A folyamatos adatfejlesztések és a csúcstechnológiás matematikai és adattudományi módszerek elterjedésével a kutatók határokat feszegetnek olyan területeken, mint a biológia, az orvostudomány és a környezettudományok. Egyik fő megközelítés, amelyet alkalmaznak, az inverz problémák koncepciója, melynek célja a megfigyelt jelenségek mögötti okok feltárása. Az alapkoncepció az azonosítható modell előállításával foglalkozik. Az információ akkor érhető el, amikor egy szervezet különböző szervei vagy események össze vannak kötve, és a végső egység következik.
A generatív mesterséges intelligencia (MI) területén vezető szerepet játszik az effajta kihívásnak való megfelelés. A generatív MI modellek kitűnően teljesítenek azáltal, hogy képesek megtanulni az edzési adathalmaz alapján a struktúrát, amely lehetővé teszi számukra, hogy olyan új tartalmat hozzanak létre, amely összhangban van a megtanult mintákkal. Ez a képesség hatalmas potenciállal bír az inverz problémák kezelésében, különösen az kép helyreállítás területén.
A Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) kutatócsoportja, az együttműködésben működő londoni Imperial College és University College London, jelentős előrelépéseket tett ezen a területen. Munkájukat bemutatják az előttünk álló Nemzetközi Tanulmány Képviselése Konferencián (ICLR), ahol bevezetnek egy forradalmian új nyílt forráskódú algoritmust, amelyet Elágazó Variációs Difúziós Modellként (CVDM) ismertek. A generatív MI-t felhasználva ez a modell javítja a képek minőségét azzal, hogy képes képeket helyreállítani véletlenszerű zajból, és ezáltal alternatívát nyújt az elterjedt difúziós modellekkel szemben. Emellett alkalmazkodóképessége miatt számos alkalmazáshoz megfelelővé válik.
A mikroszkópiás képértelmezés példázza az inverz probléma helyzetét. Gabriel della Maggiora, a CASUS PhD hallgatója és az ICLR cikk vezető szerzője, magyarázza: „A mikroszkópos képek megfigyelése értékes betekintéseket nyújt mintáinkba. Szofisztikált számítások alkalmazásával képesek vagyunk felderíteni a rejtett részleteket és magasabb felbontású vagy jobb minőségű képeket szerezni.” Azonban az út a nyers megfigyelések és ezek az előzetesen feldolgozott képek között gyakran nem triviális feladat. A zajos, hiányos és bizonytalan adatok tovább bonyolítják a helyzetet, hangsúlyozva az inverz problémákra vonatkozó innovatív megoldások fontosságát.
A generatív MI modellek, mint ahogy az egyre népszerűbbvé váló difúziós modellek is, az eszközök, amelyeket választani kell a kihívások kezeléséhez. Ezek a modellek az alap zajból indítanak egy iteratív adatgenerálási folyamatot, fokozatosan finomítva azt, hogy koherens és valósághű kimeneteket állítsanak elő. Például az kép generálás területén a difúziós modellek kiválóak abban, hogy olyan új képeket hozzanak létre, amelyek egyeznek az eredeti edzési adathalmazban megfigyelt mintákkal.
A generatív MI és a CVDM algoritmus erejének felhasználásával a kutatók éppen a bonyolult és hiányos adatok rejtélyeinek feltárásának szélén állnak. Ezek az innovatív megközelítések új bepillantásokat nyitnak és utat mutatnak a különböző tudományos területeken való fejlődés irányába. Az előrehaladás és a generatív MI, valamint a haladó matematikai technikák és a nagy adatok kombinációja átalakítja a problémamegoldás táját, végső soron mélyebb megértést nyújtva körülöttünk lévő világról.
GYIK
The source of the article is from the blog scimag.news