Daha fazla hava durumu tahmini: 15 günlük hava durumu İstanbul
Bizimle İletişimde Kalın

Teknoloji

Yapay zeka ve büyük veri: Google nasıl bir görev üstlendi?

Yayımlandı

üzerinde

Her gün dakikada yaklaşık 70 uçak havalanıyor. Ve bir uçağın her yerinde veri toplama amaçlı binlerce sensör bulunuyor. En çok sensör uçağın motorunda var. Oradan sağlanan veriler güvenlik anlamına geliyor.

Ayrıca koltuklarda, koridorda, havalandırma sisteminde, mutfakta, gösterge panellerinde de azımsanmayacak sayıda sensör bulunuyor.
1 saat süren bir yolculukta bu sensörler 1 terabayt veri üretiyor. Bu, bir uçağın; eski adıyla Twitter, yeni adıyla X’in bir günde ürettiğinden çok daha fazla veriyi ürettiği anlamına geliyor.

Böylece her gün havalanan 100 bin uçak; hava durumu, motor performansı, yakıt ekonomisi, yolcuların ortalama ağırlıkları, yol boyu içilen kahve sayısı gibi milyonlarca hatta milyarlarca veriyle dönüş yapıyor. Ya dünyanın diğer alanlarında toplanan veri?

Süpermarketlerde, oto yollarda, alışveriş sitelerinde, fabrikalarda, spor salonlarında, okullarda, adliye binalarında, hastanelerde. Aklın almakta zorlanacağı boyutta bir veriden bahsediyoruz.

Bilim adamlarına göre bu yıl 175 zettabayt veri üreteceğiz. Bu veriyi CD’lere aktarsak dünyanın etrafını 22 kez dolaşabiliriz ya da 1 trilyon 750 milyon adet 4K filme eşdeğer bir büyüklükten bahsediyoruz.
Dahası hayatımız her geçen gün ve anda çoğalarak, sürekli veri toplayıp iletiyor… Otonom otomobiller, mobil asistanlar, akıllı telefon, saat ve televizyonlar bu verilerin toplayıcı ve iletenleri…

Uzmanları bu büyük veri işlemeyi nasıl görüyor? 

Bernard Marr:

Mobil devrim ve sosyal medya patlaması ile birlikte elimizde aniden işleyebileceğimiz devasa miktarda veri oluştu. Bunun üzerine bulut teknolojisi gelişti; bu, verilerimizi işlemek için uzak bir veri merkezindeki bilgisayarları kullanabileceğimiz anlamına geliyordu. Evdeki bilgisayarlarımızı veya cep telefonlarımızı kullanmak zorunda değildik. Bu, modern yapay zekanın inanılmaz şeyler yapabilmesini mümkün kıldı.

Halil Aksu:

İnternete bağlı olan cihazların hepsi veri üretecek. Bu veriler o meşhur büyük veriyi oluşturuyor; terabaytlar, petabaytlar, zetabaytlar… Ve bununla eğitildi o akıllı büyük dil modelleri. Şu an bayıla bayıla kullandığımız ve aklımıza şaşkınlıkla hayranlıkla izlediğimiz o meşhur üretken yapay zeka araçları, bu verilerle, tüm dijital verilerle eğitildi.

Bir dakikalık süre içinde; 210 milyon e-posta gönderildi. 60 milyon mesaj bir başka kişiye iletildi. 5 milyon kişi Google’da arama yaptı.Bir milyon kişi Facebook’a girdi. 450 saat uzunluğunda video Youtube’a yüklendi, 5,2 milyon video izlendi. Bunca şey sadece 1 dakikada gerçekleşiyor.
Her geçen gün çoğalan bu veriye, “Big Data” yani “Büyük Veri” deniyor…

Büyük Veriyi elde etmek, depolamak ve analiz etmek çok fazla işlemci gücü gerektiriyor.

Yapay zekânın böyle hızlı gelişmesinin ikinci nedeni de işlem gücünde son dönemde kaydedilen devasa ilerleme. Ayrıca verinin bir cihaz yerine “bulutta” depolanabilmesi. Bunlara bir de çiplerin küçülmesi ve güçlenmesiyle birlikte, yapay zeka işlemlerinin akıllı telefon gibi daha küçük cihazlarla gerçekleştirilebiliyor olmasını da eklemek gerekiyor.
Büyük veri, bulut teknolojisi ve güçlü İşlemciler. İşte bu üç alandaki gelişmeler yapay zekayı baş döndürücü bir güç haline getirdi.
60 yılda klavyesi, faresi, ekranı olmayan, sadece hesaplama yapan devasa büyüklükteki bilgisayarlardan, kendi başına öğrenen küçük, kullanımı kolay makinalara geçtik.

Bilim dünyası bu yolculukta çok farklı yapay zeka çeşitlerini hayata geçirdi, yenilerini üretme çalışmalarına da devam ediyor.

Hedefte; insan zekasına benzer şekilde problem çözebilen, bilinç sahibi olanbir genel yapay zeka…

İnsan zekasını da aşan, her türlü bilişsel görevi eksiksiz yerine getirebilen bir süper yapay zeka.Ve empati kurma kabiliyetine sahip, kendine has karakteri olan bir öz-farkındalık Yapay zekası var…

Bernard Marr:

Yapay zekanın öğrenme yöntemlerinden biri de insan davranışlarını taklit etmektir. Örneğin, bir Tesla arabası insanların nasıl sürdüğünü gözlemler ve bunu taklit ederek öğrenir. Ancak en son evrim, bu araçların hepsini bir araya getiren büyük dil modelleridir. ChatGPT ve Google Gemini gibi araçlar, herkesin kullanabileceği ücretsiz hizmetler olarak yapay zekayı hayatımıza soktu. Bu araçlar sorularımızı yanıtlayabilir, metinler, görüntüler, müzik, videolar ve daha fazlasını oluşturabilir. Günümüzde bu sürekli evrim devam ediyor ve gelecekte de artarak sürecek.

Aslında şu anda yapabildiğimiz tek yapay zeka: Sınırlı .

Sınırlı yapay zeka; geçmiş verilerden öğrenme yeteneğine sahip ve kararlarını bu öğrenmelere dayanarak verir. En bilenen örneği de otonom sürüş sistemleri. Araçlar yol koşullarını değerlendirir ve daha önce kendisine öğretilen verileri hatırlayarak yeni kararlar alır. Bu sınırlı yapay zekanın ta kendisi. Sınırlı yapay zekayı bir aşama sonrasına götüren gelişme şimdiden hazır. Generative AI, yani Üretken yapay zeka.

Orkun Işıtmak:

Yapay Zeka sorumlu ve doğru kullanıldığında Ben gençliği çok pozitif yönde etkileyeceğine inanıyorum. özellikle yaratıcılık eğlence ve öğrenme alanlarında bir şey yapmak istediklerinde çok daha kolay çok daha ulaşılabilir bir şekilde yapabilecekleri bir ortam sağladığına inanıyorum

Matt Brittin:

Google’ın misyonu, dünyanın bilgilerini organize etmek ve bunu herkes için faydalı ve erişilebilir hale getirmektir ve yapay zeka bu misyonu daha da ileriye taşıyacak. Eğer konuşamıyorsanız, okuyamıyorsanız, yapay zekanın yetenekleriyle size yardımcı olabiliriz.

Üretken yapay zeka şu ana kadar bilinen ve kullanılan yapay zeka çeşitleri arasında en ileri aşama olarak kabul ediliyor. Belirli bir veri girdisini kullanarak yeni ve özgün içerikler üretilebilmesine olanak sağlıyor. Bir sanatçı inceliğinde fotoğraflar, grafikler, resimler, videolar üretebiliyor.

Yonca Dervişoğlu:

Yapay Zeka insan işbirliği ile beraber insanların potansiyelini çok daha ortaya çıkaracak ve bu gerek müzisyen olsun ilim dalında olsun iş ortamında olsun çok büyük Eee olumlu gelişmelere yol açacak bir teknoloji

Matt Brittin:

Örnek olarak, “Project Relate” adında harika bir proje var. Bu proje konuşma engelli kişilerin iletişim kurmasına yardımcı oluyor. Telefonunuzu kullanarak söylediklerinize altyazı ekleyebilirsiniz ve bu, iletişim engellerini ortadan kaldırır. Bu yüzden, insanların birbirini anlamasını sağlamak ve kendilerini ifade etmelerini kolaylaştırmak için köprüler inşa etmek, duvarlar değil, çok büyük bir fırsat.

21. yüzyılda yaşayanlar da bir devrime tanık oluyor. Yapay zeka devrimi.

John McCarthy’nin 20. yüzyılda bahsettiği düşünen, konuşan, hayatı kolaylaştıran bilgisayarlar artık hayatımızda.

Ancak her yeni teknolojide olduğu gibi destekleyenler kadar karşıtları da var. Kimileri yapay zekanın yapıcı olacağını kimileri ise yıkıcı olacağını düşünüyor.

Levent Erden:

Yapay Zeka gelip birilerinin Elinden bir şey almayacak. Ben bununla nasıl daha öteye giderim, nasıl ileriye giderim diye konuşulacağını yani ben nalbantın şimdi otomobil çıktı. Dolayısıyla kimse bana atını getirmeyecek diye ağlamanın alemi yok ehliyet almaya kalkmak lazım.

Ayşegül İldeniz:

çok heyecanlı bir şey. Teknoloji muhteşem bir gereç. Biz son 30-40 yıl içinde insanlık olarak insanlığın üçte ikisini e aşırı fakirlikten bir yukarı taşımayı başardık. Milyarlarca insan aslında o o en minimum yaşam seviyesinin bir adım üzerine çıkmayı başardılar. Bu da kısmen de olsa birçok şeyle beraber teknolojik inovasyonun eseri. O anlamda ben hep şöyle derim; teknoloj biz insanlar onunla ne yaparsak bize onu verir

Peki dünya yapay zeka konusunda dev adımlar atarken, Türkiye nerede? Uzmanlara göre Türkiye’nin büyük bir potansiyeli var…

Zafer Küçükşabanoğlu:

Şu an meşgul Türkiye’ye bir orkestrasyon gerekiyor. Yani Yapay Zeka konusunda kamunun bu görevi üstlenmesi gerekiyor. Bu işin öncüsü olmalı ve orkestrasyon şeklinde sivil toplum kuruluşlarını ve özel sektörü yönlendirmeli. Yapay Zeka eşittir veri. Veri koordinasyonu sever. Odaklarına da gençleri alması lazım. Türkiye’nin yapay zekadaki en büyük kozu bu topraklarda yaşayan 0-21 yaş arası 27 milyon genci deir biz bu gençlerimizi anlar, onlara zemin oluşturur, yapay zekaya ilgilerini, heyecan ve meraklarını önce bilgiye Daha sonra da girişimciliğe çevirebilirse Türkiye Yapay Zeka endekslerinde 10 ülke arasına girebilir.

Okumaya Devam Et
Yorum yapmak için tıklayın

Leave a Reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Teknoloji

Türk Telekom’dan İnternet Ücretlerine Büyük Zam: 1 Temmuz 2025’ten İtibaren Geçerli Yeni Tarifeler

Yayımlandı

üzerinde

Açıklaması:
Türk Telekom, sabit internet paketleri, hat işlemleri ve statik IP ücretlerinde yüzde 10–27 arasında zam yaparak 1 Temmuz 2025’ten itibaren yeni tarifeleri yürürlüğe koyuyor. Taahhütlü müşteriler avantajını korurken, taahhütsüz paketlerde fiyatlar ortalama %20 artacak. Detaylı fiyat tablosu için tıklayın.

1. Zam Oranları ve Yürürlük Tarihi

Türk Telekom, sabit internet paketleri, hat işlemleri ve statik IP ücretlerinde yüzde 10–27 arasında değişen oranlarda zam yapacağını açıkladı. Yeni fiyatlar 1 Temmuz 2025 tarihinden itibaren tüm taahhütsüz aboneler ve yeni kullanıcılar için geçerli olacak .


2. Taahhütlü Müşterilerin Durumu

  • Mevcut taahhütlü müşteriler, taahhüt süreleri boyunca mevcut fiyatlardan faydalanmaya devam edecek.

  • Taahhüt yenileme aşamasındaki kullanıcılar ise zamlı fiyatlar üzerinden ücretlendirilecek.

  • Taahhüt bitmeden aboneliğini sonlandırmak isteyenlere, zamlı fiyatlar üzerinden cayma bedeli uygulanacak .


3. Taahhütsüz İnternet Tarifeleri (1 Temmuz 2025)

Aşağıdaki tabloda, ADSL, VDSL ve Fiber taahhütsüz limitsiz paketlerin eski ve yeni fiyatları yer almaktadır :

İnternet Türü / Hız Mevcut Fiyat 1 Temmuz 2025’den İtibaren
12 Mbps’e kadar (ADSL/VDSL/Fiber) ₺755 ₺950
16 Mbps’e kadar (ADSL/VDSL/Fiber) ₺760 ₺970
24 Mbps’e kadar (ADSL/VDSL/Fiber) ₺785 ₺990
35 Mbps’e kadar (VDSL/Fiber) ₺795 ₺1.010
50 Mbps’e kadar (VDSL/Fiber) ₺805 ₺1.020
75 Mbps’e kadar (VDSL/Fiber) ₺825 ₺1.070
100 Mbps’e kadar (VDSL/Fiber) ₺885 ₺1.120
200 Mbps’e kadar (Fiber) ₺1.030 ₺1.300
500 Mbps’e kadar (Fiber) ₺1.375 ₺1.600
1.000 Mbps’e kadar (Fiber) ₺1.720 ₺1.900

4. Tek Seferlik Hizmet Ücretleri

Hat dondurma, kapama, devir, nakil ve statik IP gibi ek işlemlerde de ortalama %20 oranında artış yapıldı. Yeni ücretler şu şekilde güncellendi :

Hizmet Eski Fiyat Yeni Fiyat
Hat Dondurma ₺125 ₺150
Hat Kapama (Dunning) ₺250 ₺300
Devir Ücreti ₺290 ₺385
Nakil Ücreti ₺600 ₺750
Yalın Erişim Ücreti ₺60 ₺75
ADSL‑NDSL Geçiş Ücreti ₺66 ₺80
NDSL Devre Hazırlama Ücreti ₺27 ₺33
Aylık Tekli Statik IP ₺149 ₺175
Yıllık Tekli Statik IP ₺1.490 ₺1.750

5. Resmî Duyuru ve Kaynak

Resmî olarak Türk Telekom’un web sitesinde yayımlanan “1 Temmuz 2025 Tarife Güncellemesi” duyurusunda, sadece taahhütsüz müşterilerin zamdan etkileneceği, mevcut taahhüt sahiplerinin ise fiyat değişikliğine tabi tutulmayacağı belirtildi .


6. Öneriler

  • Taahhütlü Paket Avantajı: Mevcut avantajınızı korumak istiyorsanız, taahhüt sürenizi sonlandırmadan yeni taahhüte geçmeyi düşünün.

  • Paket Değişikliği: Daha yüksek hız veya ek hizmetleri değerlendirirken, yeni fiyat tablosunu mutlaka karşılaştırın.

  • Cayma Bedeli Bilgisi: Taahhüt bitmeden iptal etmeniz durumunda uygulanacak zamlı cayma bedelini göz önünde bulundurun.


Hazırlayan: [FATİH DOĞAN]
Yayın Tarihi: 11 Haziran 2025

Okumaya Devam Et

Teknoloji

ChatGPT’ye yeni model geldi: o3-pro hakkında tüm bilinenler

Yayımlandı

üzerinde

OpenAI, popüler dil modeli ChatGPT’nin yeni sürümü “o3-pro”yu duyurdu. 11 Haziran itibarıyla resmen tanıtılan yeni model, şirketin şimdiye kadar geliştirdiği en güçlü muhakeme yeteneğine sahip model olarak lanse ediliyor.

OpenAI’a göre o3-pro, özellikle doğruluğun ve araç kullanımının kritik olduğu alanlar için tasarlandı. Modelin blimsel araştırmalar, eğitim, yazılım geliştirme, işletme analizi ve yaratıcı yazarlık gibi çok sayıda alanda üstün performans sergilediği öne sürülüyor.

Şirketin tanıtımına göre model, yalnızca sorulara yanıt vermekle kalmayıp aynı zamanda internet üzerinden güncel bilgi arayabiliyor, PDF ve veri dosyalarını analiz edebiliyor, Python kodları çalıştırabiliyor, görseller üzerinden yorum yapabiliyor ve kullanıcı geçmişini dikkate alarak kişiselleştirilmiş yanıtlar sunabiliyor.

“4’TE 4 GÜVENİLİRLİK”

o3-pro’nun en dikkat çeken özelliklerinden biri ise “4/4 güvenilirlik” testini başarıyla geçtiği iddiası. Bu testte yapay zekanın aynı soruya dört farklı seferde aynı doğru yanıtı vermesi gerekiyor ve o3-pro’nun bunu tutarlı bir şekilde başarabildiği ifade ediliyor.

Ancak modelin yüksek kapasitesinin bedelleri de var. Öncelikle, arka planda çeşitli araçlarla çalıştığı için yanıt süresinin epey daha olduğu, bazı sorulara yanıt alabilmek için 1 ila 3 dakikaya kadar beklemek gerektiği ifade ediliyor.

Ayrıca, görüntü üretme yeteneği bu modelde şu an için mevcut değil. Teknik nedenlerle “geçici sohbetler” (temporal chats) özelliği de devre dışı. Bu, kalıcı hafızanın devre dışı olduğu, yani sohbet geçmişinin hatırlanmadığı özel bir konuşma moduydu.

FİYATLANDIRMA BELLİ OLDU

Bunun yanı sıra, modelin API üzerinden kullanımı da pahalıya patlayabilir. API üzerinden kullanım, bir uygulamanın başka bir uygulamayla otomatik olarak iletişim kurması anlamına geliyor. ChatGPT için bu, kullanıcının OpenAI’ın modelini kendi yazılımına veya hizmetine entegre etmesi, o doğrultuda özelleştirebilmesi demek.

Modelin API kullanımında giriş verileri için 1 milyon token başına 20 dolar, çıkış verileri içinse 80 dolar gibi yüksek ücretler talep ediliyor. Bu da, baz model olan o3’e kıyasla yaklaşık 10 kat daha fazla bir maliyet.

Diğer kullanıcılar içinse o3-pro; ChatGPT Pro ve ChatGPT Team abonelerine 10–11 Haziran itibarıyla sunulmuş durumda. Bu aboneler, artık önceki model olan o1-pro yerine otomatik olarak o3-pro modelini kullanıyor. 

Kurumsal (Enterprise) ve Eğitim (Edu) planlarına sahip kullanıcılar için de modelin dağıtımı önümüzdeki hafta içerisinde tamamlanacak. Geliştiriciler ise model adı olarak “o3-pro”yu seçerek OpenAI API üzerinden bu modele erişim sağlayabiliyor. Modelin, özellikle derin analiz, belge işleme, web tarama, kodlama ve veri yorumlama gibi görevlerde yüksek doğruluk ve araç entegrasyonu isteyen kullanıcılar için ideal olduğu söyleniyor.

Ancak daha hızlı yanıt süresi ve düşük maliyet arayanlar için standart o3 modeli veya GPT-4o mini gibi alternatifler hâlâ geçerli ve daha uygun seçenekler.

MUHAKEME YETENEĞİ NE KADAR GERÇEK?

OpenAI’ın o3 modeli, önceki klasik büyük dil modellerine (LLM) kıyasla daha doğru yanıtlar üretmek üzere tasarlanmış özel “muhakeme” sistemlerinden biri olarak tanıtılmıştı. o3-pro’nun da yapay zeka dünyasında ileri düzey görevlerde kullanılabilecek son derece güçlü bir araç olarak konumlandırıldığı görülüyor.

Muhakeme modelleri, “chain-of-thought” (düşünce zinciri) adı verilen çok adımlı mantık yürütme sürecini kullanarak, daha karmaşık görevleri çözebilmeleriyle öne çıkıyor.

Ancak Apple araştırmacılarının yakın zamanda yayınladığı bir araştırma muhakeme modelleriyle ilgili iddialı söylemlere büyük bir darbe vurabilecek nitelikte. Araştırmaya göre bu modeller karmaşık sorunlar karşısında tamamen çöküyor. Ayrıca bu durumlarda gerçekten muhakeme etmek yerine ezberden yanıt verdikleri ve bir noktada token işlemeyi, yani “düşünmeyi” bıraktıkları belirtiliyor.

Okumaya Devam Et

Teknoloji

IBM kuantum bilgisayarda en büyük engeli aştı: 2029’da “Starling” geliyor

Yayımlandı

üzerinde

IBM, kuantum bilgisayarların önündeki en büyük teknik engellerden biri olarak görülen hata düzeltme sorununu çözdüğünü öne sürdü. Şirketin bilim insanları, bu gelişmeyle birlikte 2029’a kadar dünyanın ilk büyük ölçekli, hatalara dayanıklı kuantum bilgisayarını piyasaya sürmeyi planladıklarını duyurdu.

20 BİN KAT GÜÇLÜ

IBM’in araştırması, mevcut kuantum sistemlerinden 20 bin kat daha güçlü bir sistemin mümkün olduğunu ortaya koyuyor. Şirketin “Starling” adını verdiği yeni sistemin, yaklaşık 200 mantıksal kübit kullanarak 100 milyon kuantum işlemi gerçekleştirebilmesi bekleniyor. IBM temsilcileri bunun yaklaşık olarak 10 bin fiziksel kübite eşdeğer olduğunu söyledi.

Bu sistemin ardından 2033’te daha büyük ölçekli “Blue Jay” adlı modelin devreye alınması planlanıyor. Blue Jay, 2 bin mantıksal kübit ile 1 milyar kuantum işlemi gerçekleştirebilecek.

KÜBİT NEDİR?

Günümüzdeki bilgisayarlar dijital bilgiyi temsil eden en küçük birim olan “bit”ler üzerinden işliyor. Bir bit, yalnızca iki farklı değerden birine sahip olabiliyor: 0 veya 1. Tüm veri, bu 0 ve 1’lerin kombinasyonlarıyla ifade ediliyor. Örneğin, metin, resim ve ses gibi dosyalardaki bilgiler, bitlerin belirli şekillerde düzenlenmesiyle saklanıp işleniyor.

Bu bit’leri, gündelik ihtiyaçlar için elektriği açıp kapatmaya yarayan anahtarlar gibi düşünmek de mümkün. “0” kapatma, “1” ise açma işlevini yerine getiriyor olsun. Bilgisayarlardaki tüm veriler de belirli örüntüler halinde “açılıp kapanarak” çalışıyor.

Kuantum bilgisayarlar ise “kuantum bit”lerini, yani “kübit”leri kullanıyor. Kuantum mekaniğinin süperpozisyon özelliği sayesinde kübitler hem 0 hem de 1 değerini aynı anda taşıyabiliyor. Yani kübitler, elektriğin hem açık hem de kapalı olmasına benziyor. Süperpozisyon prensibi, kübitlerin aynı anda birçok hesaplamayı yapabilmesini sağlıyor.

MANTIKSAL KÜBİT DEVRİMİ

Mantıksal kübit (logical qubit), birden çok fiziksel kübitin bir araya gelmesiyle oluşturulan ve hata düzeltme algoritmalarıyla korunan, daha güvenilir sanal bir kübit türü. Bir mantıksal kübit oluşturmak için yaklaşık 50 ila 100 fiziksel kübit gerekebiliyor. Bu sayı kullanılan hata düzeltme yöntemine göre değişiyor.

Kuantum bilgisayarlar teorik olarak çok güçlü olsalar da, gerçek dünyada çalışan fiziksel kübitler (physical qubits) çok hassas ve kolayca hata yapıyor. Bu da kuantum hesaplamanın en büyük sorunlarından biri.

ÖLÇEKLEMENİN ANAHTARI: LDPC KODU

IBM’in 2 ve 3 Haziran’da arXiv sitesinde erişime açtığı iki yeni çalışmada, kuantum sistemlerdeki hata oranlarını azaltmaya yönelik yeni hata giderme ve düzeltme teknikleri tanıtıldı. Bu yöntemler sayesinde donanımın öncekine göre dokuz kat daha verimli ölçeklenebildiği, yani sistemin daha az kaynakla daha fazla işlem gücü elde edecek şekilde büyütülebildiği ifade edildi.

Araştırmalarda öne çıkan unsur, düşük yoğunluklu parite kontrolü (LDPC) kodları. Bu yeni yaklaşım, kuantum bilgisayarlarda önceki hata düzeltme paradigmalarına kıyasla daha az kübit kullanarak daha etkili sonuçlar alınmasını sağlıyor. IBM, bu sayede kuantum donanımını geçmişteki sınırlamaların ötesine taşıyabilecek bir “hataya dayanıklılık paradigması” geliştirildiğini belirtiyor.

IBM Kuantum Operasyonları Başkan Yardımcısı Jay Gambetta, Live Science’a verdiği röportajda, “Artık bilimsel engeller aşıldı. Geriye sadece mühendislik kaldı” dedi.

HATA DÜZELTMEDEN DAYANIKLILIĞA

Kuantum bilgisayarlar halihazırda var olmasına rağmen, sadece belirli test senaryolarında klasik bilgisayarlardan daha hızlı çalışabiliyor. Bunun temel nedeni, kuantum işlem birimlerinin (QPU) ölçeklenmesinde yaşanan zorluklar. Her yeni kübit sisteme eklendiğinde, kuantum mekaniğinin doğasından kaynaklanan “gürültü”, yani hata oranı artıyor.
LDPC kodları sayesinde bu sorunun büyük ölçüde aşıldığı ifade ediliyor.
Yeni kodlama sistemi, hata giderme işlemlerinde yüzde 90 daha hızlı çalışıyor. IBM, bu teknolojiyi mevcut Heron mimarisinin halefi olan Loon QPU mimarisine entegre edeceğini duyurdu.

100 MİLYON İŞLEM

“Starling” sisteminin, 200 mantıksal kübit kullanarak 100 milyon kuantum işlemine imkan tanıması bekleniyor. IBM yetkilileri, bu hedefin yalnızca LDPC gibi teknolojiler sayesinde mümkün olacağını belirtiyor.

Şirket ayrıca, geliştiricilerin bu yeni kuantum sistemlerine hazırlıklı olabilmesi için Qiskit 2.0 adlı açık kaynaklı yazılım geliştirme kitini duyurdu.

IBM Kuantum Motoru Lideri Blake Johnson, “Amaç hata gidermeden, gerçek hata düzeltmeye geçmek” diyerek artık kuantum alanının deneysel donanım testlerinden çıkıp kullanıma hazır bir teknolojiye dönüşmekte olduğunu vurguladı.

Okumaya Devam Et

Çok Okunanlar