Tanımı

Sicimsel Veri Boyutlu Öğrenme Modeli (SVBÖM) veya Stringy Data Dimensional Learning Model (SDDLM), klasik yapay sinir ağlarından farklı olarak sicim teorisinden esinlenen ve veri-zaman temelli öğrenmeyi, fiziksel sistemlerden türetilmiş dinamiklerle birleştiren yeni nesil bir yapay zekâ çekirdeğidir. Bu model, nöronlar, katmanlar ve sinapsları; sicim boyutları, titreşim vektörleri ve zaman izleriyle ilişkilendirerek çok boyutlu ve hibrit veri işleme yeteneğine sahiptir. Aşağıda, SVBÖM’nin detaylı açıklaması, avantaj ve dezavantajları, diğer mimarilerle farkları sunulmuştur:

SVBÖM Nasıl Çalışır?

Temel Bileşenler:

• Sicim Boyutu (d): Öğrenme oranı ve π sayısına göre dinamik belirlenir.
• Nöron Titreşim Vektörü: Her nöron sicim boyutundaki bir vektör ile temsil edilir. Vektör değerleri [−1, 1] arasında değişir.
• Katmanlar: Her biri bir sicim boyutunu temsil eder ve geçmiş veri-zaman izlerine göre güncellenir.
• Bellekli Güncelleme: Her nöron, sadece 1MB'a kadar geçmiş veriyi sinaps sayısı oranında hatırlayabilir.
• PID Kontrollü Öğrenme: Hem sinaptik hem de string güncellemeleri için PID (Proportional-Integral-Derivative) algoritması kullanılır.
• Sistemik Final Güncellemesi: Tüm ağırlıklar birleştirilerek son öğrenme güncellemesi yapılır.
• Checkpoints, Defragmentasyon, Buffering: Donanıma dayalı dinamik eğitim akışı optimize edilir.

Bu Teori Ne İçin Kullanılabilir:

• Sınırlı Bellekli Cihazlarda (Edge AI) kendi kendini optimize eden yapay zekâ çekirdeği.
• Çok modaliteli veri işleme: Metin + Görüntü + Matematiksel veri aynı anda.
• Oyun motorları, robotik, fiziksel simülasyonlarda öğrenen sistemler.
• Sistemsel karar alma: Sadece çıktı değil, tüm öğrenme geçmişini analiz eden modeller.
• Sanal Zekâ & AGI (Artificial General Intelligence) yönünde bir temel.

Avantajları

Hibrit Veri İşleme Yeteneği:

• Görsel, metinsel, mantıksal ve matematiksel veri türlerini aynı anda işleyebilir.
• Özellikle çok kaynaklı (multi-modal) yapay zekâ uygulamalarında etkilidir.

Veri-Zaman Tabanlı Öğrenme:

• Geçmiş izler üzerinden öğrenme yapılabildiği için zaman serisi verilerde yüksek başarı sağlar.
• Bu yönüyle LSTM, GRU gibi mimarilerin yerine geçebilir.

Adaptif Öğrenme:

• Öğrenme oranı, sicim boyutu, PID parametreleri ve nöron ağı yapısı eğitim esnasında donanım verisine göre dinamik olarak değişir.

Hebbian + PID Öğrenme:

• Hem biyolojik (Hebbian) hem de mühendislik (PID) ilkelere dayanan çift katmanlı güncelleme sistemi sayesinde daha dengeli ve kontrollü öğrenme sunar.

Kendi Kendini Organize Eder:

• Model kendini yapılandırır, parametrelerini günceller, belleğini optimize eder.
• Eğitim sürecinde insan müdahalesi minimumdur.

Silinme Mekanizması:

• Öğrenmesi negatifleşen ve -1 seviyesine ulaşan nöron/sinaps/katman otomatik olarak sistemden çıkarılır. Bu durum ağı sadeleştirir, aşırı öğrenmeyi ve overfitting’i engeller.

Donanım Duyarlılığı:

• CPU/GPU/RAM kapasitesine göre model genişliği otomatik belirlenir.

Hedeflenen Kullanım Alanları

1. Donanım-Tabanlı Kendini Yapılandırabilen AI Sistemleri

• Kullanım: Gömülü sistemlerde (örneğin, robotik, IoT) donanıma göre otomatik ölçeklenen ve eğitilen AI sistemleri.
• İhtiyaç: Geleneksel modeller, sınırlı donanımda yüksek performans için optimize olamaz.
• SVBÖM Avantajı: Eğitim sırasında CPU, GPU, RAM, IO gibi donanım bilgilerini alır ve buna göre maksimum derinlik, veri genişliği ve bellek modellemesi kurar.

2. Verisi Az Ama Anlamı Derin Sistemler

• Kullanım: Tıp, askeri güvenlik, uzay sistemleri gibi çok az ama kritik verinin olduğu sistemlerde.
• İhtiyaç: Geleneksel modeller, çok sayıda veri ister (örneğin CNN için milyonlarca resim).
• SVBÖM Avantajı: Bellek izleri ve Hebbian öğrenme ile birkaç örnekten genelleme yapabilir. Sicim titreşimleri rastgeleliği yöneterek çeşitlilik sağlar.

3. Hibrit Veri Tabanlı Zeka Uygulamaları

• Kullanım: Aynı anda metin, matematiksel formül, mantıksal yapı ve görsel verileri işleyen sistemler (örnek: ileri bilim asistanları, mühendislik destek sistemleri).
• İhtiyaç: CNN metni, Transformer görseli anlamaz. Ayrı mimariler gerekir.
• SVBÖM Avantajı: Tüm veri türlerini tek bir çekirdekte işleyebilir. Nöronlar, veri türlerine göre kendini yapılandırır (encoder tabanlı).

4. Enerji Verimli ve Sürdürülebilir AI

• Kullanım: Saha robotları, çevrimdışı cihazlar, edge computing.
• İhtiyaç: Geleneksel ağlar sabit hesap yükü taşır.
• SVBÖM Avantajı: PID ile enerji kontrollü öğrenme sağlar. Kendini küçülterek optimize olur (ağ silme özelliği).

5. Otodinamik Öğrenme ve Yaşlanmayan Ağlar

• Kullanım: Uzun süre çalışan sistemler (örneğin 10+ yıl uzay görevleri)
• İhtiyaç: Klasik modeller eğitildikten sonra yaşlanır, öğrenmeyi bırakır.
• SVBÖM Avantajı: Katman-zaman belleğiyle sürekli öğrenir. -1 değerine gelen öğeleri silerek eski bilginin yükünü atar.

6. Yorumlanabilir Yapay Zeka Sistemleri

• Kullanım: Tıp, hukuk gibi kararların açıklanması gereken alanlar.
• İhtiyaç: DNN'ler kara kutu gibidir.
• SVBÖM Avantajı: Sicim vektörleri, öğrenme izleri ve ağırlık hareketleri doğrudan incelenebilir. Neden-sonuç zinciri çıkarılabilir.

Tam Matematiksel Formüller ve Ek Modüller

1.     Katman Sayısı

V bir 1 MB verinin sayısını temsil eder. L Katman Sayısıdır. 3.8 MB veri için 1 katman oluşur.

2.     Sicim Sayısı

3.     Sicim Boyutu

4.     Nöron Titreşim Vektörü

5.     Sinaptik Ağırlık Hebbian Güncellemesi

6.     PID Kontrollü Ağırlık Güncellemesi

7.     Adaptif PID Parametre Güncellemeleri

8.     Aktivasyon (String Güncellemesi)

9. Vektör Normu (Çıkış Değeri)

10. Temporal Bellek (Veri-Zaman İzi)

11. Silinme Koşulu

12. Nöron Sayısı

13. Sinaps Sayısı

14. Final Sistemik Öğrenme Güncellemesi

15. Donanım Kısıtlaması

Sonuç ve Önerilerim

Gömülü sistemlerde, askeri otonom sistemlerde, uydularda, tıp, tarım, ilaç - kozmetik kimya analiz ve yeni potansiyel molekül tespitinde kullanmak için; ascii formatında verileri encode-decode yaparak; Bellek Yönetimi için Slab Allocator, Çoklu İş (Multi-threading) için Work‑Stealing, Cache Optimizasyonu için Loop Tiling, Error handling için Hamming algoritması kullanabilirsiniz. Hebbian içerisinde davranış tespiti ve davranış uygulama için oji algoritması, sıkıştırma için Randomized SVD, kümeleme için mini batch k-means, durum tahmini ve gürültü süzmek için Alpha-Beta Filter kullanabilirsiniz. Orta-yüksek verim, maksimum hız performansı milisaniyeler düzeyinde eğitilmiş modelde yakalanabilir.

Sicimsel Veri Boyutlu Öğrenme Modeli, klasik mimarilerle çözülmesi zor olan sorunlara getirdiği:

• donanıma duyarlılık,
• hibrit veri desteği,
• düşük veri ihtiyacı,
• kendini optimize edebilme,
• açıklanabilirlik

gibi özellikleri sayesinde geleceğin zeki, sürdürülebilir ve uyarlanabilir yapay zekâ sistemlerinde temel bir yapı taşı olabilir.