Algılama ve Karar Verme Sistemlerinde Yapay Zekâ Entegrasyonu: Tasarım, Uygulama Ve Açıklanabilirlik Perspektifi

Özet

Bu kitap bölümü, algılama ve karar verme sistemlerinde yapay zekâ entegrasyonunu tasarım, uygulama ve açıklanabilirlik perspektifiyle ele almaktadır. İlk bölümde, sürücü davranışlarının elektrookülografi (EOG) ve elektrokardiyografi (ECG) sinyalleri kullanılarak gerçek zamanlı izlenmesi ve analizine dair bir sistemin tasarımı ve uygulaması sunulmaktadır. Nesnel, fizyolojik verilere dayalı bu sistem, IoT ve bulut tabanlı altyapılarla desteklenerek sürüş güvenliği alanında önemli uygulamalar vaat etmektedir. İkinci bölüm, derin öğrenme tabanlı görsel sınıflandırma modellerinde kararların anlaşılmasını artırmak amacıyla gradyan-bağımsız açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemlerini karşılaştırmaktadır. ScoreCAM, RISE ve OSA yöntemlerinin performansları geometrik şekil sınıflandırması bağlamında karşılaştırılmış, ScoreCAM’in en dengeli ve doğru açıklamalar ürettiği sonucuna ulaşılmıştır. Üçüncü bölümde ise robotik sistemlerde yapay zekânın güncel entegrasyon yaklaşımları incelenmektedir. Derin pekiştirmeli öğrenme, derin görsel algılama, uçtan uca öğrenme, taklitçi öğrenme ve insan-robot işbirliği gibi yöntemler, robotların çevresel algı, hareket planlama ve karar verme yeteneklerini güçlendirmektedir. Ayrıca robot etiği, güvenlik, açıklanabilirlik ve üretken fiziksel yapay zekâ gibi alanlardaki gelişmeler tartışılmakta, akıllı lojistik, bilişsel robotik, duygusal yapay zekâ ve robotik cerrahi gibi geleceğe yönelik uygulama alanları sunulmaktadır. Bölüm, yapay zekâ destekli robotiklerin üretimden sağlığa, lojistikten sosyal robotik etkileşimlere kadar geniş bir yelpazede geleceğin teknolojilerini şekillendireceğini ve etik, güvenlik gibi önemli boyutlara da odaklanılması gerekliliğini vurgulamaktadır.