اكتشاف الشذوذ في الصور

التعريف

يشير اكتشاف الشذوذ في الصور إلى عملية تحديد الأنماط أو العناصر في البيانات المرئية التي لا تتوافق مع السلوك أو الأنماط المتوقعة. يتضمن ذلك اكتشاف العناصر غير المعتادة أو النادرة التي تنحرف بشكل ملحوظ عما يُعتبر “طبيعياً” لدى الأغلبية. هذه العملية ضرورية في تطبيقات متعددة مثل الفحص الصناعي، حيث يعد اكتشاف العيوب أمراً حيوياً للحفاظ على جودة المنتجات. كما يُطبق اكتشاف الشذوذ في التصوير الطبي، والمراقبة، ومراقبة البيئة، وغيرها. تم تطوير تقنيات مثل PatchCore، التي تتطلب فقط الصور الطبيعية للتدريب، لتحسين الاكتشاف في الحالات التي تكون فيها الصور غير الطبيعية نادرة أو مكلفة للحصول عليها.

الأهمية

تبرز أهمية اكتشاف الشذوذ بقدرته على منع المشكلات الكبيرة من خلال تحديدها مبكراً. في التصنيع، على سبيل المثال، يضمن اكتشاف العيوب عدم وصول المنتجات المعيبة إلى المستهلكين، مما يحافظ على معايير الجودة ويجنب عمليات السحب المحتملة. في التصوير الطبي، قد يؤدي الكشف المبكر عن الشذوذات إلى التشخيص والعلاج المبكر للأمراض، مما يحسن نتائج المرضى بشكل كبير. كما أن القدرة على اكتشاف الشذوذات تلقائياً دون تدخل بشري واسع تعزز الكفاءة والثبات في العمليات.

طرق اكتشاف الشذوذ

يمكن تصنيف اكتشاف الشذوذ في الصور بشكل عام إلى طرق غير خاضعة للإشراف وطرق خاضعة للإشراف، مع انتشار الطرق غير الخاضعة للإشراف بشكل أكبر بسبب ندرة البيانات الشاذة المعنونة.

الاكتشاف غير الخاضع للإشراف للشذوذ

1. طرق تشابه تضمين الميزات:
   تستخدم هذه الطرق الشبكات العصبية العميقة لاستخراج الميزات من الصور وتعلم متجهات مرجعية تمثل الحالة الطبيعية. يتم اكتشاف الشذوذات بناءً على المسافة بين ميزات صورة الاختبار وهذه المتجهات المرجعية. تستفيد تقنيات مثل PatchCore من ميزات محلية الوعي من أجزاء الصور الطبيعية وتطبق تقنية أخذ عينات فرعية لتقريب هذه الميزات، مما يبني بنك ميزات يصف الأنماط الطبيعية.

2. طرق إعادة البناء:
   تتضمن هذه الطرق تدريب النماذج على إعادة بناء الصور الطبيعية. يتم اكتشاف الشذوذات من خلال تحديد الصور التي لا يتم إعادة بناؤها بشكل جيد. على سبيل المثال، تعتبر المشفرات التلقائية شبكات عصبية يتم تدريبها على إعادة بناء بيانات الإدخال الخاصة بها. عند تدريبها على الصور الطبيعية، تجد صعوبة في إعادة بناء الشذوذات، مما يسمح بالاكتشاف بناءً على خطأ إعادة البناء. كما تُستخدم الشبكات التوليدية العدائية (GANs) والمحولات، التي طُورت أصلاً لمعالجة اللغة الطبيعية، في مهام الرؤية لاكتشاف الشذوذ.

اكتشاف الشذوذ ضعيف الإشراف

تستخدم هذه الطرق مزيجاً من العينات الطبيعية وعدد صغير من العينات الشاذة المعنونة لتحسين دقة الاكتشاف. يتم استخدام تقنيات مثل أخذ العينات المعتمدة على التعلم التعزيزي لتسليط الضوء على الفروقات بين المناطق الطبيعية والشاذة.

حالات الاستخدام

• الفحص الصناعي: اكتشاف العيوب في المنتجات مثل الدوائر الإلكترونية، والملابس، أو الأجزاء المصنعة لضمان مراقبة الجودة.
• التصوير الطبي: تحديد الشذوذات في الفحوصات الطبية، مثل الأورام أو الآفات، والتي قد تدل على وجود مرض.
• المراقبة: مراقبة لقطات الأمن للتعرف على الأنشطة أو الأجسام المشبوهة التي تنحرف عن الأنماط الطبيعية.
• مراقبة البيئة: اكتشاف التغيرات في صور الأقمار الصناعية التي قد تشير إلى مشاكل أو تغيرات بيئية.
• كشف الاحتيال: استخدام اكتشاف الشذوذ في الصور المتعلقة بالمعاملات المالية أو الوثائق لتحديد الأنشطة المزورة أو الاحتيالية.

التحديات

• اختلال توازن البيانات: الشذوذات نادرة مقارنة بالعينات الطبيعية، مما يؤدي إلى تحديات في تدريب النماذج الفعالة.
• التعقيد: البعد العالي وتعقيد بيانات الصور يجعل من الصعب استخراج ميزات ذات معنى لاكتشاف الشذوذ.
• الإنذارات الخاطئة: تحقيق التوازن بين الحساسية والدقة أمر بالغ الأهمية لتقليل الإنذارات الكاذبة مع ضمان اكتشاف الشذوذات الحقيقية.
• قابلية التوسع: يتطلب معالجة كميات كبيرة من بيانات الصور بكفاءة خوارزميات قوية وقابلة للتوسع.

الارتباط بالذكاء الاصطناعي والأتمتة

يستفيد اكتشاف الشذوذ في الصور من الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، لأتمتة عملية تحديد الشذوذات دون تدخل بشري. تعد هذه القدرة ضرورية في تطبيقات مثل مراقبة الجودة الآلية، حيث تعد الثبات والسرعة أمرين أساسيين. كما أن دمج اكتشاف الشذوذ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات الدردشة يمكن أن يعزز عمليات اتخاذ القرار من خلال تقديم تنبيهات ورؤى في الوقت المناسب بناءً على تحليل البيانات المرئية.

الاتجاهات المستقبلية

من المتوقع أن تعزز التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قدرات اكتشاف الشذوذ من خلال نماذج أكثر تطوراً يمكنها التعلم من عدد أقل من العينات المعنونة وتقديم نتائج أكثر قابلية للتفسير. ستمكن عملية دمج اكتشاف الشذوذ مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى من تقديم حلول أكثر شمولاً وأتمتة عبر مختلف الصناعات.

في الختام، يُعد اكتشاف الشذوذ في الصور مهمة متعددة الأوجه ذات آثار كبيرة على ضمان الجودة والسلامة والكفاءة في العديد من القطاعات. ومع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، ستزداد إمكانيات تطوير أنظمة اكتشاف الشذوذ الأكثر دقة وكفاءة، مما يوفر فرصاً جديدة للابتكار والتحسين.