AI mëson profilet steroide të atletëve për të kapur doping me të dhëna minimale
Prof. Wolfgang Maas Foto: Oliver Dietze -- Veroeffentlichung nur mit Namensnennung. Kostenfreie Nutzung ausschliesslich im Rahmen der Berichterstattung dieses Themas der Universität des Saarlandes (UdS). Sonstige Veröffentlichungen nur nach vorheriger Honorarvereinbarung. Oliver Dietze // +49-(0)177-9761996 // post@oliverdietze.de // USt-ID DE262797891
Shkencëtarët në Universitetin e Saarland kanë krijuar softuer të inteligjencës artificiale që mund të dallojë dopingun tek atletët kryesorë duke përdorur të dhëna minimale. Ky sistem mund të thjeshtojë kontrollet e dopingut në ngjarjet kryesore sportive si Lojërat Olimpike.
Profesori i Informatikës së Biznesit Wolfgang Maaß shpjegon se testet e dopingut matin nivelet dhe raportet e steroideve të ndryshme në mostrat e urinës. Por përpjekja e lartë manuale do të thotë se vetëm një numër i vogël mostrash mund të testohen për doping.
Analizimi i mostrave të urinës në laborator mund të zgjasë me javë, dhe vetëm një pjesë e mostrave ekzaminohen plotësisht. Si rezultat, shumë atletë të dopuar rrëshqasin nëpër të çara dhe nxitja për të mashtruar mbetet.
Sistemi i ri i AI ka nevojë për të dhëna nga vetëm tre mostra të urinës të mbledhura gjatë karrierës së një atleti për të parashikuar me saktësi nëse dopingu është i pranishëm. Çdo mostër mat shtatë karakteristika, të tilla si përqendrimet dhe raportet e steroideve, për të krijuar profilin natyral steroid të një atleti.
Softueri më pas kërkon devijime nga modeli i zakonshëm në mostrat e reja dhe mund të thotë me 99% siguri se cilët atletë nuk kanë dopuar. Rastet e mbetura më pas mund të shqyrtohen më nga afër me testet manuale të ADN-së. Maaß thotë se doperistët janë “me një shkallë të lartë sigurie” midis këtyre rasteve të mbetura.
Sistemi mëson modelet tipike në profilin gjatësor dhe i përgjigjet ndryshimeve në biomarkerët specifikë në mostrat e urinës. Ekipi hulumtues përdor një Rrjet Neural Konvolutional të bazuar në Vetë-Vëmendjen (SACNN). Rrjetet nervore konvolucionare (CNN) njohin modele në të dhëna të tilla si imazhe ose seri kohore. Vetë-vëmendja e ndihmon rrjetin të mësojë lidhjet midis pikave të largëta të të dhënave.
Ekipi hulumtues, i cili përfshin ekspertë nga Qendra Kërkimore Gjermane për Inteligjencën Artificiale (DFKI), Universiteti Sportiv Gjerman i Këlnit dhe Agjencia Botërore Anti-Doping (WADA), prezantoi rezultatet në Konferencën e Përbashkët Ndërkombëtare për AI në Korenë e Jugut.