Sosyal Ağlarda Grafik Sinir Ağı Nedir?
LinkedIn’e giriş yaptığınızda karşınıza çıkan bağlantı önerileri, yalnızca benzer eğitim veya iş geçmişine sahip olduğunuz kişilerle sınırlı kalmaz. Bazen hiç beklenmedik bağlantılarla karşılaşırsınız. Bu önerilerin arkasındaki yapay zeka sistemi, Grafik Sinir Ağı (GNN) adı verilen gelişmiş bir algoritma yapısını kullanır.
GNN’ler, düğümler (kişiler, şirketler veya içerikler) ve bu düğümler arasındaki bağlantılardan oluşan matematiksel yapılardır. LinkedIn gibi sosyal ağlarda bu düğümler kullanıcıları, bağlantılar ise aralarındaki ilişkileri temsil eder. Algoritma, her kullanıcının yakın çevresinden bilgi alarak öneri sistemini oluşturur.
LinkedIn’in BaÄŸlantı Öneri Algoritması Nasıl Çalışır?
Sistemin çalışması yalnızca bireysel verileri değil, aynı zamanda bireylerin etkileşimde bulunduğu içerikleri ve bağlantı ağlarını da içerir. Örneğin, kız kardeşinizin bağlantıda olduğu bir kişi aynı zamanda sizin beğendiğiniz gönderilerle etkileşime geçtiyse, algoritma bu karmaşık ilişkiler üzerinden sizinle arasında potansiyel bir bağ olabileceğini öngörebilir.
Bu yaklaşım, yalnızca sosyal medya için değil, daha karmaşık sistemlerde de uygulanabilir. Özellikle biyomedikal veri analizi ve ilaç geliştirme alanlarında bu tür grafik temelli algoritmalar yeni ufuklar açıyor.
Aynı Mantıkla İlaç Keşfi Mümkün mü?
Geleneksel ilaç geliştirme süreci, milyarlarca dolar ve uzun yıllar gerektirir. Ancak ilaç yeniden kullanımı (drug repurposing) olarak bilinen yaklaşım, mevcut ilaçların yeni kullanım alanlarını keşfetmeye odaklanır. Bu yaklaşım, maliyet ve zaman açısından büyük avantajlar sunar.
Ä°laçların hedeflediÄŸi proteinler ve bu proteinlerle iliÅŸkili hastalıklar üzerine kurulu veritabanları yıllar içinde ciddi biçimde geliÅŸti. ÖrneÄŸin, DrugBank veritabanı 2006’da yalnızca 841 onaylı ilaç içerirken, 2024 itibarıyla bu sayı 2.751’e ulaÅŸtı. Bu veri hacmi, grafik temelli modeller için oldukça deÄŸerli bir temel oluÅŸturuyor.
Biyomedikalde Yapay Zekanın Rolü
Bu geniş veri setleriyle, ilaçlar ve proteinler arasındaki ilişkiyi düğümler ve bağlantılar üzerinden tanımlayabileceğimiz bir grafik ağı oluşturmak mümkündür. Bu ağda, her ilaç bilinen protein etkileşimleriyle birlikte bir düğüm olarak tanımlanır. Tıpkı LinkedIn’in öneri sisteminde olduğu gibi, ilaçlar da bağlantı ağı üzerinden yeni hedefler belirleyebilir.
Yapay zeka, mevcut verilerden öğrenerek, daha önce bilinmeyen ancak biyolojik olarak mümkün olan ilaç-protein etkileşimlerini tahmin edebilir. Bu tahminler, laboratuvar ortamında test edilerek zaman ve maliyet açısından büyük avantaj sağlar.
GeNNius Modeli: İlaç Yeniden Kullanımı İçin Bir Çözüm
Navarra Ãœniversitesi’nde geliÅŸtirilen GeNNius adlı model, bu fikri doÄŸrudan uygulamaya geçirmiÅŸ bir örnek. Model, sadece bir dakika içinde yaklaşık 23.000 etkileÅŸimi deÄŸerlendirebilecek kapasiteye sahip. Bu hız, geleneksel yöntemlere kıyasla ciddi bir verimlilik avantajı sunuyor.
GeNNius modeli yüksek doğruluk oranına sahip olsa da, hâlâ geliştirilecek yönleri mevcut. Özellikle sistemin hakkında sınırlı veri bulunan moleküllerle olan etkileşimlerde düşük güvenilirlikli tahminlerde bulunması bir zorluk olarak öne çıkıyor. Ancak bu engellerin aşılması halinde model, hastalara özel ilaç kullanımı öneren kişiselleştirilmiş tıp sistemlerinin temelini oluşturabilir.
Daha fazla yapay zeka içeriği için Yapay Zeka ve Robotik kategorimizi ziyaret edin.
