Yapay zeka sistemlerini bu isimle genellemek, aslında algısal bir probleme yol açıyor; çünkü bütün yapay zekalar aynı değil. Nitekim en büyük ortak noktaları ise veri kümelerine sahip olmaları. Yapay zeka yazılımlarının çalışma alanına göre bu veri kümeleri inanılmaz boyutlara ulaşabiliyor. Özellikle sağlık teknolojilerinde kullanılması planlanan yazılımları, bu kümelerin yüksek veri boyutları yüzünden ilerleme kaydedemiyorlar.
Örneğin Google’ın DeepMind projesi için geliştirilen kanser teşhis sistemleri için 7.500 hastadan 15.000 tarama sonucu gerekiyor. Bu sonuçları analiz etmek ise yapay zekalar için büyük sorun.
Nvidia araştırmacıları, birkaç laboratuvarın desteğini alarak, veri kümelerini işlemenin kolay bir yolunu geliştirdiklerini söylüyorlar. Yapay sinir ağları, beyindeki tümörün üç boyutlu “manyetik rezonans görüntülerini” oluşturabilir. Baş araştırmacı Hu Chang, “Yapay sinir ağlarını eğitmek için sentetik beyin görüntüleri oluşturabileceğimiz sistem geliştirdik” diyor. Yani tarama yapacak olan yapay zeka yazılımı, kanseri nasıl tespit edeceğini öğrenmek için gerçek hasta kayıtlarına bakmak zorunda kalmayacak.
Facebook’un geliştirdiği PyTorch isimli makine öğrenimi sistemi kullanılarak geliştirilen Nvidia DGX üzerinde eğitilen yapay zeka sistemi, gerçek bir beyin ve içindeki tümörü taklit eden sahte sonuçlar üretiyor. Bu sonuçlar yazılımın veri kümesine katılarak, öğrenim sürecini kolaylaştırıyor.
Ekip çalışmalar sırasında sadece beyin kanseri değil, aynı zamanda Alzheimer hastalığı üzerine de tarama tekniklerini kullandılar. Yapay zeka sistemi, beyin taramalarında görünen beyaz madde, gri madde ve serebral sıvıyı sentetik olarak taklit edebildi. Ardından bu sahte görüntülerle diğer sistemler tümör taraması yaparak sorunlu bölgeleri tespit etti.
Normal şartlarda yapay zeka sistemlerinin eğitilmesi için gerçek dünyadaki kanser hastalarından alınan tarama sonuçları için hastanın izni gerekiyor. Yeni sistemle birlikte bu verilere ihtiyaç duyulmuyor, hastaların gizlilik endişesi de ortadan kalkmış oluyor. Elbette bilim insanlarının veri kümesi oluşturmak için uzun süreler boyunca araştırmalar yapmalarına gerek kalmıyor.
Hu Chang, geliştirilen sistemin zamanla daha yüksek çözünürlüklü tarama sonuçlarını da inceleyeceğini belirtti.