Rus Bilim İnsanları Yapay Zekayı Nesneleri Doğru Tanıması İçin Yeni Yöntem Geliştirdi
HABERRUS - Rusya’da T-Bank Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı’ndan bilim insanları, MISIS Üniversitesi ve MIPT öğrencileriyle iş birliği içinde, yapay zekanın fotoğraflardaki bilinmeyen nesneleri daha doğru şekilde tanımasını sağlayan yeni bir yöntem geliştirdi.
SDDE (Belirginlik-Çeşitlendirilmiş Derin Topluluklar) adı verilen bu yöntem, görüntü işleme hatalarını %20’den fazla azaltarak insansız araçlar ve tıbbi teşhis gibi yüksek doğruluk gerektiren alanlarda önemli katkılar sağlıyor.
Gelişme, Ekim 2024’te Abu Dabi’de düzenlenen IEEE ICIP konferansında sunuldu.
Yeni yöntemin getirdiği yeniliklerden biri, modelin eğitim verilerinin dışındaki bilgileri de dikkate alabilmesi. Bu sayede yapay zeka, önceden bilinmeyen nesneleri daha doğru tanımlayabiliyor.
AIRI Enstitüsü’nden araştırmacı Maxim Golyadkin, bu gelişmenin, yapay zekanın beklenmedik girdilerle karşılaştığında hatalı tahmin yapma eğilimini azaltacağını belirtiyor.
AIRI Enstitüsü Endüstride Yapay Zeka grubunda genç bir araştırmacı olan Maxim Golyadkin, çalışmanın, sinir ağlarının eğitim verilerinden farklı olan ve birlikte çalışamayacakları görüntüleri tanıma yeteneğini geliştiren bir yöntem önerdiğini söylüyor.
Bu soru önemli çünkü sinir ağları, alışılmamış girdilerle karşılaşıldığında çoğu zaman bunu fark edemiyor. Golyadkin şöyle devam ediyor: "Belirsizliği tanımak yerine, güvenilir bir şekilde yanlış tahminler üretebilirler, tıpkı bazı dil modellerinin 'halüsinasyonlar' olarak bilinen yanıltıcı bilgiler sunabilmesi gibi." “Otonom sürüş veya tıbbi teşhis gibi kritik alanlarda sinir ağlarının güvenli bir şekilde kullanılması için bu soruna çeşitli çözümlere ihtiyaç var.”
Araştırmacılar ayrıca modele, görüntülerle çalışırken yalnızca eğitiminde kullanılan veri setlerini değil aynı zamanda kendisine yabancı olan bilgileri de hesaba katmayı öğretti. Bu yaklaşım, modelin önceden bilinmeyen nesneleri tespit etme performansını ve bunların tanımlanmasının doğruluğunu artırdı.
Özellikle otonom sürüş ve tıbbi teşhis gibi kritik alanlarda, bu güvenlik iyileştirmesi büyük önem taşıyor.
Bilgisayarlı görme (CV) pazarının 2024’te 25,8 milyar dolardan 2030’da 47 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Rusya’da ise bu yıl sonuna kadar 600 milyon doları aşacağı öngörülen Bilgisayarlı görme (CV) pazarın, 2030’a kadar yıllık %10,5 büyüme oranıyla 1,1 milyar doları aşması bekleniyor.