Tebrikler Dr. Barış Yamansavaşçılar
[i18n] postedOnDate ([i18n] lastModified) • 2 [i18n] minutesShort [i18n] read • 246 [i18n] wordsBarış Yamansavaşçılar doktora tezini başarıyla savundu!
Derin Pekiştirmeli Öğrenme ile Havadan Bilişimde Verimli Orkestrasyon Yöntemleri
Özet
Akıllı cihazların yaygınlaşması ve çeşitli Nesnelerin İnterneti (IoT) gereksinimlerinin ardından, hareketlilik, yaygınlık ve gerçek zamanlı tepki açısından sürekli artan kullanıcı beklentileriyle öne çıkan ileri seviye uygulamaların baskın hale geldiğini gözlemliyoruz. Yıllar içinde, bu uygulamaların gereksinimlerini karşılamak amacıyla, bulut bilişim gerekli hesaplama kapasitesini sağlarken, uç bilişim düşük gecikmeyi garanti altına almıştır. Ancak, bu iki temel çözüm, son derece dinamik yükler nedeniyle yeni nesil uygulamalar için yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, tüm uygulama yelpazesi için dinamik, tepki verebilen ve yüksek çözünürlüklü bir 3B hesaplama ortamı sunan yeni nesil bir paradigma olan havadan bilişim (air computing) yaklaşımını ortaya koyuyoruz.
Bu doğrultuda, ilk olarak uç bilişim aracılığıyla yersel kaynakları dikkate alarak derin pekiştirmeli öğrenme (Deep Reinforcement Learning - DRL) ile verimli görev orkestrasyonunu araştırıyoruz. Ardından, hava bilişim ortamlarını doğru şekilde değerlendirebilmek için, kendi geliştirdiğimiz özgün ayrık olay simülatörümüz AirCompSim’i tasarlıyor ve geliştiriyoruz.
Sonrasında ise, kullanıcıların herhangi bir iletişim cihazına ya da hesaplama sağlayan bir sunucuya bağlanamadığı altyapısız bir ortamda, bilinmeyen kullanıcı konumlarına odaklanıyoruz. Bu durum, hizmet kalitesini (QoS) sağlamak için görev aktarımının gerçekleştirilmesinde kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, algılama, konumlandırma, kaynak tahsisi ve çoklu erişimli uç bilişimi (multi-access edge computing) içeren dört ana aşamaya dayanan DRL tabanlı yeni bir yöntem olan DeepAir’i öneriyoruz.
Performans değerlendirme sonuçları, DRL tabanlı yöntemlerimizin sezgisel (heuristic) ve bulanık mantık (fuzzy logic) tabanlı karşılaştırmalı yöntemlerden daha başarılı olduğunu göstermektedir. Böylece, hava bilişim ortamlarında dinamik kapasite artırımı ve görev orkestrasyonu ile ilgili problemler aşılabilir hale gelmektedir.