MIT, felaket verisi görmeden en kötü senaryoları üreten yöntemi Nature Communications’da yayımladı
Kai Chang ve Themis Sapsis’in geliştirdiği yöntemin adı Extreme Event Aware, kısaca eta-learning. Algoritma bir bölgenin sıradan günlük hava kayıtlarından öğreniyor ve tarihte hiç yaşanmamış ama istatistiksel olarak mümkün olayların süresini, şiddetini ve etki alanını haritalıyor.
Kaynaklar
- Nature Communications, “Extreme Event Aware (η-) Learning”, (doi.org)
- MIT News, “Generating scenarios for extreme events, without extreme data”, (news.mit.edu)
Bu haber hakkında
Bu haber Instagram’da @jarrus.ai hesabında 4 Eylül 2026 tarihinde paylaşıldı.
Bu haberde bir hata mı var? [email protected] · Instagram
Kısa link: thejarrus.com/mit-felaket-senaryolari
Aynı konuda
Robot testleri: en iyi model bile 84 robot görevinin sadece %19’unu başardı, 63 görev hiçbir model tarafından çözülemedi
7 Ekim’de yayımlanan RobotWorld testinde en iyi model GPT-6 Astra, 84 simülasyon görevinin yalnızca 16’sını tamamladı; 63 görevi hiçbir model çözemedi.
OpenAI’ın görsel modeli, yoğun metin içeren görsellerde neredeyse kusursuz skor aldı
Westlake Üniversitesi öncülüğündeki UltraText Bench testinde OpenAI’ın GPT Image 2 modeli 100 üzerinden 99,35 puanla 24 yapılandırma arasında birinci oldu.
Anthropic, Bay Area’da biyoloji deneyleri yapan bir laboratuvar işletiyor
Anthropic, Bay Area’da Claude’un insan gözetiminde otomatik laboratuvar cihazlarını yönetmesini hedefleyen bir biyoloji laboratuvarı işletiyor.