MIT හි HackMIT පෝරයේ දී පැමිණි අභියෝගයක්, මුහුණු සකස් කිරීමේ සරල පසුබැසීම් පද්ධතියක්, තාක්ෂණයෙහි නව නිර්මාණයක් බවට පත්විය.
මෙම ගැටළුවේ මුල් කොටස ‘Face Value’ නමැති කාටූන් ඇවිට්රය සකස් කිරීමයි. දශය නමැති සලයිඩර් (මුහුණ, සම, කෙස්, ඇස්, නාසය, තොට, ආදිය) 0‑9 අතර අගයක් ගන්නා අතර, සංකීර්ණ ගුප්ත මොඩලයක් ඒ සියලුම සම්බන්ධතාවය අගය කරයි. අරමුණ වන්නේ 99.9% විශ්වාසය, 5 කින් අඩු සංස්කරණ දුර, සහ Charm, Sync වැනි තවත් නියමයන් එකවර සපුරාලීමයි.
ආරම්භක දිනවල, පිරිසක් සලයිඩර් එකක්-එකක් අලුත් කර, Query බොත්තම ඔබා ප්රතිඵල බලමින් ඉදිරියට ගියා. පළමු 20‑30 ප්රයත්න අතරින් කිසිඳු නවතම රූපයක් ලැබුණේ නැත; විශ්වාසය 60‑70% දක්වා පමණක් ඉහල ගියේය. මෙය තනි-විශේෂ පරීක්ෂණයන් මඟින් සංකීර්ණ සංයෝජන බලපෑම් හඳුනා ගැනීමට නොහැකි බව පෙන්වා දුන්නා.
ඉදිරියට යාමට, එක් කණ්ඩායම Chrome DevTools භාවිතා කර API ඉල්ලීමක් හඳුනා ගනීය. POST https://facevalue.hackmit.org/api/query යන JSON අන්තර්ගතය සලකුණු කර, එය සෘජුවම ස්ක්රිප්ට් එකක් මගින් කැඳවීමට හැකි විය. මෙයින් එක් මිනිත්තුවකට ගනුදෙනු ගණනාවක් සිදු කළ හැකි විය, මෙන්ම සංකීර්ණ සෙවුම් ඇල්ගොරිතමක් ක්රියාත්මක කළ හැකි විය.
කණ්ඩායම simulated annealing යෙදුම භාවිතා කර, 1‑3 සලයිඩර් අහඹු ලෙස වෙනස් කර, ප්රතිඵලය මත පදනම්ව තීරණය කරමින් අගය වැඩිදියුණු කරන ලදී. සමහර අවස්ථා වල අඩු ප්රතිඵලයක්ද අනුමත කරමින්, පද්ධතියේ ස්ථානික උපරිමයන්ගෙන් මිදීමට උත්සාහ කළා. මෙයට coordinate descent සහ “random restarts” යන තාක්ෂණයන් එකතු කර, 5 සලයිඩර් පමණක් වෙනස් කළ හැකි 252 සම්බන්ධතා අතර 140 කට වැඩි සංයෝජන පරීක්ෂා කරන ලදී.
ඉදිරි ගමනේදී විශ්වාසය 77% සිට 98% දක්වා පියවරෙන් පියවර ඉහළ ගියේය, අවසානයේ 99.9% නියමය සපුරාලන සකස් කිරීමක් සොයා ගැනීමට සමත් විය. මෙය මිනිස් අත්දැකීම්වලින් නොලැබූ, කේත-චලිත පරිසරයක් මඟින් ලබාගත් ප්රතිඵලයකි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම පරීක්ෂණය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ශිෂ්යයින්, සංවර්ධකයින් සහ ව්යාපාරිකයන්ට විශාල උදාහරණයක් වේ. පළමුව, API ගවේෂණය හා ස්ක්රිප්ට් මගින් දත්ත විද්යා පර්යේෂණය කෙරෙහි යොමු වීමේ ක්රමවේදය, විශ්වවිද්යාල සිසුන්ට ප්රායෝගික හැකියාවන් ලබා දේ. දෙවැනි, simulated annealing වැනි උත්සාහක ඇල්ගොරිතම් භාවිතය, ස්ථානික උපරිමයන්ගෙන් මිදීමට අවශ්ය නව පරිදි හඳුනා ගැනීමට ඉගැන්වීමේ නවතම ක්රමයක්. තුන්වැනි, ව්යාපාරිකයන්ට API‑මූලික සේවා සෑදීමේ කාලය කෙටි කර, තවත් නව නිෂ්පාදන හෝ සේවා ඉක්මනින් ඉදිරිපත් කිරීමේ හැකියාව ලැබේ.
අවසානයේ, හතුරු අභියෝගයක් ලෙස පෙනුනු ගැටළුව, නිවැරදි කේත‑අධාරිත විශ්ලේෂණයක් මඟින් සාර්ථක දත්ත විද්යා ව්යාපෘතියක් බවට පත් වුණා. මෙය තාක්ෂණික නවෝත්පාදන සඳහා “අත්කඩ” ලෙස පවතින අතර, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට නව දෘශ්යකෝණයක් ඇදෙයි.
