Sare neuronal konboluzionala (CNN): ordenagailuei nola ikusten irakastea

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Abenduaren 1, 2023

Ikuspegiaren laburpena

Sare Neuronal Konboluzionalak (CNN) funtsezkoak dira irudien sailkapenean eta ordenagailu bidezko ikusmenean, makinak ikusizko datuak identifikatzen eta ulertzen nola eraldatuz. Giza ikusmena imitatzen dute, irudiak prozesatzen dituzte ezaugarriak ateratzeko eta aztertzeko geruza konboluzionalen, elkarren artean eta guztiz konektatuta. CNNek hainbat aplikazio dituzte, besteak beste, produktuen gomendioetarako txikizkako salmenta, segurtasuna hobetzeko automobilgintza, tumoreak detektatzeko osasun-laguntza eta aurpegia ezagutzeko teknologia. Horien erabilera dokumentuen analisia, genetika eta satelite bidezko irudiak aztertzera hedatzen dira. Sektore ezberdinetan gero eta gehiago integratzen direnez, CNNek kezka etikoak sortzen dituzte, batez ere aurpegi-ezagutze teknologiari eta datuen pribatutasunari dagokionez, haien hedapena arretaz kontuan hartzeko beharra nabarmenduz.

Sare neuronal konboluzionala (CNN) testuingurua

CNNak gizakiek eta animaliek begiak objektuak identifikatzeko moduan inspiratutako ikaskuntza sakoneko eredu bat dira. Ordenagailuek ez dute gaitasun hori; irudi bat “ikusten” dutenean, zifratara itzultzen da. Horrela, CNNak beste sare neuronaletatik bereizten dira irudi eta audio seinaleen datuak aztertzeko gaitasun aurreratuengatik. Funtzioen hierarkia espazialak automatikoki eta egokitzeko diseinatuta daude, maila baxuko ereduetatik hasita. CNN-ek ordenagailu bati "giza" begiak eskuratzen eta ordenagailu bidezko ikusmenari eskaintzen diezaiokete, ikusten dituen pixel eta zenbaki guztiak xurgatzeko eta irudiak hautematen eta sailkatzen lagunduz. 

ConvNets-ek aktibazio-funtzioak ezartzen ditu ezaugarri-mapa batean, makinak zer ikusten duen zehazten laguntzeko. Prozesu hau hiru geruza nagusik ahalbidetzen dute: konboluzionalak, bilketak eta guztiz konektatutako geruzak. Lehenengo biek (konboluzionalak eta bilketak) datuen erauzketa egiten dute, guztiz konektatutako geruzak irteera sortzen duen bitartean, sailkapena adibidez. Ezaugarrien mapa geruzaz geruza transferitzen da ordenagailuak argazki osoa ikusi arte. CNNei ahalik eta informazio gehien ematen zaie ezaugarri desberdinak detektatzeko. Ordenagailuei ertzak eta lerroak bilatzeko esanez, makina hauek gizakientzat ezinezkoak diren irudiak azkar eta zehaztasunez identifikatzen ikasten dute.

Eragin disruptiboa

CNN-ak irudiak ezagutzeko eta sailkatzeko zereginetarako erabili ohi diren arren, detektatzeko eta segmentatzeko ere erabil daitezke. Adibidez, txikizkako merkataritzan, CNNek bisualki bilatu dezakete lehendik dagoen armairu bat osatzen duten elementuak identifikatzeko eta gomendatzeko. Automobilgintzan, sare hauek errepideen baldintzen aldaketei erreparatu diezaiekete, hala nola errei-lerroen detekzioa, segurtasuna hobetzeko. Osasungintzan, CNNak erabiltzen dira minbizi-tumoreak hobeto identifikatzeko, kaltetutako zelula horiek inguruko organo osasuntsuetatik segmentatzen direlarik. Bien bitartean, CNNek aurpegia ezagutzeko teknologia hobetu dute, sare sozialetako plataformek argazkietan jendea identifikatzeko eta etiketatze-gomendioak emateko aukera emanez. (Hala ere, Facebookek eginbide hau geldiaraztea erabaki du 2021ean, gero eta kezka etiko handiagoak eta teknologia hau erabiltzeari buruzko arau-politika argi ez daudelako). 

Dokumentuen azterketa CNNekin ere hobetu daiteke. Eskuz idatzitako lan bat egiazta dezakete, eskuz idatzitako edukiaren datu-base batekin alderatu, hitzak interpretatu eta abar. Bankurako eta finantzarako funtsezkoak diren eskuz idatzitako paperak eskaneatu ditzakete edo museoetarako dokumentuen sailkapena. Genetika arloan, sare hauek zelula-kulturak ebalua ditzakete gaixotasunen ikerketarako, irudiak eta mapak eta analisi iragarleak aztertuz mediku adituek tratamendu potentzialak garatzen laguntzeko. Azkenik, geruza konbolutiboek satelite-irudiak sailkatzen eta zer diren azkar identifikatzen lagun dezakete, eta horrek espazioaren esplorazioan lagun dezake.

Sare neuronal konboluzionalaren aplikazioak (CNN)

Sare neuronal konboluzionalaren (CNN) aplikazio batzuk honako hauek izan daitezke: 

• Erabilera handiagoa osasun-diagnostikoetan, erradiologian, erradiografian eta gaixotasun genetikoetan barne.
• CNN-en erabilera espazio transbordadoreetatik eta geltokietatik eta ilargi-ibilgailuetatik transmititutako irudiak sailkatzeko. Defentsa agentziek CNNak aplika ditzakete zaintza sateliteei eta droneei segurtasun edo mehatxu militarrak modu autonomoan identifikatzeko eta ebaluatzeko.
• Eskuz idatzitako testuetarako eta irudiak ezagutzeko karaktere optikoen teknologia hobetua.
• Biltegietan eta birziklatze-instalazioetan sailkapen automatikoko aplikazioak hobetu dira.
• Hiri edo barruko zaintza-kameretatik gaizkileak eta pertsona interesgarriak sailkatzeko erabiltzea. Hala ere, metodo hau alborapenen mende egon daiteke.
• Enpresa gehiago galdetzen ari dira aurpegia ezagutzeko teknologiaren erabilerari buruz, datuak nola biltzen eta erabiltzen ari diren barne.

Iruzkintzeko galderak

• Nola uste duzu bestela hobetu dezaketela CNNek ordenagailuaren ikusmena eta nola erabiltzen dugun egunero?
• Zeintzuk dira irudiak hobeto ezagutzeko eta sailkatzeko beste onura posibleak?