Bakı Dövlət Universiteti Tətbiqi riyaziyyat və kibernetika fakültəsi

   Bu gün ki tədbirdə süni intellekt, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə sahələrinin əsas prinsipləri izah edildi. İlk olaraq, süni intellektin inkişaf tarixi, onun maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə ilə əlaqəsi, bu sahələrin tətbiq sahələri və əhəmiyyəti haqqında məlumat verildi. Daha sonra, kompüter görmə texnologiyalarının real həyatda tətbiq edildiyi sahələr müzakirə olundu. Xüsusilə, peyk görüntülərinin analizi və bu sahədə istifadə olunan metodlar üzərində dayanıldı.

   Təqdimatın əsas hissəsində peyk təsvirlərindən binaların avtomatik tanınması üçün UNet modelindən istifadə edərək hazırlanmış bir sistem təqdim edildi. UNet, ilkin olaraq tibbi görüntü emalı üçün təklif edilsə də, onun yüksək ayırdetmə qabiliyyəti və effektiv seqmentasiya xüsusiyyətləri peyk şəkillərinin emalı üçün də uyğun olduğu göstərildi. Bu model peyk təsvirlərində obyektlərin, xüsusilə binaların sərhədlərini dəqiqliklə ayırd edə bilir. Belə bir sistem şəhər planlaşdırılması, torpaq örtüyünün analizi, infrastruktur monitorinqi və təbii fəlakətlərin təsirinin qiymətləndirilməsi kimi bir çox sahədə geniş tətbiq oluna bilər.

   Bu iş süni intellekt və kompüter görmə texnologiyalarının real dünya problemlərinin həllində effektiv şəkildə necə tətbiq oluna biləcəyini nümayiş etdirir. Modelin peyk şəkillərinin avtomatik analizi sahəsində tətbiq edilməsi, bu sahədə insan əməyinə olan tələbatı azaltmaqla yanaşı, analizin sürətini və dəqiqliyini artırmağa imkan verir. UNet kimi dərin öyrənmə modellərinin bu tip tətbiqlərdə istifadəsi, süni intellektin geoinformasiya sistemlərində və peyk görüntülərinin emalında nə qədər aktual və vacib olduğunu bir daha sübut edir.