Бүгінде жасанды интеллект тек бизнес пен технологияда ғана емес, қоғамның әлеуметтік саласында да маңызды рөл атқарып келеді. Әсіресе, жасанды интеллект пен биомедициналық инженерия бағытында тың идея ұсынып жүрген оқушылардың ғылыми ізденістері мен жетістігі бұл бағыттың болашағы зор екенін көрсетеді. Мектеп қабырғасында жүріп-ақ өз жобасын ұсынып, оны жүзеге асыра алған жастардың бірі – Астанадағы Назарбаев Зияткерлік мектебінің 12-сынып оқушысы Жаннұр Қали. Ол екі ірі жобаны іске асырып, республикалық байқауда жүлдегер атанып, халықаралық деңгейде де өз жобасын ұсынып үлгерген.
Талантты жастың алғашқы жобасы – есту қабілетінен айырылған жандарға арналған ымдау тілін аудару жүйесі. Жаннұр Ерланұлы Назарбаев университетінің профессорларымен бірлесіп түрлі жобаларды зерттеген. Көзі көрмейтін жандарға арналған технологиялардың дамып келе жатқанын көріп, «Тағы қандай әлеуметтік топтарға технологиялық қолдау қажет?» деген сұраққа жауап іздейді. Сөйтіп, есту қабілетінен айырылған адамдарға арналған жобаға бет бұрады. Осылайша, Mediapipe және Computer Vision негізінде қазақ ымдау тілін танып, үйрену жолдарын зерттей бастайды.
Қазір дүниежүзінде ерекше қажеттілігі бар адамдар саны 1,3 миллиардтан асады. Олардың 70 миллионнан астамы – есту қабілетінен айырылғандар. Елімізде бұл топтағы адам саны – 130 000-нан көп, ал 30 мыңнан астам адамның есту қабілеті бұзылған. Отандық нарықта технологиялық жабдықтардың, ақпараттық ресурстардың, контенттің жетіспеушілігі байқалады. Мысалы, ымдау тіліндегі оқулықтар саны шектеулі. Сонымен қатар ымдау тілін білетін сурдопедагог мамандар жетіспейді. Қазақша ымдау тілін ресми тіл ретінде тану әлі толық жүзеге аспаған. Тек биыл ғана қазақ ымдау тілі мен дактиль әліпбиін – қол мен саусақтардың қимылы арқылы әріптер мен сөздерді жеткізу жүйесін әзірлеу жұмысы басталды. Бұл есту қабілеті шектеулі адамдар үшін маңызды қадам болмақ.
Жас ғалым әзірлеген жүйе компьютермен көру (computer vision) және тереңдетіп оқыту (deep learning) технологиясына негізделген. Ол адамның қолымен, бет әлпетімен көрсеткен ымын таниды да, оны мәтінге немесе сөйлеу тіліне аударады. Мәселен, құлағы естімейтін жан бір қимыл жасаған кезде, алгоритм оны таниды, қандай сөз екенін анықтап, мәтін немесе дауыс түрінде көрсетеді. Яғни, ымдау тілін автоматты түрде жазбаша не дыбыстық тілге аударып береді. Осылайша, ымдау тілі мен жалпы сөйлеу тілі арасындағы көпір қалыптасады. Бұл өз кезегінде естімейтін және сөйлей алмайтын жандардың қоғаммен байланысын жеңілдетеді.
Жоба NIS мектептері арасындағы ғылыми жарыста І-орын алып, «Дарын» республи-калық ғылыми жобалар сайысында ІІ-орынға ие болған. Сондай-ақ халықаралық Rise for the World байқауының жартылай финалына шыққан.
Болашақта бұл жүйені қоғамдық орындарда күнделікті қолдануға енгізсе, еліміздегі есту қабілеті зақымдалған жандардың өмірін әлдеқайда жеңілдетпек.
Әлемде бұл бағыттағы зерттеулер дамып келеді. Жапонияның Осака университетінің ғалымдары ымдау тілін аудару кезінде тек қимыл қозғалысты ғана емес, қол буындары мен бет мимикасын, тіпті иық қозғалысын да ескеретін жүйе жасаған. Ұлыбританияда Лестер университеті SignTranslator жобасын әзірлеуде. Ол ымдау тілін мәтінге және сөйлеуге және керісінше мәтінді ымға айналдыра алады. Үндістанда да real-time (жылдамдықпен қатар жүретін) жүйелер пайда болып жатыр. Олар қолданушының қолы мен бет қимылын бір мезетте анықтап, сөйлеу тіліне аударады. Wired журналы жақында Ұлыбритания ымдау тілін аударатын жасанды интеллектке негізделген аватарларды жасап жатқанын хабарлады.
Жас ғалымның екінші жұмысы – жасанды интеллект арқылы ми ісігін классификациялау және сегментациялау. Жаннұрдың айтуынша, қазір жасанды интеллект медициналық бейнелерді талдауда аса тиімді құрал болып отыр. Зерттеу барысында жас ғалым ғылыми әдебиеттерді оқып, мидың әртүрлі ісік түрлерін, олардың бейнелік сипаттарын зерттейді. Бұл бастама елімізде онкологиялық сырқаттардың көбеюі мен білікті онколог мамандардың тапшылығына байланысты туындаған. Зерттеу жұмысы Deep Learning, соның ішінде Xception нейронды желісінің көмегімен дәлдігі аса жоғары ми ісіктерін анықтайды. Мәселен, ми ісігіне қатысты деректер жиынтығы мен МРТ суреттері ғылыми орталықтардан алынып, арнайы өңдеуден өтеді. Әр суретте ісік түрлері («менингиома», «глиома») белгіленіп, осы деректер жасанды интеллектіні жаттықтыру үшін пайдаланылады. Нәтижесінде, алгоритм он мыңдаған суретті талдап, ми ісігінің түрін 96 пайыз дәлдікпен классификациялай алады. Жалпы, әлемдік көрсеткіштер де 90-95 пайыз шамасында болса, Жаннұрдың жобасы 96 пайыз дәлдікті көрсетеді.
Сонымен қатар U-Net архитектурасы негізінде жасалған модель үш өлшемді сегментация жүргізіп, МРТ сканерден ісіктің нақты қай жерде орналасқанын көрсетеді. Тестілеу нәтижесінде сегментация дәлдігі 98 пайызға жеткен. Бұл халықаралық ғылыми стандарттарға сай өте жоғары көрсеткіш саналады. Болашақта бұл жүйе ми ісігі мен оның түрлерін анықтау дәлдігін жоғарылатып, дәрігерлер мен нейроонкология саласындағы зерттеуші ғалымдар үшін көмекші құрал болмақ.
Бұл жұмыстың да алғашқы нәтижелері республикалық ғылыми жарыстарда жоғары бағаланып отыр. «Зият» республикалық ғылыми-зерттеу жұмыстарының байқауында былтыр алтын медаль алса, артынша «Дарын» республикалық ғылыми жобалар байқауының НЗМ мектептері арасындағы желілік кезеңінде І-орын иеленіп, биыл «Дарын» республикалық ғылыми жобалар байқауында информатика секциясы бойынша алтын медальге лайық деп танылды.
Әлем елдерінде ми ісігін ерте анықтаудың түрлі тәсілдері бар. АҚШ анықтылығы өте жоғары МРТ әдісін қолданады. Ал Гарвард және MIT ғалымдары жасанды интеллект негізінде ми суреттерінен ісікті автоматты түрде танитын жүйе әзірледі. Бұл әдіс адам қателігін азайтып, диагностика жылдамдығын арттырады. Еуропаның бірқатар елдерінде ми ісігі туралы деректерді жинақтайтын халықаралық банктер жұмыс істейді (Euro-BioImaging, Brain Tumor Data Bank). Ал жапондықтар нейровизуализациямен қатар, құлақтан бөлінетін цереброспиналдық сұйықтықтағы ДНҚ-мутанттарды анықтау арқылы ми ісігін ерте диагностикалауды енгізіп жатыр.
Жаннұрдың ми ісігін анықтау жобасына Ұлттық нейрохирургия орталығының мамандары оң бағасын беріп отыр. Дегенмен бюрократиялық себептерге байланысты әзірге толық клиникалық сынақтан өткен жоқ. Жас ғалым алдағы уақытта ғылыми мекеме-лермен бірлесіп, жобаны әрі қарай дамытуды қолға алмақ.
Зерттеушінің екі жобасы да – қоғамға пайдасы тиетін, өзекті мәселелерді шешуге бағытталған бастамалар. Ымдау тілін аудару жүйесі естімейтін жандардың өмірін жеңілдетуге бағытталса, ми ісігін анықтау жобасы – еліміздегі медицина саласына нақты көмек бере алатын құрал. Осындай ізденістер болашақ ғылымның әлеуетін айқын көрсетеді. Әлемдік тәжірибемен салыстырғанда, бұл жобалардың қалыс қалмай отырғанын, тіпті кей жағдайда бәсекеге қабілетті екенін байқаймыз. Демек, Қазақстанда ғылымға бет бұрған жастардың еңбегі ертеңгі күні халықаралық деңгейде танылады деген сенім мол.
Жаннұр Қалидың ізденісі мұнымен тоқтап қалмайтыны анық. Өйткені оның алға қойған мақсаты айқын. Өзі биомедициналық инженерия мамандығын таңдап, болашақта PhD дәрежесін алып, ғылыми жолда еңбек етуді жоспарлап отыр. Оның айтуынша, ғылым жолы оңай емес, бірақ пайдалы. Жасанды интеллекттің дамуы көптеген мамандыққа өзгеріс әкелген шақта, білімге деген сұраныс пен бейімделу қабілеті ең басты құндылыққа айналмақ.
– Жасанды интеллект дамыған сайын көптеген мамандық жойылуы мүмкін. Сондықтан адамның бейімделуі, жаңа нәрсені үйренуі – ең маңызды қасиет. Білім – болашақтағы ең құнды ресурс. Қазіргі заман білімге ерекше талап қояды. Сондықтан замандастарымды ғылымға бет бұрып, елдің дамуына үлес қосуға шақырамын, – дейді жас ғалым.
