Қазіргі таңда Ақпараттық және есептеу технологиялары институтында 12 ғылыми зертхана жұмыс істейді. Соның бірі – Интеллектуалдық жүйелердің компьютерлік инженериясы зертханасы. Мұнда жасанды интеллектпен қатар ғылымның бірнеше бағыты бойынша зерттеулер іске асады.
Бүгінде ғалымдар жасанды интеллектіге негізделген екі жобаны әзірлеу үстінде. Институттың аға ғылыми қызметкері, PhD Дина Оралбекова жоба тілдік технологиялар мен медициналық диагностиканы дамытумен байланысты екенін айтты. Соның бірі – қазақ тіліне арналған көп деңгейлі тілдік модельді әзірлеуге бағытталған.
– Қазақ тілі морфологиялық тұрғыдан күрделі және агглютинативті тілдер қатарына жатады. Оны бастапқыда ағылшын және басқа да аналитикалық тілдерге арналып жасалған стандартты тілдік модельдер арқылы өңдеу айтарлықтай қиындық туғызады. Сондықтан аталған жоба аясында қазақ тіліне негізделген сөздің ішкі құрылымын – морфемалар, қосымшалар мен сөз тұлғаларын ескеретін тілдік модельдеудің жаңа тәсілі ұсынылып отыр. Мұндай архитектура деректердің сиректігіне қатысты туындайтын мәселені азайтып, қазақ тілі және оған жақын түркі тілдеріндегі мәтіндерді талдау кезінде модельдердің дәлдігін арттырады, – дейді Дина Оралбекова.
Әзірленген тілдік модель мәтінді қысқаша, құжаттарды жіктеу, мәтіннің тоналдылығын талдау және интеллектуалдық іздеу сияқты қолданбалы міндеттерде пайдаланылып отыр. Жобаның маңызды нәтижесінің бірі – арнайы мәтіндік деректер корпустары мен эксперименттік прототиптердің әзірленуі. Бұл ғылыми нәтижелер ұлттық тілдік жасанды интеллект сервистерін одан әрі дамытуға негіз болып, болашақта білім беру және мемлекеттік цифрлық платформаларға енгізілуі мүмкін.
Зертханада жүзеге асып жатқан екінші ірі жоба – көз ауруын ерте кезеңде анықтауды жасанды интеллект әдістері арқылы шешуді мақсат етеді. PhD Дина Оралбекова атап өткендей, қазіргі таңда глаукома мен диабеттік ретинопатия сияқты көз ауруларының кең таралуы бұл патологияларды дер кезінде анықтаудың көру қабілетін сақтаудағы маңызын арттырып отыр. Осыған орай көз түбінің биомедициналық кескіндері мен ретинальды томограммаларды талдауға арналған интеллектуалдық жүйе әзірленді. Ұсынылған шешімнің негізінде машиналық және терең оқыту әдістері, соның ішінде конволюциялық нейрондық желілер, сондай-ақ сараптамалық және бұлдыр логикаға негізделген шешім қабылдау модельдері қолданылған. Бұл тәсіл көздің тор қабығының кескіндерін автоматты түрде өңдеуге және сегментациялауға, аурулардың бастапқы сатыларына тән құрылымдық өзгерістерді анықтауға, сондай-ақ диагностиканың дәлдігі мен сенімділігін арттыруға жол ашады.
Әзірленген жүйе медициналық мекемелерде практикалық қолдануға бағытталған және офтальмолог дәрігерлер үшін тиімді көмекші құрал бола алады.
АЛМАТЫ