Matematikçi Matteo Manica: "Yapay zeka bize süper güçler veriyor; bunları nasıl kullanacağımıza biz karar veriyoruz."

Matematiğin tüm disiplinlerin hizmetkarı ve hizmetçisi olduğunu söylerler. Ve bu doğru. Onsuz hiçbir bilim dalı olamaz. Harika bir disiplin olan matematik dünyayı değiştirebilir, ancak diğer disiplinler olmadan tek başına soyut olma riski taşır. Örneğin yapay zeka ile bilimsel keşiflere ve endüstriyel sorunlara uygulanabilir. Ben de tam olarak bunu yapıyorum.

Matteo Manica, uygulamalı olduğu sürece, matematiğe aşık. Avrupa'nın kalbinde, Nobel ve Turing Ödülü sahiplerinin çalıştığı gizli bir hazine olan Zürih'teki IBM Araştırma'da Kıdemli Araştırma Bilim İnsanı. Yapay zekâdan kuantum hesaplamaya kadar en ileri teknolojiler doğuyor.

Manica, yeni ve daha sürdürülebilir malzemeler üretmekten yeni kimyasal formülasyonları modellemeye kadar endüstriyel süreçleri iyileştirmek için yapay zeka modelleri oluşturuyor.

Milano Politeknik Üniversitesi'nde matematik mühendisliği okudu ve başından beri teorinin uygulamayla buluştuğu alanda çalışmayı seçti. "Matematik gerekli bir koşuldur. Her disiplini bir arada tutar, ancak tek başına yeterli değildir. Anlamlandırabilmek için başka araçlara, başka dillere ihtiyacımız var."

Manica ve birlikte çalıştığı ekip, 2020 yılında Zürih'teki IBM Araştırma Merkezi'nde benzeri görülmemiş bir şey yarattı: tamamen yapay zeka tarafından kontrol edilen bir kimya laboratuvarı. ChatGPT, Claude, Granite ve benzeri doğal dil modellerini milyonlarca organik kimya patentiyle eğiterek, otonom olarak yeni moleküller üretebilen bir sistem geliştirdiler.

Sistem şöyle işliyor: Ekrana bir molekül çiziyorsunuz ve özel dil modelleri size nasıl inşa edeceğinizi, hangi reaktifleri kullanacağınızı ve hangi adımları izleyeceğinizi söylüyor. Ardından işlem bir robota aktarılıyor. Ve bu robot işlemi gerçekten gerçekleştiriyor. Elle yazılmış formüller yok, denklemler yok. Sadece kimya dilini okuyup yazabilen bir model var. Molekülleri diziler olarak ele alıyoruz. Sanki model bir cümleyi bir dilden diğerine çeviriyormuş gibi: son üründen başlangıç ​​bileşenlerine.

Manica bugün daha sürdürülebilir ürünler üretmek için modeller oluşturuyor. "Daha sürdürülebilir malzeme ve süreçlerin yaratılmasını destekleyen teknolojiler geliştirmek için büyük şirketlerle iş birliği yaptık ve yapmaya devam ediyoruz: gıda ambalajları, kimyasal formüller ve dayanıklılık ve verimliliği artırmak için pil yaşam döngüsü modellemesi.

Novara'lı 37 yaşındaki bu adam, lisede fen bilimleri okuduktan sonra ana dal olarak karar kıldı. "Anne babam doktor olduğu için felsefe, matematik ve tıp arasında kalmıştım, bu yüzden sınava girdim. Sonra bir profesörün tavsiyesi üzerine Milano Politeknik Üniversitesi'nde matematik mühendisliği bölümünü seçtim." Üç yılını bir yan kuruluşta sistemlerin sayısal simülasyonlarını yaparak geçirdi. "Volkanoloji modelleri, baskı süreçleri modelleri ve atardamarlardaki kan akışı modelleri üzerinde çalıştım." Ardından okula geri döndü. IBM tarafından desteklenen ETH Zürih'te doktora yaptı. "Bugün yaptıklarıma benzer şeyler yaptım, ancak daha çok biyoloji veya hesaplamalı biyolojiye uygulanıyordu." Orada, veri yoğun bağlamlar için tasarlanmış istatistiksel ve makine öğrenimi modelleri kullanmaya başladı. "Genellikle kolayca erişilebilen çok sayıda verinin olduğu alanlarda uygulama alanı bulan bu modelleri aldık ve bunları biyolojik bağlamlar gibi, ilk aşamalarda kullanıma hazır verilerin olmadığı bağlamlara uygulamaya çalıştık. Etkisi inanılmaz: Kurallar veya denklemler dayatmaya gerek kalmadan çok karmaşık sistemleri tanımlayabiliyorlar."

Formüllerden model oluşturmaya alışkın olan onun gibi bir matematikçi için bu bir dönüm noktasıydı. "Matematik okuduğum için, her zaman denklemlerden modeller oluşturdum." Ancak bakış açısını orada değiştirmeye başladı. "Bilime eski usul, neredeyse Newtoncu yaklaşımdan, daha veri odaklı bir yaklaşıma geçtik."

Açıklamak için basit bir örnek kullanıyor: "Ağır bir cismin düşüşü. Düşüşünü görüyorsunuz ve belli bir noktada şöyle diyorsunuz: Sanki bir sabit varmış gibi, ivme var ve bu da kütleye bağlı. Böylece, uygulanan kuvvetin sabit bir g ile bir değişkenin, yani kütlenin çarpımı olması gerektiğini söyleyen kendi küçük sisteminizi yaratıyorsunuz."

Sistem basit olduğu sürece işe yarar. Ancak karmaşıklık arttığında paradigma değişir ve her şeyi modelleyemezsiniz.

Dolayısıyla değişim şu şekilde: "Her şeyi bildiğinizi varsaydığınız deterministik bir yaklaşımdan, yargıyı bir kenara bırakıp şunu söylediğiniz bir sisteme geçtik: Tam olarak kaç değişken olduğunu bilmiyorum, verilerin benimle konuşmasını istiyorum."

Çoğu proje, IBM'in de inandığı gibi, açık kaynak yaklaşımıyla yürütülüyor; çünkü açık kaynak topluluğu içinde iş birliğine dayalı geliştirme en iyi sonuçları veriyor. "Üniversite ortamında olabileceklere çok benzer bir şey yapıyoruz."

Bilim insanları için harika bir yer.

Onu özel kılan ilk şey, Avrupa'nın en iyi üniversitelerinden biri olduğunu düşündüğüm ETH Zürih'e yakın olmamız. Üstelik diğer üst düzey akademik kurumlarla etkileşim kurma fırsatımız da var. Ayrıca, Microsoft, Apple, Google, Nvidia, Anthropic ve OpenAI gibi şirketlerle iş birlikleri içeren son derece canlı bir araştırma topluluğumuz da var.

Ve yine: tarihi bir kurum. IBM'in 1956'da Amerika Birleşik Devletleri dışında açtığı ilk laboratuvardı ve Think Lab'a girdiğinizde, mükemmellikle dolu bir havayı soluyorsunuz. Yapay zeka, kriptografi, fizik, kuantum hesaplama ve moleküler simülasyon alanlarında uzmanlarla tanışabilirsiniz. Nobel Ödülü kazananlardan bazıları burada çalışmıştır. Kafeteryaya gidip fikir alışverişinde bulunabileceğiniz 300'den fazla bilim insanıyla tanışıyorsunuz ve bu sürekli etkileşimden, oyunun kurallarını değiştirebilecek projeler ortaya çıkabiliyor.

Matteo Manica geleceğini burada görüyor.

Matematiğin gerçekten etkili bağlamlarda yeni uygulamalarını bulmayı umuyorum. Örneğin, daha sürdürülebilir endüstrilere geçiş en önemli zorluklardan biri. Her gün kullandığımız malzemeler olan tüketim mallarını düşünüyorum: Tek bir üretim sürecini bile optimize etmeyi başarırsanız, çevre üzerindeki etki muazzam olur. Bunlar görünmez ama derin değişimler. Yeni bir ilaç gibi manşetlere çıkmayabilirler, ancak içinde yaşadığımız dünyayı iyileştirebilir. Bunu sessizce, herkes için yaparlar.

Bir bilim insanı ve müzisyen olan Manica, matematiğin de müzik tutkusunda rol oynadığını savunuyor. "Çalmaya çok zaman harcadım; hâlâ iyi bir seviyede elektrik bas ve kontrbas çalıyorum. Ama aynı zamanda flüt ve alto saksafon da çaldım. Müziğin arkasında da matematik var: titreşen teller, akordu tanımlayan denklemler, armoninin evrimi, Schoenberg'in on iki tonlu sistemleri." Merak uyandıran her zaman matematiktir.

"Bu, ilgimi çeken bir şeydi. Ve eğer matematik tüm bilimlerin hizmetkarı ve hizmetçisiyse, bas da müzikte aynı rolü oynar: onsuz hiçbir şey işe yaramaz ve tek başına hiçbir şey ifade etmez."

Kariyerinizde hepimiz için faydalı olabilecek neler öğrendiniz? "En büyük ders, matematiğin zor olmadığıdır. Belki de onu nasıl öğrettiğimizi yeniden düşünmemiz gerekiyor. Bir tarifim yok ama göründüğünden çok daha kolay olduğunu biliyorum. Sadece korkmamanız gerekiyor. Sabır gerektirir. Her şey gibi pratik gerektirir. Benim yaptığım şeyde özel bir şey yok. Çok hata yaparsınız ama ısrar ederseniz, karmaşıklığın sizi felç etmesine izin vermezseniz, adım adım istediğiniz yere ulaşabilirsiniz."

IBM Research gibi bir araştırma enstitüsüne girmek bile Manica için zor değil. "Onurlar, ödüller veya özgeçmişte yazanlar önemli değil. Birini işe aldığımızda, bunların hepsi tamamen ikincil öneme sahip. Bir beyaz tahtanın veya ekranın önüne oturup bir sorun yazıp birlikte çözmeye çalışıyoruz. İşte o zaman bir insanın nasıl düşündüğünü anlıyorsunuz."

Yapay zeka bilim yapma biçimimizi değiştirecek mi? Hatta bilimsel bir makale yazıp bir keşif yapmamıza bile yol açacak mı? "Evet, bilim yapma biçimimizi değiştirecek. Bugün birçok şey zaten modeller tarafından keşfedilmiş veya önerilmiş durumda. Ancak keşfetmenin ne anlama geldiğini tanımlamamız gerekiyor. Bu konuda endişeli değilim. Belki yapay zeka 10 sayfalık bir bilimsel makale yazıp bunu bizden daha iyi yapabilir, ancak bir fikri açıklayan üç maddemiz olmadan hiçbir şey yapamaz. Sanayi ve toplumun birçok alanında büyük bir etkisi olacak. Bunu doğru kullanmamız gerekiyor. IBM'de, belirli bir soruna göre boyutlandırılmış modeller kullanıyoruz; aşırı pahalı veya güç tüketmiyorlar ve özelleştirilmişler. Çoğu neredeyse bilgisayarınızda kullanılabilir. Yapay zeka bize araştırmacılar için süper güçler verecek. Artırılmış araştırmacılar gibi olacağız..." Ve belki de laboratuvarların sessizliğinde kendimize yeni sorular sormaya başlayacağız.