প্রযুক্তি সংস্থাগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) আরও দক্ষতার জন্য তাদের দক্ষতার জন্য নতুন উপায় সন্ধান করছে। বিশ্বের বৃহত্তম সামাজিক যোগাযোগ সংস্থা ফেসবুক ইনক। (এফবি) মেডিকেল ইমেজিং সম্পর্কিত একটি গবেষণা প্রকল্পে কাজ করার ঘোষণা দিয়েছে। নিউ ইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের স্কুল অফ মেডিসিনের রেডিওলজি বিভাগের চিকিৎসকদের একটি দলকে নিয়ে যৌথ উদ্যোগে এই উদ্যোগ নেওয়া হচ্ছে।
বর্তমানে, চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং (এমআরআই) স্ক্যানটি 15 মিনিট থেকে এক ঘন্টার মধ্যে যেকোন সময় নেয়। এমআরআই হ'ল এক ধরণের স্ক্যান যা দেহের অভ্যন্তরে বিস্তারিত চিত্র তৈরি করতে শক্ত চৌম্বকীয় ক্ষেত্র এবং রেডিও তরঙ্গ ব্যবহার করে এবং এটি নির্ণয়ের একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি। যৌথ প্রকল্পটির লক্ষ্য এমআরআই স্ক্যানের সময়গুলি 10 গুণ বেশি দ্রুত করা। যদি সফল হয় তবে এটি গেম চেঞ্জার হয়ে উঠবে, বিশেষত সময়মতো চিকিত্সার জন্য দ্রুত রোগ নির্ণয় এবং টার্নআরন্ড প্রয়োজন হয় required অধিকন্তু, সংক্ষিপ্ত সময়ের চক্র আরও অনেক রোগীর দ্বারা ব্যবহৃত এমআরআই যন্ত্রপাতিও মুক্ত করবে; বর্তমানে, অনেক এমআরআই সুবিধাগুলিতে কয়েক দিন বা সপ্তাহের অপেক্ষার তালিকা রয়েছে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স রিসার্চ (এফআইএআর) গ্রুপের অন্তর্ভুক্ত ফেসবুক ইঞ্জিনিয়াররা ফাস্টএমআরআই নামে পরিচিত উদ্ভাবনী প্রকল্পের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার পরিকল্পনা করেছেন। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি অ্যালগরিদমের একটি সিরিজ যা কোনও মানব মস্তিষ্কের কাজকে মিরর করে এমন একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ডেটা সেটে সম্পর্কগুলি সনাক্ত করতে চেষ্টা করে। এনওয়াইইউ স্কুল অফ মেডিসিনের 10, 000 টি বিভিন্ন মেডিকেল কেস থেকে প্রাপ্ত মস্তিষ্ক, যকৃত এবং হাঁটুতে প্রায় 3 মিলিয়ন এমআরআই চিত্র ব্যবহার করবেন গবেষকরা। ডেটা সুরক্ষা এবং প্রয়োজনীয় পরিচয় নিশ্চিত করতে, জড়িত রোগীদের সমস্ত বিবরণ চিকিত্সার চিত্র থেকে সরানো হয়েছে। ফেসবুক সোশ্যাল মিডিয়া প্রোফাইল থেকে কোনও ডেটা ব্যবহার করা হচ্ছে না।
এমআরআই স্ক্যানগুলির গতি বাড়ানোর চেষ্টা
দলটি প্রথমে অধ্যয়ন করবে যে কীভাবে এমআরআই স্ক্যানটি বর্তমান প্রক্রিয়াতে সঞ্চালিত হয়, যেখানে বিভিন্ন বডি স্ক্যানগুলি উপযুক্ত চিত্রগুলি তৈরি করার জন্য একত্রিত হয়। পরবর্তী পর্যায়ে এআই আরও বেশি দ্রুততর একই ধরণের বা আরও ভাল ফলাফল বিতরণ করতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করে জড়িত স্ক্যানগুলি যা কম ডেটা ক্যাপচার এবং প্রক্রিয়া করে। "প্রকল্পটির রাজ্যের সাথে জড়িত গবেষকরা" মূল বিষয় হ'ল তাত্পর্যপূর্ণ স্ক্যান থেকে বাদ দেওয়া ভিউগুলি পূরণ করার জন্য চিত্রগুলির অন্তর্নিহিত কাঠামো সনাক্ত করতে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়া। " প্রাথমিক অনুসন্ধানে ইতিবাচক লক্ষণ প্রকাশ পেয়েছে: এআই কম ডেটা থেকে উপযুক্ত স্ক্যান তৈরিতে সফল হয়েছিল।
ক্যালিফোর্নিয়ার ভিত্তিক সংস্থা মেনলো পার্ক এআইয়ের ক্ষেত্রে অগ্রগতি অর্জন করছে এবং ডেটা পাশাপাশি ইমেজ প্রসেসিংয়েও দক্ষতা অর্জন করেছে। এটি এআই এর নেটওয়ার্কে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে অবৈধ বিষয়বস্তু ছড়িয়ে রাখতে ব্যবহার করেছে, যা মানব অপারেটর এবং স্ট্যান্ডার্ড প্রোগ্রামিংয়ের মাধ্যমে অর্জন করা কঠিন হত।
গত বছর, সংস্থাটি এমন একটি প্রকল্প বন্ধ করে দিয়েছিল যা আলোচনার জন্য অটোমেটেড বটগুলি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছিল, যদিও এটি এআইকে তার প্ল্যাটফর্মে সফলভাবে অনুবাদগুলি সরবরাহ করার জন্য ব্যবহার করেছে।
