بهبود درک بصری در شبکیه های مصنوعی از طریق ادغام شبکه‌های عصبی یکی از حوزه‌های مهم در زمینه پژوهش‌های هوش مصنوعی و بینایی ماشین است. این رویکرد به معنای استفاده از چندین لایه از شبکه‌های عصبی برای بهبود قابلیت‌های درک بصری در ماشین‌ها می‌باشد. در این مطلب به بیان مواردی در این خصوص خواهیم پرداخت. مواردی که در این مطلب ارائه می‌گردد عبارتند از:
- معرفی شبکیه مصنوعی
- نحوه عملکرد چشم مصنوعی
- مراحل ایجاد درک بصری در شبکیه‌های مصنوعی بوسیله ادغام شبکه‌های مصنوعی
شبکیه مصنوعی یا همان پروتز شبکیه ای چیست؟
پروتز شبکیه‌ای یا Retinal Prosthesis نوعی فناوری نوین پزشکی است که به افراد درگیر با اختلالات شدید بینایی کمک می‌کند تا با استفاده از آن بر خلاف پروتزهای چشم معمول بتوانند از یک درک بصری برخوردار گردند. این فناوری معمولا در افرادی که شبکیه یا عصب بینایی آنها آسیب دیده است، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
نحوه کارکرد شبکیه مصنوعی
پروتز شبکیه ای به طور کلی از یک سری الکترودها و عینک مخصوص تشکیل می شود. این الکترودها معمولا در پشت سر قرار می‌گیرند و با دریافت داده‌های تصویری و تبدیل آنها به سیگنال‌های الکتریکی آنها را به مغز ارسال می‌کنند. این سیگنال‌ها به مغز کمک می‌کنند تا اطلاعات تصویر را بازسازی کرده و فرد بتواند از یک درک بصری برخوردار گردد. در واقع از این طریق می توان برخلاف چشم های مصنوعی متداول و مرسوم یک درک بصری ایجاد کرد.
یکی از معروفترین پروژه‌ها در زمینه پروتزهای شبکیه ای، آرگاس 2 نام دارد. این پروتز از یک دستگاه جراحی که از طریق آن، الکترودها درون چشم تعبیه می‌شوند و یک دستگاه خارجی (عینک مخصوص) که نور را دریافت و به الکترودهای داخلی ارسال می‌کند، تشکیل می شود. البته، فناوری‌های دیگری نیز در این زمینه در حال توسعه هستند.
یک نکته مهم که باید به آن توجه ویژه داشت این است که این فناوری‌ها معمولا برای افرادی که بینایی آنها بطور کامل از دست رفته است و تا حد زیادی به شبکیه چشم آنها آسیب وارد شده است، مفید هستند. البته باید در نظر داشت که نتایج حاصل از این پروتزها ممکن است با توجه به شرایط ویژه هر فرد متفاوت باشد.
روند بهبود درک بصری در شبکیه های مصنوعی با استفاده از ادغام شبکه‌های عصبی
در روند بهبود عملکرد بینایی در شبکیه های مصنوعی از روش ادغام شبکه‌های عصبی، مراحل زیر را می‌توان عنوان کرد:
مرحله پیش‌آموزش (Pre-training): در این روش، یک شبکه عصبی کانولوشنال بر روی یک مجموعه داده بزرگ مانند ImageNet آموزش می‌بیند. این شبکه در این مرحله به تشخیص الگوهای ابتدایی از تصاویر می‌پردازد. این مرحله بسیار مهم است زیرا شبکه در اینجا مبادلات اولیه را آموزش می‌بیند.
آموزش انتقال (Transfer Learning): شبکه‌های پیش‌آموزش دیده بعنوان بخشی از شبکه به یک شبکه بصری خاص دیگر انتقال می‌یابند. این شبکه مقصد معمولاً ساختار متفاوتی دارد اما از دانش اولیه شبکه‌های پیش‌آموزش دیده بهره‌مند است. این انتقال اطلاعات، داده‌های ارزشمندی از تصاویر را به شبکه جدید منتقل می‌کند.
ادغام شبکه‌ها (Network Fusion): در این مرحله، اطلاعات و داده‌های شبکه‌های مختلف با هم ادغام می‌شوند. این ادغام به شبکه مقصد کمک می‌کند تا از ویژگی‌ها و دانش‌های مختلفی که از شبکه‌های مختلف به دست می‌آید استفاده کند. مثلاً، اگر یک شبکه به خوبی در تشخیص چهره‌ها عمل کند و شبکه دیگر به شناخت اشیاء، این ادغام، اطلاعات هر دو را با هم ترکیب می‌نماید.
استفاده از شبکه‌های عصبی هیبرید (Hybrid Networks): این مرحله شامل استفاده از شبکه‌های عصبی با ساختارهای مختلف همچون شبکه‌های پیچشی (CNN) و شبکه‌های تمام متصل (Fully Connected Networks) است. این تنوع در ساختار شبکه‌ها امکان بهبود درک بصری از طریق استفاده از ویژگی‌ها و الگوهای مختلف را فراهم می‌کند.
با ترکیب این مراحل، ماشین قادر به بهبود درک بصری خود از تصاویر و اطلاعات بصری بهتری از محیط پیرامون خود خواهد داشت. این رویکرد به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که با دقت بیشتری الگوها و ویژگی‌های پیچیده‌تری را تشخیص دهند و بهترین عملکرد را در وظایف بینایی ماشین ارائه دهند.
نتیجه گیری
چشم های مصنوعی متداول توانایی بازگردانی بینایی افراد نابینا را ندارند. امروزه دانشمندان در حال مطالعه بر روی روشهای بسیاری برای بازگردانی بینایی هستند. یکی از این روشها ایجاد درک بصری در شبکیه های مصنوعی از طریق ادغام شبکه ها عصبی می‌باشد. با استفاده از این روش یک درک اولیه از محیط اطراف برای اشخاصی که دچار آسیب شدید از ناحیه شبکیه شده‌اند و یا چشم خود را از دست داده‌اند ایجاد می‌گردد.
بدون دیدگاه