AKADEMİDE YENİ ÇAĞ​ – BÖLÜM 3

YAPAY ZEKA DESTEKLİ ARAŞTIRMA VERİ TABANLARI
BÖLÜM III

Hazırlayanlar: Feyza İçel ve Rabia Yüksel

AKADEMİK VERİ TABANLARINDA YAPAY ZEKA ENTEGRASYONU

VERİ TABANLARININ YAPAY ZEKA İLE GÜÇLENDİRİLMESİ

Akademik veri tabanı sistemleri, yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonuyla önemli bir dönüşüm geçirmektedir. “Bilişsel Veri tabanı” adı verilen yeni bir paradigma, yapılandırılmış veri tabanı verilerini önce anlamlı metinlere dönüştürmekte, ardından doğal dil işleme teknikleriyle verilerdeki gizli ilişkileri ortaya çıkarmaktadır. Bu yenilikçi yaklaşım, veri tabanı sistemlerinde bilgi mühendisliği, dil teknolojileri ve makine öğrenmesi alanlarında önemli faydalar sağlamaktadır. Veri madenciliği, öneri sistemleri ve optimizasyon teknikleri sayesinde akademik araştırmaların verimliliği ve etkinliği artırılmakta, daha derin içgörüler elde edilmektedir. Günümüzde yapay zeka destekli akademik veri tabanı çözümleri hızla yaygınlaşmaktadır.

Akademik veri tabanı sistemleri, yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonuyla önemli bir evrim geçirmektedir. Bu evrim sürecinde, geleneksel veri depolama ve erişim işlevlerinden, daha akıllı ve öngörülü sistemlere doğru bir dönüşüm yaşanmaktadır. Bordawekar ve arkadaşlarının (2017) öncü çalışması, bu dönüşümün temel yaklaşımını ortaya koymaktadır. Araştırmacılar, “Bilişsel Veri tabanı” adını verdikleri yeni bir paradigma önermişlerdir. Bu yaklaşımın özgün yönü, yapılandırılmış veri tabanı verilerini önce anlamlı metinlere dönüştürmesi, ardından doğal dil işleme teknikleriyle bu verilerin gizli ilişkilerini ortaya çıkarmasıdır. Bu yenilikçi yaklaşım, “bilişsel zeka sorguları” olarak adlandırılan yeni bir SQL tabanlı analitik sorgu sınıfının geliştirilmesine olanak tanımıştır.

Unuriode ve arkadaşları (2023), veri tabanı sistemlerindeki yapay zeka entegrasyonunun üç temel faydasını tanımlamıştır:

1. Bilgi Mühendisliği ve Temsili: Veri tabanı sistemleri yapay zeka teknikleriyle verileri daha etkili şekilde işlemeye ve sunmaya başlamıştır.
2. Dil ve Dilbilim Teknolojileri: Doğal dil işleme yetenekleri entegre edilerek, veri tabanlarının kullanıcı sorgularını daha iyi anlayabilmesi sağlanmıştır.
3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: İleri düzey veri analizi ve tahminleme yetenekleri eklenmiştir.

Bu faydaların somut bir örneği, Ma ve arkadaşlarının (2022) PubMed üzerinde yaptığı çalışmada görülmektedir. Araştırmacılar, doğal dil işleme tabanlı arama sistemlerinin, geleneksel anahtar kelime aramalarına kıyasla çok daha etkili olduğunu göstermiştir. Bu sistemler %73.83 hassasiyet ve %98.4 geri çağırma oranlarıyla, literatür taramalarında önemli bir ilerleme sağlamıştır.

Veri tabanı sistemlerinin yapay zeka ile güçlendirilmesindeki son gelişmelerden biri, Khan ve arkadaşlarının (2024) çalışmasında incelenen bellek içi veri tabanı sistemleridir. Bu sistemler, özellikle büyük ölçekli veri analizlerinde geleneksel veri tabanı sistemlerine göre daha hızlı ve verimli sonuçlar üretmektedir.

Zhou ve diğerlerinin (2022) yürüttüğü çalışmada görüldüğü üzere veri madenciliği, makine öğrenmesi ve diğer yapay zekâ teknikleri, araştırmacılara veri tabanlarındaki gizli örüntüleri keşfetme, daha doğru tahminler yapma ve karar vermeyi kolaylaştırma imkanı sunuyor. Örneğin, yapay zekâ tabanlı kişiselleştirilmiş öneri sistemleri araştırmacılara ilgi alanlarına uygun içerik önerebiliyor. Ayrıca, yapay zekâ algoritmalarının veri tabanı optimizasyonu, sorgu işleme ve indeksleme gibi alanlarda kullanılması da mümkün hale geliyor. Bu entegrasyon, akademik araştırmaların verimliliğini artırarak, daha derin içgörüler sağlayabilir ve yeni bilimsel buluşlara yol açabilir.

Günümüzde akademik veri tabanlarının yapay zeka ile güçlendirilmesi hız kazanmaya devam etmektedir. Clarivate (2024), Academic AI Platform’u geliştirerek yapay zekanın akademik araştırma süreçlerine entegrasyonunda yeni bir aşama başlatmıştır. Platform, semantik arama altyapısı, özelleştirilmiş API’ler ve merkezi büyük dil modelleri yönetimi gibi ileri teknolojiler kullanarak Web of Science, ProQuest ve Primo gibi akademik veri tabanlarının yeteneklerini geliştirmektedir. Başaran ve Yeşilbaş Özenç’in (2024) araştırmasında incelenen Sciwheel ve JabRef gibi veritabanı yönetim araçları da benzer şekilde yapay zeka yetenekleriyle zenginleştirilmektedir.

YAPAY ZEKA DESTEKLİ VERİ TABANI ÖRNEKLERİ

Yapay zekâ teknolojileri, akademik araştırmaların daha hızlı, daha verimli ve daha doğru bir şekilde yapılmasına yardımcı oluyor. Bu bağlamda, akademisyenlerin, kütüphanecilerin ve araştırmacıların araştırmalarını kolaylaştıran ve daha derin analizler yapmalarını sağlayan çeşitli yapay zekâ destekli veri tabanları mevcut.

En popüler örnekleri aşağıda bulabilirsiniz.

1. Scite

Scite, yapay zekâ tabanlı bir akademik kaynak analiz platformudur. Bu platform, akademik makalelerin atıf türlerini analiz ederek makalelerin “destekleyici” veya “karşıt” olarak sınıflandırılmasını sağlar. Scite’ın sunduğu temel özellikler:

• Atıf Analizi: Atıfların pozitif, negatif ya da nötr olup olmadığını belirleyerek araştırmacılara daha nitelikli bir veri sunar.
• İlgili Makalelerin Bulunması: Araştırmacılar, belirli bir konuda destekleyici veya karşıt görüşteki çalışmaları hızlıca bulabilir.
• Etkili Referans Yönetimi: Bilimsel tartışmalarda kaynakları etkin şekilde analiz etmeyi sağlar.

2. Scopus AI

Scopus.ai, akademisyenlere yeni ve trend olan araştırma fırsatlarını keşfetme imkânı sunan yapay zekâ destekli bir araçtır.

• Trendler: Son 2 yıldaki akademik yayınları tarayarak yükselen araştırma konularını ve fırsatları belirler.
• Konu Özetleri: RAG Fusion teknolojisi ile araştırma konularında özet ve detaylı analizler sunar.
• Kavram Haritaları: Anahtar kelimelerle etkileşimli kavram haritaları oluşturarak araştırma alanları arasındaki bağlantıları gösterir.

3. Consensus

Consensus, yapay zekâ destekli bir literatür tarama aracıdır ve bilimsel sorulara en iyi yanıt veren araştırmaları hızlı bir şekilde sunmayı amaçlar.

• Soru-Cevap Odaklı Arama: Araştırmacıların doğrudan sorularına yanıt olabilecek literatürü tarar.
• Anlamlı Bilgi Sentezi: Konuyla ilgili en güvenilir çalışmaları bir araya getirerek yanıtları sentezler.
• Veri Doğrulama: Taradığı içeriklerin bilimsel doğruluğunu kontrol eder, bu sayede güvenilir sonuçlar sağlar.

4. System Pro

System Pro, araştırmacıların bilimsel literatürü bulmasına, sentezlemesine ve bağlamlandırmasına, yeni bakış açıları ortaya çıkarmasına ve araştırmayı hızlandırmasına yardımcı olur.

• Araştırma Sentezi: Yapılan aramalara dayanarak, araştırmaların güvenilir ve güncel bir özetini alırsınız. Bu özet, literatürdeki benzerlikleri ve farklılıkları hızlıca belirlemenizi sağlar, böylece hangi konularda uzlaşıldığını ve hangi alanlarda farklı görüşlerin bulunduğunu kolayca görebilirsiniz.
• Literatür Taraması: PubMed’de bulabileceğiniz tüm makaleleri özetleriyle ve anahtar noktalarıyla beraber bulmanızı sağlar.
• Veri Dışa Aktarımı: Araştırma bulgularını yapılandırılmış veri olarak dışa aktararak, analizinizi hızlandırmanıza, verileri daha kolay bir şekilde analiz etmenize olanak tanır.

5. ai

Jenni.ai, araştırmacılara bilimsel yazı süreçlerinde rehberlik eden bir yapay zekâ aracıdır.

• Akıllı Yazı Asistanı: Bilimsel metinlerin yapısına göre yazı önerilerinde bulunur.
• Kaynak Önerisi: Yazım sırasında ilgili olabilecek akademik kaynakları önerir.
• Veri Odaklı Yazım Desteği: Araştırmalar için doğru veri ve literatür özetlerini hızlıca sunar.

6. ai

Perplexity.ai, büyük veri kümelerini analiz eden ve akademik araştırmalar için anlamlı bilgi çıkaran bir yapay zekâ aracıdır.

• Karmaşık Veri Analizi: Büyük ölçekli veri kümelerindeki ilişkileri ortaya çıkarır.
• Otomatik Bilgi Özetleme: Verilerden çıkarımları özetleyerek araştırmacıların zamandan tasarruf etmesini sağlar.
• Konu Bazlı Derinlemesine Araştırma: Belirli araştırma alanlarında derinlemesine veri incelemesi sunar.

7. Scholarcy

Scholarcy, akademik makalelerin önemli noktalarını hızlıca özetleyen ve verileri anlaşılır bir formatta sunan bir araçtır.

• Hızlı Makale Özetleme: Makalelerin uzun içeriklerini kısa özetlerle sunar.
• Otomatik Kaynak Yönetimi: Çalışmalarda kullanılan kaynakları düzenler ve yönetir.
• Anahtar Bilgilerin Çıkarımı: Makalelerden, özetleme yoluyla anahtar bilgiler çıkarır ve kullanıcıya sunar.

8. ResearchRabbit

ResearchRabbit, araştırmacıların çalışma alanlarına yönelik içerik önerileri sunarak, akademik bağlantıları keşfetmelerine yardımcı olan bir yapay zekâ aracıdır.

• Kapsamlı Kaynak Taraması: Kullanıcının ilgilendiği konulara göre içerik önerileri yapar.
• İlgili Çalışmaların Keşfi: İlgili araştırmalar ve çalışmaları kolayca bulabilmeniz için e-posta ile bilgi almanızı sağlar.
• Akademik Ağa Erişim: Aynı alanda çalışan diğer araştırmacılarla bağlantı kurmayı destekler.

9. ScholarAI

ScholarAI, bilimsel içeriklerin keşfedilmesini hızlandıran ve araştırmacılara özel öneriler sunan bir yapay zekâ platformudur.

• İçerik Keşfi: Araştırmacının ilgi alanlarına göre makale ve veri önerisi yapar.
• Gelişmiş Arama Motoru: Spesifik bilimsel terimlere göre en uygun literatürü tarar.
• Akademik Bilgi Sentezi: Kullanıcının ihtiyacına göre bilgileri özetler ve kaynakları bir araya getirir.

10. Connected Papers

Connected Papers, bilimsel makaleler arasındaki ilişkiyi görselleştirerek akademisyenlere benzersiz bir perspektif sunar. Bu araç, belirli bir makale ile bağlantılı olan diğer çalışmaları görsel olarak haritalandırır.

• Bağlantılı Makale Haritası: Araştırmacılar, bir makale üzerinden yola çıkarak aynı konudaki ilgili çalışmaları görsel olarak inceleyebilir.
• Yeni Alanları Keşfetme: İlgili çalışmaları keşfederek literatürde yeni alanları daha rahat bulmaya olanak tanır.
• Kapsamlı Literatür Analizi: AI destekli analizle ilgili çalışmaların geçmişini ve güncel durumunu anlamak kolaylaşır.

11. . Sciwheel

Sciwheel, akademisyenlerin makale yazma ve referans yönetme süreçlerini hızlandıran bir platformdur. AI desteğiyle verimliliği artırarak referans yönetimini basitleştirir.

• Referans Yönetimi: Akademisyenler, makalelerden kolayca referans toplayabilir ve projelerini düzenleyebilir.
• Kolay Entegrasyon: Sciwheel, Google Docs ve Microsoft Word gibi platformlarla entegre çalışır.
• Verimli Çalışma Alanı: İşbirlikçi çalışmalarda araştırmacıların aynı anda çalışma yapmasını sağlar.

12. . JabRef

JabRef, özellikle açık kaynaklı ve akademisyenlerin kullanabileceği referans yönetim yazılımlarından biridir. Ücretsiz olarak sunulması ve kolay kullanımıyla dikkat çeker.

• Referans Veri Tabanı Oluşturma: Çeşitli formatlardaki kaynakları düzenlemek ve kategorize etmek için uygundur.
• BibTeX Desteği: BibTeX formatında referans yönetimi yaparak özellikle akademik makale yazımında büyük kolaylık sağlar.
• Topluluk Destekli Gelişim: Kullanıcı topluluğunun katkılarıyla gelişen yapısı, sürekli güncellemelerle genişler.

13. GenAI

GenAI, araştırmacılar için yapay zekâ destekli analiz süreçlerini hızlandıran ve yenilikçi çözümler sunan bir teknolojidir. ScienceDirect’in güvenilir, hakemli içeriklerine dayanan GenAI, araştırma sürecini daha verimli hale getirmeyi amaçlar.

• Sohbet Diliyle Anlama: Kullanıcıların doğal dilde sorduğu soruları anlayarak, araştırmacıların neye ve neden ihtiyaç duyduğunu belirler.
• Veri Toplama ve Özetleme: ScienceDirect’in hakemli makalelerinden, saniyeler içinde ilgili bilgileri toplar, sentezler ve özetler.

14. . Scispace

Scispace, yapay zekâ destekli akademik araştırma platformlarından biridir ve özellikle makale yazma sürecinde kullanıcıya kılavuzluk eder. İlgili literatür taraması ve araştırma geliştirme süreçlerine yardımcı olur.

• Literatür Taraması ve Analiz: AI desteğiyle belirli bir konuda geniş bir literatür taraması yapar.
• Makaleleri Özetleme: Uzun metinleri özetleyerek akademisyenlerin bilgiye daha hızlı erişmesini sağlar.
• PDF-Video dönüştürme: Araştırma belgelerinizi tek tıkla videoya dönüştürmenizi sağlar.

15. . Clarivate AI (Web of Science ve EndNote ile Entegrasyonlu)

Clarivate AI, akademik ve bilimsel araştırmalarda kullanılan birçok ürün ve hizmete yapay zekâ çözümleri entegre eden geniş bir platformdur. Clarivate’in sunduğu başlıca özellikler:

• Literatür Tarama ve Analiz: AI destekli Web of Science entegrasyonu ile araştırmacılara güçlü bir literatür inceleme desteği sunar.
• Atıf ve İndeks Analizleri: Akademisyenler için özellikle etki faktörü, h-indeksi gibi metrikleri hızlıca analiz etme imkânı sağlar.
• EndNote ile Entegrasyon: Referans yönetimini yapay zekâ destekli verilerle kolaylaştırır.