Dolar 9,3183
Euro 10,8303
Altın 528,91
BİST 1.418
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 16 °C
Sağanak Yağışlı

Bilgisayar Bilimi: Algoritmalar Ne Kadar Hızlı İyileşir?

26.09.2021
31
Bilgisayar Bilimi: Algoritmalar Ne Kadar Hızlı İyileşir?

MIT bilim adamları, algoritmaların bilgi işlemdeki en önemli gelişme kaynaklarından biri olduğuna dair ilk sistematik, nicel kanıtı sunuyor.

İLE BİRLİKTE bilim adamları, geniş bir örnek yelpazesinde algoritmaların ne kadar hızlı geliştiğini göstererek, bilgi işlemin ilerlemesinde kritik önemlerini ortaya koyuyor.

Algoritmalar, bir bilgisayarın ebeveyni gibidir. Bilgisayara bilgiyi nasıl anlamlandıracaklarını söylerler, böylece onlar da ondan faydalı bir şeyler çıkarabilirler.

Algoritma ne kadar verimli olursa, bilgisayarın yapması gereken o kadar az iş olur. Bilgisayar donanımındaki tüm teknolojik ilerleme ve Moore Yasasının çok tartışılan ömrü için, bilgisayar performansı resmin sadece bir yüzüdür.

Perde arkasında ikinci bir eğilim yaşanıyor: Algoritmalar geliştiriliyor, dolayısıyla daha az bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyuluyor. Algoritmik verimlilik daha az dikkat çekse de, güvenilir arama motorunuzun aniden onda biri kadar hızlı olup olmadığını veya büyük veri kümeleri arasında gezinmek çamurun içinden geçmek gibi hissettirdiğini kesinlikle fark edeceksiniz.

Bu, MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndan (CSAIL) bilim adamlarını şu soruyu sormaya yöneltti: Algoritmalar ne kadar hızlı gelişir?

Bu soruyla ilgili mevcut veriler büyük ölçüde anekdot niteliğindeydi ve daha geniş kapsamı temsil ettiği varsayılan belirli algoritmaların örnek olay incelemelerinden oluşuyordu. Bu kanıt kıtlığı ile karşı karşıya kalan ekip, algoritmaların ne zaman daha iyi hale geldiğinin tarihini izlemek için 57 ders kitabından ve 1.110’dan fazla araştırma makalesinden verileri toplamaya başladı. Araştırma makalelerinden bazıları, yeni algoritmaların ne kadar iyi olduğunu doğrudan bildirdi ve diğerlerinin, yazarlar tarafından, algoritmanın temel ayrıntıları açıklayan kısa versiyonları olan “pseudocode” kullanılarak yeniden yapılandırılması gerekiyordu.

Toplamda ekip, bilgisayar bilimi ders kitaplarında en önemli olarak vurgulanan aynı sorunu çözen 113 “algoritma ailesine”, algoritma setlerine baktı. Ekip, 113’ün her biri için geçmişini yeniden yapılandırdı, sorun için her yeni bir algoritma önerildiğinde takip etti ve daha verimli olanları özel olarak not etti. 1940’lardan başlayarak bugüne kadar performans açısından değişen ve on yıllarla ayrılan ekip, aile başına ortalama sekiz algoritma buldu ve bunlardan birkaçı verimliliğini artırdı. Ekip, bu birleştirilmiş bilgi veritabanını paylaşmak için Algorithm-Wiki.org’u da oluşturdu.

Bilim adamları, algoritmaların en çok analiz edilen özelliğine odaklanarak bu ailelerin ne kadar hızlı geliştiğini belirlediler – sorunu ne kadar hızlı çözmeyi garanti edebilecekleri (bilgisayar dilinde: “en kötü durum karmaşıklığı”). Ortaya çıkan şey muazzam değişkenlikti, aynı zamanda bilgisayar bilimi için dönüştürücü algoritmik iyileştirmenin nasıl olduğuna dair önemli bilgilerdi.

Büyük bilgi işlem sorunları için, algoritma ailelerinin yüzde 43’ü, Moore Yasası’ndan elde edilen çokça lanse edilen kazanımlara eşit veya ondan daha büyük olan yıldan yıla iyileştirmelere sahipti. Sorunların yüzde 14’ünde, algoritmalardan elde edilen performans artışı, geliştirilmiş donanımdan gelenleri büyük ölçüde geride bıraktı. Algoritma iyileştirmesinden elde edilen kazanımlar, özellikle büyük veri sorunları için büyüktü, bu nedenle bu ilerlemelerin önemi son yıllarda arttı.

Yazarların gözlemlediği en büyük tek değişiklik, bir algoritma ailesi üstel karmaşıklıktan polinom karmaşıklığına geçiş yaptığında geldi. Üstel bir problemi çözmek için gereken çaba, bir kişinin bir kilit üzerindeki kombinasyonu tahmin etmeye çalışmasına benzer. Yalnızca 10 haneli bir kadranız varsa, görev kolaydır. Bisiklet kilidi gibi dört kadranla, kimsenin bisikletinizi çalmaması yeterince zor, ancak yine de her kombinasyonu deneyebileceğiniz düşünülebilir. 50 ile neredeyse imkansız – çok fazla adım atacaktı. Üstel karmaşıklığa sahip problemler bilgisayarlar için böyledir: Büyüdükçe bilgisayarın bunlarla başa çıkma yeteneğini hızla geride bırakırlar. Bir polinom algoritması bulmak çoğu zaman bunu çözer ve sorunları hiçbir donanım iyileştirmesinin yapamayacağı şekilde çözmeyi mümkün kılar.

Moore Yasası’nın sona erdiği söylentileri küresel konuşmalara hızla nüfuz ederken, araştırmacılar bilgisayar kullanıcılarının performans iyileştirmeleri için algoritmalar gibi alanlara giderek daha fazla yönelmeleri gerektiğini söylüyorlar. Ekip, bulguların, tarihsel olarak, algoritmalardan elde edilen kazanımların çok büyük olduğunu, dolayısıyla potansiyelin orada olduğunu doğruladığını söylüyor. Ancak kazançlar donanım yerine algoritmalardan geliyorsa, farklı görüneceklerdir. Moore Yasasından donanım geliştirmesi zaman içinde sorunsuz bir şekilde gerçekleşir ve algoritmalar için kazanımlar genellikle büyük ancak seyrek görülen adımlarla gelir.

CSAIL ve Sloan School of Management’ta MIT araştırma bilimcisi ve yeni makalenin kıdemli yazarı Neil Thompson, “Bu, geniş bir örnek yelpazesinde algoritmaların ne kadar hızlı geliştiğini gösteren ilk makale” diyor. “Analizimiz sayesinde, bir algoritma geliştirildikten sonra aynı miktarda bilgi işlem gücü kullanılarak daha kaç görevin yapılabileceğini söyleyebildik. Sorunlar milyarlarca veya trilyonlarca veri noktasına yükseldikçe, algoritmik iyileştirme donanım iyileştirmesinden çok daha önemli hale gelir. Bilgi işlemin çevresel ayak izinin giderek daha endişe verici hale geldiği bir çağda, bu, işletmeleri ve diğer kuruluşları olumsuzluk olmadan iyileştirmenin bir yoludur.”

Referans: “Algoritmalar Ne Kadar Hızlı İyileşir?” Yash Sherry ve Neil C. Thompson, 20 Eylül 2021, IEEE Bildirileri.
DOI: 10.1109 / JPROC.2021.3107219

Thompson, makaleyi MIT’yi ziyaret eden öğrenci Yash Sherry ile birlikte yazdı. Makale şu adreste yayınlandı: IEEE Bildirileri. Çalışma, Tides vakfı ve MIT Dijital Ekonomi Girişimi tarafından finanse edildi.

.

Gelişmelerden zamanında haberdar olmak için Google News’te Bilim Portal’a ABONE OLUN

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.