AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda 9 saylı şöbənin elmi seminarı keçirildi. “Soft Computing texnologiyaları əsasında proqram təminatının səmərəliliyinin artırılması üsulları” adlı məruzə ilə çıxış edən şöbənin baş mühəndisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Şəfəqət Mahmudova  Soft Computing texnologiyalarının inkişaf tarixi, bu texnologiyalar əsasında proqram təminatının səmərəliliyinin artırılması üsulları, ona aid komponentlər, onların proqram təminatında istifadə edilməsi, üstün cəhətləri və problemləri, eləcə də maşın təlimi və onun xüsusiyyətləri haqqında ətraflı məlumat verdi. Bildirdi ki, ümumi sinif məsələlərin həllini qeyri-dəqiq, yaxın  metodların vasitəsilə həll edən və həllə malik olmayan məsələlər üçün nəzərdə tutulan yumşaq hesablamalar (Soft computing)  1994-cü ildə dünya şöhrətli alim Lütfi Zadə tərəfindən elmə daxil edilib.

Maşın təlimi, təkamül hesablamaları, ehtimal haqqında ideya kimi yumşaq hesablamalara aid komponentlərin siyahısını təqdim edən məruzəçi süni neyron şəbəkələri, perseptron, dayaq vektor maşınları metodu, qeyri- səlis məntiqin funksiyaları və xüsusiyyətləri barədə danışdı. Qeyd etdi ki, süni intellektə aid metodlar sinfi olan maşın təlimi tipik xüsusiyyətlərə malik olmayan məsələlərin birbaşa həlli üçün deyil, bir çox oxşar məsələlərin həllində təlim kimi istifadə olunur. Onun sözlərinə görə, bu sahədə ayrı-ayrı faktlardan və ya xüsusi təsadüflərdən ümumi nəticələri çıxarmaqla mühakimə yürütmək üsulu olan induksiya və mühakimə prosesində ümumi müddəalardan xüsusi nəticə çıxartmaq imkanına malik deduksiya kimi təlim tipləri tətbiq edilir.

“Son iki onillikdə ənənəvi və parametrik qiymətləndirmə üsullarının çatışmazlıqlarını aradan qaldırmaq, proqram layihələrinin səviyyəsini artırmaq, layihələrin inkişafı və idarə edilməsi üçün müasir tələblərə cavab verən maşın təlimi alqoritmlərinin tətbiqi ilə proqramın ənənəvi və parametrik qiymətləndirmə sahəsində əhəmiyyətli işlər aparılıb”, – deyə bildirən şöbənin baş mühəndisi bəzi təşkilatlarda son tədqiqat nəticələri arasında boşluğun azaldılması, maşın təlimindən effektiv istifadə edilməsi üçün sənayedə ən yaxşı araşdırmaların nəticə və təcrübələrindən istifadə edildiyini vurğuladı.

Daha sonra Ş.Mahmudova neyron şəbəkənin 20 ən yaxşı proqram təminatını, 2018-ci ildə ən çox istifadə olunan süni neyron şəbəkə proqramlarının reytinq cədvəlini təqdim etdi.

Məruzəçi “vector”, “arqus”, “TouchDMIS” kimi perseptron proqram təminatı texnologiyaları, eləcə də proqram səylərinin qiymətləndirilməsi modelindən söz açdı.  Bildirdi ki, proqram səylərinin qiymətləndirilməsi modeli olan fazzifikator qeyri-səlis çoxluqda nöqtənin dəqiq təsvirini həyata keçirir, fazzifikator mühərriki isə qeyri-səlis çoxluqda dəqiq nöqtənin ölçüsünü göstərmək üçün istifadə olunur. Onun sözlərinə görə, qeyri-səlis məntiqi nəticə üçün keçirilən əməliyyatın əsasını isə qaydalar bazası təşkil edir.

Sonda məruzəçi qeyd etdi ki, Soft Computing texnologiyalarından istifadə edilməsi proqram təminatının səmərəliliyinin xeyli artmasına, proqram təminatının tez işləməsinə və ona çəkilən xərclərin azalmasına səbəb olur və gələcəkdə bu texnologiyaların  daha  da təkmilləşdirilməsi, eləcə də geniş  istifadə edilməsi nəzərdə tutulur.

Məruzə ətrafında müzakirələr aparıldı, suallar cavablandırıldı.