Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
Kardiff Universitetinin tədqiqatçıları 2026-cı il beynəlxalq maşın öyrənmə konfransında (ICML 2026) müasir süni intellektin əsas problemlərini həll edən iki tədqiqat təqdim ediblər: məlumatlar daxilində mürəkkəb geometriyanı və əlaqələri anlamaq və çox fərqli miqyaslarda baş verən nümunələri tanıma.
Doktor. Yü Çu, Kardiff Universitetinin Tibb Məktəbində böyük müəllim və tədqiqatların böyük müəllifi, dedi: "Bioloji tədqiqatlar çox böyük miqdarda mürəkkəb məlumatlar yaradır, lakin bugünkü süni intellektin böyük hissəsi hələ də biologiya sistemlərinin təbii olaraq necə təşkil edildiyini başa düşmək üçün mübarizə aparır. Hüceyrələr toxumalar arasında bir-biri ilə əlaqə qurur və müxtəlif miqyasda vacib nümunələr meydana gələ bilər.
"Bizim tədqiqatlarımız bu çətinliklərə həm bioloji məlumatların geometriyasını, həm də yerli detallar və daha böyük miqyaslı strukturlar arasındakı əlaqələri daha yaxşı başa düşə biləcək süni intellekt metodlarını inkişaf etdirərək cavab verir".
"VBA: Geometriyalı təmsil öyrənilməsi üçün vektor qrupunun diqqətini" adlı ilk məqalədə tədqiqatçılar yeni bir süni intellekt memarlığını təqdim edirlər ki, maşınların informasiyanı necə müqayisə etməsini və şərh etməsini yenidən nəzərdən keçirir.
"Hazırdaki ən qabaqcıl süni intellekt sistemləri bir-biri ilə əlaqəli olan müxtəlif informasiya parçalarının müəyyən edilməsi üçün mexanizmdən istifadə edən transformatorlar üzərində qurulmuşdur. Yüksək effektiv olsa da, ənənəvi diqqət mexanizmləri təbii olaraq mürəkkəb məlumatların bir çox formasının əsasında olan coğrafi quruluşu hesablamırlar". Zhou əlavə edib.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
