Azərbaycan və Avstraliyanın aparıcı elmi mərkəzlərini təmsil edən beynəlxalq tədqiqat qrupu süni intellekt və verilənlərin intellektual analizi (data mining) sahəsində uzun illərdir mövcud olan fundamental bir problemin həlli üçün tamamilə yeni yanaşma təklif edib.
AZƏRTAC xəbər verir ki, tədqiqatın nəticələrinin yer aldığı "Klasterlərin kompaktlığı, ayrıla bilməsi və sayının müəyyən edilməsi üçün mütləq indekslər" adlı məqalə süni intellekt üzrə dünyada ən nüfuzlu elmi nəşrlərdən biri hesab olunan "Pattern Recognition" jurnalında dərc olunub.
Süni intellektdə böyük verilənlərin oxşar xüsusiyyətlərinə görə qruplaşdırılması, yəni klasterləşmə prosesi mühüm rol oynayır. Lakin klasterləşmənin keyfiyyətini (kompaktlığını və ayrıla bilməsini) qiymətləndirmək üçün istifadə olunan mövcud indekslər nisbi xarakter daşıyır, əsasən müxtəlif alqoritmləri müqayisə etməyə yarayır və mürəkkəb strukturlu verilənlərdə ziddiyyətli nəticələr verir. Təqdim olunan tədqiqat işində isə alimlər bu çatışmazlığı aradan qaldıran mütləq qiymətləndirmə mexanizmi işləyib hazırlayıblar.
Məqalədə klasterləşdirmənin nəticələrini tam dəqiqliklə qiymətləndirmək üçün iki yeni "mütləq indeks" təqdim olunur:
Kompaktlıq (sıxlıq) indeksi: Qrup daxilindəki verilənlərin mərkəzə nə dərəcədə sıx paylandığını ölçür. Bunun üçün həm bütün verilənlər toplusu, həm də hər bir klaster üçün xüsusi "kompaktlıq funksiyası" anlayışı daxil edilib və ondan istifadə etməklə müəyyən edilmiş xəta nəzərə alınmaqla kompaktlıq indeksi formalaşdırılıb.
Ayrılma indeksi: Müxtəlif qrupların bir-birindən necə aydın sərhədlə ayrıldığını müəyyən edir. Klaster cütləri üçün "qonşu çoxluq" və "klasterlərarası məsafə (sərhəd zolağı)" anlayışları əsasında bütün klaster strukturu üçün ümumi ayrılma indeksi təyin edilib.
Bundan əlavə, tədqiqatçılar klasterləşmədə ən mürəkkəb məsələlərdən biri olan optimal klaster sayının tapılmasını çoxmeyarlı optimallaşdırma problemi kimi formalaşdırıb və onun dəqiq həll alqoritmini hazırlayıblar.
Ciddi riyazi əsaslara söykənən bu yenilik yalnız nəzəri xarakter daşımır, gündəlik həyatımızda bir çox sahədə geniş tətbiq imkanlarına malikdir. Məsələn, təbabətdə - xəstəlik tiplərinin dəqiq təyini və pasiyentlərin dərmanlara həssaslığına görə doğru qruplaşdırılmasında, kibertəhlükəsizlikdə - kompüter şəbəkələrində kiberhücumların və anomaliyaların anında aşkarlanmasında, ağıllı şəhərlərdə - nəqliyyat sıxlığının və insan axınının optimallaşdırılmasında, kosmik tədqiqatlarda - peyk təsvirlərinin və geofiziki xəritələrin yüksək dəqiqliklə analizində, o cümlədən kənd təsərrüfatında və digər sahələrə tətbiqində mühüm töhfələr verə bilər.
Dünya səviyyəli bu elmi uğura imza atan beynəlxalq heyətin tərkibinə professor Adil Bağırov və dosent Nərgiz Sultanova (Avstraliya Federasiya Universiteti), AMEA-nın müxbir üzvü Ramiz Alıquliyev (İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun şöbə müdiri, Azərbaycan Texniki Universitetinin Data Elmi və Süni İntellekt İnstitutunun direktoru) və dosent Sona Taheri (Melburn Kral Texnologiya İnstitutu) daxildir.
