وبحسب تأكيد الباحثين، فإن الخوارزمية الجديدة سوف تساعد في المستقبل على تطوير مجال المركبات المسيرة والتشخيص الطبي، حيث من المهم التمييز بين العناصر غير المعرفة والتحف الرسومية.
بالفعل مع زيادة حجم البيانات، تظهر الحاجة إلى ابتكار شبكات عصبونية أكثر موثوقية قادرة على تصنيف كائنات جديدة والتعرف على حالات التداخل التقني التي تنشأ حتمًا عند الحصول على صورة.
يُطلق على مجمل جميع المعلومات غير المعروفة اسم "بيانات خارج التوزيع" (OOD). في إشارة إلى إن العامل البشري عند اكتشاف (OOD) يمكن أن يؤدي إلى عواقب غير مرغوب فيها. وبالتالي قام مبتكرو الخوارزمية بحل هذه المشكلة باستخدام التنوع في نموذج الفرقة، مما أدى إلى تقليل الارتباط بين الأحداث وزيادة الدقة الإجمالية للنظام.
قام فريق علمي من الباحثين، بالتعاون مع طلاب من الجامعة الوطنية للبحوث التكنولوجية، ومعهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا، بحل هذه المشكلة من خلال تطوير فرقة من الشبكات العصبونية.
وهذه الفرقة تتكون من عدة نماذج يتم تدريبها على مجموعات فرعية من قواعد البيانات الفردية وتركز على الخصائص الفريدة للصور. ونتيجة لذلك، تحدد الشبكة العصبونية الأشياء في الصور مع الحد الأدنى من الخطأ.
في هذا السياق أشار مكسيم غدانوف، أحد الباحثين في هذا الابتكار، وهو طالب في السنة الثالثة في معهد علوم الحاسوب في الجامعة الوطنية للبحوث التكنولوجية، إلى إن هذه الشبكات العصبونية أظهرت أفضل النتائج مقارنة بالخوارزميات المماثلة.
وتابع الباحث حديثه قائلاً: "لقد اقترحنا طريقة جديدة لتنويع الفرق وزيادة دقة "رأي" الشبكة العصبونية عند اكتشاف البيانات خارج التوزيع، وهو أمر مهم بشكل خاص لتطبيقه في الظروف الحقيقية".
وأضاف الباحث: "على سبيل المثال، يجب أن يحدد جهاز الطيار الآلي الكائنات بدقة على الطريق من أجل منع وقوع الحوادث. أو من أجل القيام بتشخيص طبي صحيح يجب أن تكون هناك قاعدة بيانات واسعة النطاق. يمكن أن تكون النماذج غير المعايرة واثقة بشكل مفرط في افتراضاتها غير الصحيحة. أما فيما يتعلق بشبكتنا العصبونية فهي لا تتمتع بالثقة المفرطة، مما يسمح لها بتقييم حساباتها بشكل أكثر موضوعية".
وبحسب قول الباحث فإنه من أجل اكتشاف أخطاء التداخل بشكل أفضل، استخدم الباحثون نهج "OutlierExposure"، والذي يتكون من تدريب نموذج على مجموعات بيانات خاصة. ويذكر أنه تم تطوير الخوارزمية في مختبر الأبحاث العلمية للذكاء الاصطناعي غير الربحي "T-Bank AI Research".