Научные исследования, адекватные глобальным вызовам

В Институте биофизики Министерства науки и образования Азербайджана состоялся Международный научный семинар «Роль микроРНК в инвазии и метастазировании НМРЛ».  

В мероприятии приняли участие ученые и специалисты Азербайджанского медицинского университета, Национального онкологического центра, Бакинского государственного университета, Института генетических ресурсов.

Основным докладчиком на семинаре был приглашенный гость - заведующий кафедрой медицинской генетики Университета Памуккале (Турция) Хакан Акча, который поделился со своими азербайджанскими коллегами результатами исследований рака легких, которые он проводил в разные годы. Турецкий исследователь также предоставил обширную информацию о важных результатах, полученных за последние восемь лет в рамках проектов, поддерживаемых Советом по научным и технологическим исследованиям Турции (TÜBİTAK), и опубликованных статьях.

Поддерживать  диагностику и лечение

В завершение семинара его участники подчеркнули необходимость развития трехстороннего сотрудничества между Институтом биофизики, Национальным онкологическим центром и Университетом Памуккале в области онкологии, проведения совместных исследований, а также подготовки кадров в этой области.

Исследованиями онкологических проблем занимаются и в Институте информационных проблем Министерства науки и образования. Недавно здесь состоялся научный семинар, на котором обсуждались методы искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования рака печени.  

В своем докладе научный сотрудник института Лала Гараева представила концептуальную модель определения стадий гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК), применение алгоритмов машинного обучения при ее выявлении, методов нечеткой логики для определения стадии карциномы и моделирование базы знаний.

По словам специалиста, согласно данным Международного агентства по изучению рака печени, это заболевание является шестым по распространенности видом рака в мире и четвертым - по летальности. «Имеется достаточная методологическая база, - отметила она, - по созданию новой информационной среды в области медицины, развитию интеллектуальных систем, поддерживающих диагностические и лечебные решения врачей. Наличие такой базы обусловило необходимость применения методов искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования ГЦК, создания систем поддержки принятия клинических решений».

Говоря о концептуальной модели определения стадий гепатоцеллюлярной карциномы, докладчик сообщила, что в настоящее время в научной литературе упоминаются искусственные нейронные сети, суждения на основе нечеткой логики, генетические алгоритмы для построения системы диагностики заболеваний печени.  

Применяя методы  глубокого обучения

Лала Гараева более подробно рассказала о применении методов нечеткой логики и моделирования базы знаний для определения стадий карциномы.  

Относительно применения алгоритмов машинного обучения в прогнозировании ГЦК ученый отметила, что изначально база данных по этому заболеванию выбирается с сайта kaggle.com для выявления заболевания, а после этого поэтапно выполняются алгоритмы машинного обучения при его прогнозировании.

Затем спикер рассказал о применении методов глубокого обучения, предложенном алгоритме и методологии выявления ГЦК на основе медицинских изображений, для распознавания которых будут использоваться глубокие нейронные сети.

Речь на семинаре шла и о существующих ограничениях, проблемах и перспективах на будущее, связанных с применением методов машинного обучения при диагностике и лечении карциномы.  

Безусловно, в области диагностики, терапии и прогнозирования рака печени существуют сложные проблемы, однако перспективы и преимущества применения искусственного интеллекта при решении этих проблем весьма перспективны.

Как неоднократно заявлял вице-президент НАНА, генеральный директор Института информационных технологий (ИИТ) академик Расим Алигулиев, в институте ведутся научные исследования, адекватные глобальным вызовам: «Наши ученые адекватно реагируют на современные вызовы и активно участвуют в реализации единой государственной политики в таких стратегических областях, как наука, образование, инновации и технологии, в обеспечении национальной безопасности государства, в подготовке программ, принятых главой государства, и ряда других важных проектов. В учреждении проводятся междисциплинарные научные исследования по актуальным научно-теоретическим и прикладным проблемам ИКТ».

В течение последнего года в институте проводились исследования по разработке научно-теоретических основ современных информационных технологий, а также цифровых преобразований и основ формирования информационного общества.

Безопасность  персональных данных

Говоря о важных научных результатах, полученных в институте в 2022 году по актуальным научным проблемам, гендиректор отметил и исследования проблем аналитики больших данных и интеллектуального анализа данных.  Была предложена новая модель оптимизации для поиска компактных и хорошо разделенных кластеров и разработан эффективный алгоритм решения задачи оптимизации, основанный на модели машинного обучения для интеллектуального анализа данных.  

Кроме того, учеными ИИТ проведен сравнительный анализ существующих методов в области обнаружения дронов для задач информационной безопасности и киберсопротивления, разработаны новые интеллектуальные методы обнаружения, основанные на анализе изображений дронов и звуковых сигналов, а также метод глубокого обучения для фильтрации вредных фотоизображений.

Представляя результаты научных исследований по проблемам интеллектуального анализа киберфизических систем на платформе Индустрия 4.0, ученый представил концептуальные предложения по формированию и развитию их в Азербайджане, обеспечению комплексной безопасности, рекомендации по обеспечению безопасности персональных данных в среде «умного» города и особо отметил разработанную в институте концептуальную модель для интеллектуального анализа лог-файлов.

К важнейшим научным результатам в ИИТ относят и исследования проблем азербайджанского языка - учеными был разработан специальный индекс для оценки уровня популярности лиц на основе речевых данных, собранных в различные интернет-ресурсы, разработаны концептуально-архитектурные основы Национальной топонимической геоинформационной системы и выдвинут ряд предложений по их реализации, предложена математическая модель, описывающая динамику терминов в национальной терминологической информационной системе и варианты транслитерации со ссылкой на национальный стандарт транслитерации для сопоставления имен и фамилий между азербайджано-английскими языковыми парами.

Галия АЛИЕВА,

«Бакинский рабочий»