با پیشرفت های مداوم در حوزه داده‌های بزرگ و ظهور روش‌های پیشرفته ریاضی و علوم داده، پژوهشگران کرانه‌های دانش را در زمینه‌هایی مانند زیست‌شناسی، پزشکی و علوم محیطی گسترش می‌دهند. یکی از رویکردهای کلیدی که در حال استفاده است، مفهوم مسائل معکوس است که هدف از آنان برکنار کردن علت‌های پنهان پشت پدیده‌های مشاهده شده است. در زمینه پردازش تصویر، چالش در بازیابی اطلاعات دقیق از تصاویر خاکستری یا بهبود وضوح و کیفیت تصاویر میکروسکوپی قرار دارد. با این حال، پیچیدگی‌ها و عدم قطعیت‌های مرتبط با این مسائل معکوس پازل‌های ریاضی هیجان‌انگیزی ایجاد می‌کنند که به راه‌حل‌های نوآورانه نیاز دارند.
در پیشبرد این چالش‌ها، حوزه هوش مصنوعی تولیدی (AI) نقش برجسته‌ای دارد. مدل‌های AI توانایی عالی در یادگیری توزیع پایه داده‌های آموزشی را دارند و این امکان را فراهم می‌کنند تا محتوای جدیدی تولید کنند که با الگوهای یادگرفته ارتباط داشته باشد. این قابلیت بسیار بزرگی در حل مسائل معکوس دارد، به ویژه در زمینه بازسازی تصویر.
تیم تحقیقاتی در مرکز فهم سیستم‌های پیشرفته (CASUS)، همکاری با دانشگاه امپریال لندن و دانشگاه کالج لندن، گام‌های مهمی در این زمینه برداشته است. آن‌ها در کنفرانس بین‌المللی نمایشگاه‌ها و نمایندگی‌ها آموزشی (ICLR) کارهای خود را معرفی کرده‌اند و الگوریتم نوآورانه متن‌بازی به نام مدل پخش گسسته شرایطی (CVDM) را معرفی کرده‌اند. با بهره بردن از هوش مصنوعی تولیدی، این مدل کیفیت تصویر را با بازسازی تصاویر از نویز تصادفی افزایش می‌دهد و جایگزین کارآمدی برای مدل‌های پخش پایه است. علاوه بر این، انعطاف‌پذیری آن باعث شده که برای یک طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مناسب باشد.
تجزیه و تحلیل تصویر میکروسکوپی مثالی از سناریوی مسئله معکوس است. گابریل دلا ماجیورا، یک دانشجوی دکترای در CASUS و نویسنده اصلی مقاله ICLR، توضیح می‌دهد: «مشاهده تصاویر میکروسکوپی به ما بینش‌های ارزشمندی از نمونه‌هایمان می‌دهد. با استفاده از محاسبات پیچیده، می‌توانیم جزئیات پنهان را کشف کرده و تصاویر با وضوح بالاتر یا با کیفیت بهتر بدست آوریم.» با این حال، طی مسیر از مشاهدات خام تا این تصاویر بهبود یافته غالبا وظیفه پیچیده‌ای است. داده‌های نویزی، ناقص و نامعین وضعیت را بیش از پیش پیچیده‌تر می‌کند و اهمیت راه‌حل‌های نوآورانه برای مسائل معکوس را تأکید می‌کند.
مدل‌های AI تولیدی، مانند مدل‌های پراکنش اخیرا محبوب، ابزارهای مناسبی برای پاسخ به این چالش‌ها هستند. این مدل‌ها یک فرایند تولید داده تکراری را آغاز می‌کنند که از نویز پایه شروع به تدریج به‌بهبود آن می‌کنند تا خروجی‌های هماهنگ و واقع‌گرایانه تولید شود. به عنوان مثال، در زمینه تولید تصویر، مدل‌های پراکنش عالی در تولید تصاویر جدید هستند که با الگوهای مشاهده شده در مجموعه داده‌های آموزشی مطابقت دارند.
با بهره‌مندی از قدرت هوش مصنوعی تولیدی و الگوریتم جدید CVDM، پژوهشگران در حالی که در حال حل رموزهای پنهان در داده‌های پیچیده و ناقص هستند اندازه‌گیری انجام می‌دهند. این روش‌های نوآورانه درها را برای بینش‌های جدید باز می‌کنند و راهی برای پیشرفت‌های در زمینه‌های مختلف علمی مهیا می‌کنند. ترکیبی از تکنیک‌های ریاضی پیشرفته، داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی تولیدی نقشی بزرگ در تحول دنیای حل مسائل دارد که در نهایت منجر به درک عمیق‌تری از دنیای اطراف ما می‌شود.
سوالات متداول
The source of the article is from the blog macholevante.com