Matematiksel Bilgi Grafiği ile Eklemeli Üretimde Güvenilir Modelleme Dönemi
Matematiksel Bilgi Grafiği ile Eklemeli Üretimde Güvenilir Modelleme Dönemi
Yeni framework, eklemeli üretimde süreç ve özellik ilişkilerini matematiksel bilgi grafiğiyle bütünleştirerek daha güvenilir tahminler sağlıyor.
Önemli Noktalar
- Matematiksel bilgi grafiği ve büyük dil modelleri bir arada kullanılıyor.
- Formel ontolojiyle literatürden makine tarafından anlaşılabilir bilgi çıkarımı mümkün.
- Yeni yaklaşım, fiziksel tutarlılığı ve tahmin güvenilirliğini artırıyor.
Framework’ün Temel Özellikleri
Eklemeli üretim (AM) alanında süreç ve malzeme özellikleri arasındaki ilişkilerin doğru şekilde anlaşılması, güvenilir modelleme ve tahmin için kritik öneme sahip. Ancak, mevcut veri odaklı yaklaşımlar, bilginin dağınık temsili ve yetersiz veri koşullarında güvenilir ekstrapolasyonun mümkün olmaması nedeniyle sınırlı kalıyor.
Bu çalışmada, büyük dil modelleri (LLM’ler) ile eklemeli üretim matematiksel bilgi grafiği (AM-MKG) sıkı şekilde entegre edilerek, ontoloji rehberli ve denklemlere odaklı bir framework önerildi. Denklemler, değişkenler, varsayımlar ve bunların anlamsal ilişkileri formel bir ontolojiyle açıkça kodlanıyor; böylece yapılandırılmamış literatür, makine tarafından sorgulanabilir ve çıkarım yapılabilir temsillere dönüştürülüyor.
Teknik Detaylar
LLM tabanlı denklem üretimi, AM-MKG’den türetilen altgrafiklerle koşullandırılarak fiziksel olarak anlamlı fonksiyon formlarının elde edilmesini sağlıyor ve fiziksel olmayan veya kararsız ekstrapolasyon eğilimlerini azaltıyor.
Geleneksel tahmin belirsizliğinin ötesinde, güvenilirliği ölçmek için ekstrapolasyon mesafesi, istatistiksel stabilite ve bilgi grafiği tabanlı fiziksel tutarlılığı birleştiren bütünleşik bir güven skoru geliştirildi.
Sonuçlar ve Potansiyel Etkiler
Ontoloji rehberli bilgi çıkarımı, elde edilen bilgilerin yapısal uyumunu ve nicel güvenilirliğini önemli ölçüde artırdı. Altgrafiklerle yönlendirilen denklem üretimi ise, rehbersiz LLM çıktılarının aksine, fiziksel olarak tutarlı ve istikrarlı ekstrapolasyonlar sağladı.
Bu çalışma, ontoloji tabanlı bilgi temsili, denklemlere dayalı çıkarım ve güven skoru ile eklemeli üretimde ekstrapolatif modellemede yeni bir standart oluşturuyor. Bilgi grafiğiyle güçlendirilmiş LLM’lerin, endüstriyel üretim süreçlerinde güvenilir modelleme için önemli bir araç olma potansiyelini ortaya koyuyor.
Gelecek Perspektifi
2026 yılı içinde, eklemeli üretim sektöründe bilgi grafiği tabanlı ve LLM destekli modelleme yaklaşımlarının yaygınlaşması bekleniyor. Bu gelişme, sektörde veri azlığının ve model belirsizliğinin üstesinden gelmek için yeni fırsatlar sunacak.
Kaynak: arxiv.org