Giriş

Fortran en eski programlama dillerinden biridir; 1950'lerde bilimsel ve mühendislik uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır. Eski bir dil olmasına rağmen Fortran, özellikle bilimsel bilgi işlem alanında olmak üzere yüksek performanslı bilgi işlemde hala benzersiz bir şekilde geçerlidir. Ancak yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında, insanlar genellikle Fortran'ın ilgili olup olmadığını merak ederler. Bu makalede Fortran'ın güçlü yönleri, bilimsel hesaplama ve yapay zekadaki konumu ve yeni dillere ayak uydurmaya devam edip edemeyeceği tartışılmaktadır.

Bilimsel Hesaplamada Fortran'ın Mirası

Fortran, bilimsel hesaplamada kullanılan Formül Çevirisi için kullanılan eski bir terminolojidir. Fortran dili, fizik, iklim modelleme ve hesaplamalı kimya alanlarının çoğunda birkaç on yıl boyunca yaygın olarak kullanılmıştır. Aslında, büyük ölçekli sayısal hesaplamalarda yüksek performanslı uygulamaları ele almak için yaklaşık yirmi yıldır ana dil olmuştur.

Fortran, bilimsel simülasyonlar ve sayısal modeller için mükemmel bir seçimdir çünkü matematiksel hesaplamayı vurgular ve zamanın en optimize derleyicilerini verir. Mevcut bilimsel kütüphanelerin ve algoritmaların çoğu hala Fortran'ı kullanmaktadır ve bunları test etmek ve optimize etmek için yeterli zamanları olmuştur. Hatta, dünyanın en hızlı bilgisayarları, hesaplama güçleri nedeniyle hala Fortran kodlarını çalıştırmaktadır.

Yüksek Performanslı Hesaplamada Fortran Kullanmanın Avantajları

Fortran'ın güçlü noktalarından biri, bilimsel hesaplamanın temelleri olan kayan nokta hesaplamaları ve dizi tabanlı işlemler için oldukça verimli olmasıdır. Bu nedenle, tasarımı performansı diğer hususlara tercih eder, böylece Python veya Java gibi daha genel amaçlı dillere kıyasla büyük veri kümelerini etkileyici bir hızla işleyebilir.

Fortran paralel hesaplamayı destekler, ancak bu işlemciler arasında simülasyon yapmak için oldukça kritiktir. Elbette, Yüksek performanslı hesaplama, karmaşık sistemlerin simülasyonunun genellikle bilgisayarların ağır hizmet uygulamasını gerektirdiği birincil alanlardan biridir.

Fortran, ölçeklenebilirliğin yanı sıra verimlilik açısından da benzersizdir ve özellikle sadece matematik model tabanlı görevler, örneğin diferansiyel denklemler veya bilimlerdeki çoğu uygulamada yaygın olan tüm hesaplama açısından yoğun hesaplamalar için kalır.

Fortran ve AI/ML

Fortran geleneksel bilimsel hesaplamada harika işler çıkarırken, yapay zeka ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda bu pek de geçerli değildir. Tipik olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri, TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn gibi kütüphane ekosistemleri geliştirildiği için daha çok Python gibi modern dillere dayanmaktadır. Tüm bunlar, kullanımı kolaylaştırırken yüksek esneklik sağlar - bu, yapay zeka ile ilgili algoritmalar geliştirmeye devam eden geliştiriciler ve araştırmacılar için daha acil olabilecek bir avantajdır.

Fortran YZ'ye çok fazla katkıda bulunamasa da, algoritmaların yüksek performanslarının hedeflendiği alanlara uygulanabilir. YZ'deki alanlar arasında, bazı büyük ölçekli simülasyonlar, Python veya C++ gibi diğer dillerle birlikte Fortran kodlarının sağladığı verimlilik yardımıyla yüksek performanslı görevlerden yararlanabilir.

İklim modelleme, akışkanlar dinamiği ve hatta fizik simülasyonu gibi ağır sayısal hesaplama içeren uygulamalar Fortran'ın güçlü performansından yararlanmaya devam edebilir. Böyle zamanlarda Fortran, karmaşık modellerin ortaya çıkmasına neden olan hesaplama yoğunluğunu absorbe edebildiği için yapay zeka teknolojisine yardımcı olarak düşünülebilir.

Yeni Sorunlar ve Alternatifler

Sahip olduğu avantajlara rağmen Fortran'ın mevcut programlama dünyasında çeşitli dezavantajları vardır. Bunlardan en önemlisi, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarının ihtiyaçlarına uygun az sayıda modern kütüphaneye sahip nispeten küçük bir topluluk olmasıdır. Fortran bu konuda, yapay zeka ile ilgili birçok çerçeve için güçlü desteğe sahip çok zengin bir ekosisteme sahip olan Python ile karşılaştırılamaz.

Bu aynı zamanda Fortran'ı yeni öğrenenler için, özellikle Python veya JavaScript'in daha okunaklı sözdizimiyle karşılaştırıldığında, o kadar kolay bir dil haline getirmez. Bu nedenle, daha hızlı geliştirme döngüleri sağlayan modern dilleri tercih eden yeni nesil programcılar arasında daha az popüler hale gelmiştir.

Dilleri için, bilimsel hesaplama ve yapay zeka Python, C++, Julia adlı bir koda uyarlandı ve Python sadece kütüphanenin kapsamlı olabileceği için değil, aynı zamanda bu programlamanın yazılması çok kolay sözdizimine sahip olduğu için de son derece popüler hale geldi. Veri bilimcileri ve yapay zeka araştırmacıları için benimsenme hemen gerçekleşti çünkü Julia aynı zamanda Fortran benzeri performans özelliklerini taklit etme gücüne sahip, ancak parlak yeni bir umut vaat eden modern işlevler sunuyor.

Sonuç

Fortran, özellikle büyük ölçekli sayısal simülasyon ve yüksek performanslı hesaplamaları içeren işlevlerle bilimsel hesaplamada önemli bir araç olmaya devam etmektedir. Bu nedenle, Fortran hiçbir zaman YZ ve Makine öğrenimi içeren programlarda ilk tercih olmasa da, gerçekten yararlı olduğu alanlar tesadüfen YZ ile bağlantılı bir alandır:.

Python veya Julia gibi yeni bir modern dil bile, çok canlı bir gelişim göstermesine ve kullanıcı dostu olma özelliğini kazanmasına rağmen, Fortran'ın YZ yönündeki faaliyetini kesinlikle sadece niş bir alanla sınırlayacaktır. Ve YZ'nin sürekli değişen doğasıyla birlikte, programcılar için hem performans hem de modern olanaklar kullanılarak uygulanan belirli eğilimler ortaya çıkacaktır. Fortran, YZ'deki gelişmelerin ana akımının dışında bir yer alarak bilimsel uygulama dili rolünü oynamaya mahkumdur.