’daki yayalar için geçerliydi. Her iki şehirde de araştırmacılar, tıpkı Ratti’nin lisansüstü eğitim günlerinde yaptığı gibi, insanların iki varış noktası arasında gidiş-dönüş yaparken farklı rotaları seçme eğiliminde olduklarını gözlemlediler.

Ratti, “Hedef açısına göre kararlar verdiğimizde, sokak ağı sizi asimetrik bir yola götürecek” diyor. “Binlerce yürüyüşçüden yola çıkarak, tek kişinin ben olmadığım çok açık: İnsanlar optimal yön bulmacılar değil.”

Dünyada dolaşmak

Özellikle hipokampusta hayvan davranışı ve beyin aktivitesi üzerine yapılan araştırmalar da beynin yön bulma stratejilerinin vektörleri hesaplamaya dayandığını ileri sürdü. Bu navigasyon türü, akıllı telefonunuz veya GPS cihazınız tarafından kullanılan ve hafızalarında saklanan haritalara dayanarak herhangi iki nokta arasındaki en kısa rotayı neredeyse kusursuz bir şekilde hesaplayabilen bilgisayar algoritmalarından çok farklıdır.

Tenenbaum, bu tür haritalara erişim olmadan, hayvan beyninin konumlar arasında gezinmek için alternatif stratejiler bulması gerektiğini söylüyor.

“Beyne indirilmiş ayrıntılı, mesafe tabanlı bir haritaya sahip olamazsınız, başka nasıl yapacaksınız? Daha doğal olan şey, deneyimlerimizden elde ettiğimiz bilgileri kullanmak olabilir” diyor. “Referans noktaları, yer işaretleri ve açılar açısından düşünmek, dünyada dolaşırken kendi deneyiminizden öğrendiklerinize dayanarak uzayda haritalama ve gezinme için algoritmalar oluşturmanın çok doğal bir yoludur.”

Ratti, “Akıllı telefon ve taşınabilir elektronik cihazlar giderek insan ve yapay zekayı birleştirdikçe, beynimiz tarafından kullanılan hesaplama mekanizmalarını ve bunların makineler tarafından kullanılanlarla olan ilişkisini daha iyi anlamak giderek daha önemli hale geliyor” diyor.

Referans: Christian Bongiorno, Yulun Zhou, Marta Kryven, David Theurel, Alessandro Rizzo, Paolo Santi, Joshua Tenenbaum ve Carlo Ratti tarafından yazılan “Şehirlerde vektör tabanlı yaya navigasyonu”, 18 Ekim 2021, Doğa Hesaplamalı Bilim.
DOI: 10.1038 / s43588-021-00130-y

Araştırma, MIT Senseable City Lab Konsorsiyumu tarafından finanse edildi; MIT’nin Beyin, Zihin ve Makineler Merkezi; Ulusal Bilim Vakfı; MISTI/MITOR fonu; ve Compagnia di San Paolo.

.

ETİKETLER: , ,
ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.