ආරම්භයේදී, ග්රැෆ් නියුරල් ජාලයක් (GNN) භාවිතා කරමින් ගුවන් යානා කොටස් සැපයුම් මාර්ගය සොයා බලන විද්යාඥයෙක්, ස්වභාවික විපතකාලයේ කර්මාන්ත ශාලා වසා ගැනීමක් සිදු වීමෙන් පසු පූර්ණයෙන්ම අසාර්ථක වීමක් අත්විඳියේ.
එම අසාර්ථකත්වය මඟින්, නියමිත පරිසරයේ සැබෑ අස්ථිරතා මත පදනම් වූ ප්රවේශයක් අවශ්ය බව පෙන්වා දුන්නේ. එබැවින්, පසු මාස හයකින් පසු, ග්රැෆ් නියුරල් ජාලයේ අනියමතාවය (uncertainty) සපයන Probabilistic Graph Neural Inference (PGNN) තාක්ෂණය පිළිබඳ ගැඹුරු පර්යේෂණයක් ආරම්භ කරන ලදී.
PGNN මඟින්, සම්ප්රදායික GNN වල පවතින ස්ථිර නියමයන් වෙනුවට, බේයසියන් (Bayesian) ලේයර් භාවිතයෙන් පූර්ණ ජාලයෙහි නෝඩ් (node) සහ එජ් (edge) ලක්ෂණයන්ගේ ප්රබල ව්යාප්තකරණයක් ලබා ගත හැක. එමඟින්, එක් එක් ද්රව්ය ප්රවාහයක (edge) සාර්ථකත්වය පිළිබඳ probability distribution එකක් ලබා දී, අවදානම් මට්ටම මැන ගැනීමට සහ තීරණ ගත කිරීමට අවශ්ය තොරතුරු සැපයේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- ඉලෙක්ට්රොනික ප්රතිසංස්කරණය: රිසයිකල් ව්යාපාරිකයන්ට AI මත පදනම් වූ සැපයුම් ජාල සැලසුම් හරහා කොටස් නැවත භාවිතා කිරීමේ ක්රියාවලිය වේගවත් කර ගත හැක.
- අපදා කාලීන ප්රතිචාරය: භූමිප්රලේඛන, ව්යාධි වැනි විපතකාලයන්හි 48 පැය ඇතුළත සැපයුම් මාර්ගය පරික්ෂා කර, අඩුම අවදානමක් සහිත මාර්ගය තෝරා ගැනීමට AI උපකාරී වේ.
- ව්යාපාරික නවෝත්පාදනය: ශ්රී ලංකාවේ මධ්යම-කුඩා මට්ටමේ නිෂ්පාදකයන්ට, Bayesian GNN මගින් පූර්ව අනාවැකි ලබා ගනිමින් තොග පාලනය, ලොජිස්ටික්ස් පිරිවැය අඩු කිරීමේ අවස්ථා ලැබේ.
- කොඩින් අධ්යාපනය: විශ්වවිද්යාල, තාක්ෂණික පාසල් තුළ PGNN ක්රමවේදය පිළිබඳ වැඩමුළු පැවැත්වීමෙන්, දරුවන්ට නව AI තාක්ෂණය අත්හදා බැලීමට හැකි වේ.
අවසානයේ, මෙම නව පරිගණක ආකෘතිය, සම්ප්රදායික GNN වල ඇති අඩුපාඩු මගහැර, සැබෑ ලෝකයේ අස්ථිරතා වලට හොඳින් සූදානම් වීමට උපකාරී වේ. ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ආයතන, කර්මාන්තශාලා සහ අධ්යාපන ආයතන මේ පාරදර්ශක AI තාක්ෂණය භාවිතා කර, පරිසර හිතකාමී, ආර්ථික වශයෙන් තිරසාර සැපයුම් ජාලයක් ගොඩනැගීමට නව අවස්ථා සොයා ගත හැක.
