Skaičiuojama, kad šiuo metu tik 30 proc. pagalbinio apvaisinimo ciklų yra sėkmingi ir baigiasi vaiko gimimu. KTU studentas ieško būdų, kurie, pasitelkiant dirbtinį intelektą (DI) padėtų tiksliau nustatyti gimdos audinio receptyvumo fazę – laikotarpį, kai embrionas gali sėkmingai implantuotis gimdoje. Tikimasi, kad tai padidintų pagalbinio apvaisinimo sėkmės tikimybę.
Inovatyvaus modelio kūrimo procesas skaidomas į kelis skirtingus etapus. Pirmiausia, surenkami duomenys – histologiniai gimdos audinio vaizdai. Jie sužymimi specialiomis skaitmeninėmis etiketėmis, išvalomas informacinis triukšmas ir suformuojamas duomenų rinkinys.
„Vėliau ant šio rinkinio yra mokomi įvairūs kompiuterinės regos modeliai, tikrinama jų išvestis ant apmokymo metu jam nematytų duomenų. Taip įvertinama, ar modelis nepersimokė, ar neprisitaikė prie apmokymo duomenų ir išmoko bendrąsias charakteristikas“, – pastebi KTU „SKILLed AI“ studentas.
Pasak M. Vainauskio, darbas su DI apima ne tik algoritmus ir kodo rašymą. Didelė dalis laiko sugaištama prie kokybiškų duomenų paruošimo, nes netikslūs, per daug papildomos informacijos turintys ir netinkamai standartizuoti duomenys, gali lemti, kad net ir pats galingiausias kompiuterinės regos modelis, pateiks klaidingus rezultatus.
„Kuriant šias technologijas tenka susidurti su įvairiomis problemomis – nuo anksčiau minėto modelio persimokymo, duomenų kokybės užtikrinimo iki DI modelio rezultatų paaiškinimo ir perkėlimo į ribotus skaičiavimo išteklius turinčią įrangą, pavyzdžiui, telefonus. Medicinoje labai svarbu, kad modelio sprendimus būtų galima interpretuoti, nes čia klaidos kainuoja itin brangiai“, – priduria M. Vainauskis.
Studijos virtusios moksliniais tyrimais
„KTU žinomas kaip techniškai stiprus universitetas, turintis ilgametę patirtį rengiant IT specialistus. Tuo metu, kai rinkausi studijas, DI dar nebuvo toks populiarus kaip šiandien, tačiau jau tada supratau, kad ši sritis augs ir taps itin reikšminga technologijų sektoriuje“, – sako KTU studentas.
