Kategória: Všeobecné

Jednou z úloh, ktorou sa vedci v tejto oblasti zaoberajú, je štúdium diel autorov asociovaných so špecifickými náboženskými skupinami a komunitami. Porovnávaním ich textov s oficiálnymi doktrínami a učeniami ich denominácií môžu výskumníci hlbšie nahliadnuť do presvedčení, viery a uhlov pohľadu komunít, formovaných učeniami vplyvných autorov.

Štúdia sumarizuje prístup využívajúci embeddingové indexy a jazykové modely na efektívnu analýzu textov s náboženskými témami. Primárnym cieľom je vyvinúť nástroj na získavanie informácií, špeciálne navrhnutý na účinné lokalizovanie relevantných častí textu v dokumentoch. Identifikácia nesúladov medzi získanými časťami textu z diel náboženských komunít a oficiálnymi náukami daného náboženstva, z ktorého táto komunita pochádza, nie je cieľom tejto práce a je ponechaná na teológov.

Táto práca vznikla spojeným úsilím Národného superpočítačového centra a Teologickej fakulty Trnavskej univerzity. Na dosiahnutie riešenia, ktoré vyžadovalo numericky náročné spracovanie veľkého objemu dát, boli využité výpočtové zdroje HPC systému Devana.

Dáta

Texty analyzované v tejto štúdii pochádzajú z náboženskej komunity známej ako Hnutie Nazaret (bežne nazývanej aj ”Beňovci”), ktorá sa začala formovať v sedemdesiatych rokoch minulého storočia. Hnutie, o ktorom niektorí vedci hovoria, že má známky sekty, je stále aktívne aj v dnešnej dobe, avšak v redukovanej a zmenenej forme. Jeho zakladateľ, Ján Augustín Beňo (1921 – 2006), bol tajne vysväteným katolíckym kňazom v totalitnej dobe. Beňo nabádal členov hnutia k aktívnemu žitiu viery prostredníctvom každodenného čítania biblických textov a uplatňovania ich posolstva v praxi prostredníctvom konkrétnych rozhodnutí a činov. Hnutie sa rozšírilo po celom Slovensku, pričom komunity existovali takmer v každom väčšom meste. Rozšírilo sa aj do susedných krajín, ako Poľsko, Česká republika, Ukrajina a Maďarsko. V roku 2000 bolo v hnutí približne tristo manželských párov, tisíc deti a stotridsať kňazov a študentov pripravujúcich sa na kňazstvo. Hnutie malo tri hlavné ciele: radikálnu prevenciu v oblasti vzdelania, podporu kňazov, ktorí by mohli pôsobiť ako rodičovské postavy na identifikáciu a rozvoj kňazských povolaní u detí, a výrobu a distribúciu samizdatových materiálov potrebných na katechézu a evanjelizáciu.

Pre výskum bolo k dispozícii 27 dokumentov vytvorených touto komunitou. Tieto dokumenty, ktoré významne vplývali na formovanie ideológie komunity Beňovci, boli reprodukované a distribuované počas komunistického režimu vo forme samizdatov – literatúry zakázanej komunistickým režimom. Po politickom prevrate boli viaceré z týchto dokumentov vytlačené a distribuované verejnosti mimo hnutia. Väčšina z dokumentov pozostávala z textov určených pre ”ranné úvahy” — krátke meditácie nad biblickými textami. Dokumenty taktiež obsahovali zakladateľove komentáre o učeniach Katolíckej cirkvi a vybraných témach týkajúcich sa výchovy detí, spirituálneho vedenia a katechézy pre deti.

Dokumenty obsahovali niekoľko duplicít, avšak pre úlohu získavania a vyhľadávania informácií to nepredstavuje problém. Všetky dokumenty sú napísané výhradne v slovenskom jazyku.

Jeden z dokumentov bol anotovaný pre účely testovania expertom z partnerskej fakulty, ktorý sa dlhodobo venuje Hnutiu Nazaret. Anotáciami myslíme časti textu (zvyčajne odseky, prípadne vety) označené ako patriace do jednej z piatich tried, pričom tieto triedy reprezentujú päť tém:

1. Direktívna poslušnosť
2. Hierarchická výchova
3. Radikálnosť v prevzatí modelu života
4. Ľudské potreby realizované len v spoločenstve/hnutí a v rodine
5. Divné/čudné/silné

Každá z týchto tém je doplnená o súbor otázok (dopytov/výrazov), ktoré boli navrhnuté na testovanie riešenia získavania informácií. Cieľom týchto testovacích otázok je vyhodnotiť, koľko relevantných častí textu týkajúcich sa danej témy dokáže náš nástroj získať z anotovaného dokumentu.

Postup riešenia

Existuje viacero metód vhodných na riešenie tejto úlohy, vrátane klasifikácie textu, modelovania témy textu, RAG (z angl. Retrieval-Augmented Generation), alebo optimalizácie predtrénovaného jazykového modelu. Avšak, požiadavkou partnerských teológov, zaoberajúci sa analýzou týchto dokumentov, bola identifikácia konkrétných častí textu relevantných k daným témam, a teda získanie ich presného znenia. Práve preto bola vybraná metóda získavania informácií (z angl. information retrieval). Tento prístup sa líši od metódy RAG, ktorá bežne obsahuje časť získavania informácií a tiež časť generovania nového textu, v tom, že sa sústredí výhradne na identifikáciu relevantných častí textu v dokumentoch a negeneruje žiadny nový text.

Metóda získavania informácií využíva jazykové modely na transformovanie komplexných dát, ako je text, do numerickej reprezentácie, ktorá zachytáva celý význam a kontext daného vstupu. Táto numerická reprezentácia, nazývaná embedding (vo zvyšku textu budeme kvôli jednoduchosti využívať už len tento termín), môže byť použitá na sémantické vyhľadávanie v dokumentoch analyzovaním pozícií a blízkosti embeddingov v multidimenzionálnom vektorovom priestore. Použitím otázok (dopytov) dokáže systém nájsť v dokumentoch relevantné časti textu meraním podobnosti medzi embeddingami otázok a embeddingami segmentovaného textu. Tento prístup nevyžaduje žiadnu optimalizáciu existujúceho jazykového modelu, takže modely môžu byť použité bez akýchkoľvek úprav a pracovaný postup zostáva pomerne jednoduchý.

Výber modelu

Keďže všetky analyzované dokumenty v rámci tejto štúdie sú v slovenskom jazyku, je potrebné, aby zvolený jazykový model ”rozumel” slovenčine, čo značne zúžilo možnosti jeho výberu. K dnešnému dňu existuje len jeden verejne dostupný model, ktorý rozumie výhradne slovenskému jazyku, a niekoľko multilingválnych modelov, ktoré rozumejú slovenčine do určitej miery. Štyri predtrénované modely boli vybrané z malého množstva dostupných možností, prvým z nich je model Slovak-BERT . Slovak-BERT je verejne dostupný model založený na architektúre transformerov. Ďalším vybraným modelom je text-embedding-3-small model. Ide o výkonný proprietárny embedding model dostupným len cez API spoločnosti OpenAI. Tretím modelom je verejne dostupný embedding model BGE M3 , ktorý je výkonným multilingválnym modelom podporujúcim viac než 100 jazykov. Posledným modelom je taktiež multilingválny model z dielne Microsoftu nazývaný E5 , ktorý je rovnako verejne dostupný.

Tieto štyri modely boli použité na získanie vektorových reprezentácií textu. Ich výkon bude detailne diskutovaný v nasledujúcich častiach reportu.

Predspracovanie dát

Prvým krokom predspracovania dát je segmentovanie textu (z angl. chunking). Hlavným dôvodom pre tento krok bolo splniť požiadavku teológov na vyhľadávanie (získavanie) krátkych častí textu. Okrem toho bolo potrebné dokumenty rozdeliť na menšie časti, aj kvôli obmedzenej dĺžke vstupu niektorých jazykových modelov. Na túto úlohu bola použitá knižnica Langchain . Poskytuje hierarchické segmentovanie textu, ktoré produkuje prekrývajúce sa bloky textu definovanej dĺžky (s definovaným prekrytím) tak, aby v nich bol zachovaný kontext. Takto boli vytvorené bloky s dĺžkami 300, 400, 500 a 700 znakov. Následne spracovanie pozostávalo z odstránenia diakritiky, úprava textu na veľké/malé písmená, podľa podmienok modelov a odstránenie vylúčených slov (z angl. stopwords). Odstraňovanie týchto slov je bežnou praxou v úlohách spracovania prirodzeného jazyka, keďže vylúčené slová nenesú žiadnu významovú informáciu. Niektoré modely môžu profitovať z odstránenia vylúčených slov na zlepšenie relevantnosti získaných blokov textu, ale iné môžu ťažiť z ponechania týchto slov, aby bol zachovaný celý kontext nevyhnutný na pochopenie textu.

Vektorové embeddingy

Vektorové embeddingy boli vytvorené z blokov textu s použitím vybraných predtrénovaných jazykových modelov.

V prípade modelu Slovak-BERT, sme pre generovanie embeddingov použili model bez pridaných predikčných vrstiev, a následne sme ukladali iba prvý embedding, ktorý obsahuje celý význam vstupného textu. Ďalšie používané modely priamo produkujú embeddingy vo vhodnej forme, preto nebolo potrebné žiadne dodatočné spracovanie výstupov.

V nasledujúcej časti s výsledkami analyzujeme výkon všetkých vybraných embedding modelov a porovnávame ich schopnosti zachytiť kontext.

Výsledky

Pred uskutočnením kvantitatívnych testov prešli všetky embeddingové indexy predbežným hodnotením, aby sa zistila úroveň porozumenia slovenského jazyka a špecifickej náboženskej terminológie evaluovaných modelov. Predbežné hodnotenie zahŕňalo subjektívne posúdenie relevantnosti získaných častí textu.

Tieto testy odhalili, že embeddingy získané pomocou modelu E5 nie sú dostatočne efektívne pre naše dáta. Keď sme pomocou testovacej otázky hľadali informácie v dokumentoch, väčšina získaných blokov textu obsahovala kľúčové slová použité v otázke, ale neobsahovala kontext otázky. Možným vysvetlením by mohlo byť, že tento model uprednostňuje zhody na úrovni slov pred zhodami kontextu v slovenskom jazyku. Ďalším dôvodom môže byť aj to, že tento model bol natrénovaný na dátach, ktoré neobsahovali veľké množstvo textu v slovenčine, resp. výber textov nebol dostatočne rozmanitý, čo môže viesť k nižšiemu výkonu modelu E5 v slovenčine, aj keď v iných jazykoch dosahuje výborné výsledky. Podotýkame, že tieto pozorovania nie sú definitívne závery, ale skôr hypotézy založené na súčasných, obmedzených výsledkoch. Rozhodli sme sa ďalej nevyhodnocovať výkon embeddingových indexov získaných z E5 modelu, keďže je to irelevantné vzhľadom na neschopnosť modelu zachytiť nuansy náboženského textu. Na druhej strane, schopnosti modelu Slovak-BERT, ktorý je založený na architektúre RoBERTa charakteristickej jej relatívne jednoduchou topológiou, prekonali očakávania. Navyše, výkon text-embedding-3-small a BGE M3 embeddingov splnil očakávania, keďže prvý, subjektívne vyhodnotený, test ukázal veľmi dobré porozumenie kontextu a nuáns v textoch s náboženskými témami a taktiež výborné porozumenie slovenského jazyka.

Preto boli kvantitatívne testy vykonané len pre vektorové databázy využívajúce Slovak-BERT, OpenAI text-embedding-3-small a BGE M3 embeddingy.

Vzhľadom na povahu riešeného problému a charakter testovacích anotácií existuje potenciálna obava týkajúca sa ich kvality. Niektoré časti textu mohli byť nesprávne klasifikované, pretože môžu patriť do viacerých tried. Táto skutočnosť, spolu s možnosťou ľudskej chyby, mohla ovplyvniť konzistentnosť a presnosť anotácií.

Berúc do úvahy túto skutočnosť, sme sa rozhodli zamerať výhradne na vyhodnotenie metriky zvanej recall. Hodnotu tejto metriky meriame ako pomer počtu získaných blokov zhodných s anotáciami, k celkovému počtu anotovaných blokov textu (bez ohľadu na podiel falošne pozitívnych blokov). Recall vyhodnocujeme pre každú tému a pre všetky vektorové databázy s rôznymi dĺžkami blokov textu.

Komplexnosť a interpretačná povaha náboženských štúdií sa pravdepodobne prejavuje nielen v kvalite testovacích anotácií, ale aj v samotných testovacích otázkach. Ako príklad môžeme uviesť testovaciu otázku ”Božia vôľa” pre tému Direktívna poslušnosť. Hoci pozorný čitateľ rozumie, ako táto otázka súvisí s danou témou, nemusí to byť očividné pre jazykový model. Preto, okrem vyhodnotenia pomocou dodaných testovacích otázok budeme vyhodnocovať výkon embeddingov aj s použitím ďalších otázok, ktoré boli získané metódou kontextovej augmentácie. Kontextová augmentácia je technika v prompt inžinieringu používaná na zlepšenie kvality textových dát a je dokumentovaná vo viacerých vedeckých článkoch , . Táto technika spočíva v tom, že sa zvolený jazykový model použije na vytvorenie novej otázky (príp. nového textu) na základe pôvodnej otázky (textu) a doplneného kontextu s cieľom formulovania lepšej otázky. Jazykový model použitý na generovanie nových otázok pomocou tejto techniky bol GPT 3.5 a tieto otázky budeme ďalej v texte označovať ako ”GPT otázky”.

Slovak-BERT embeddingové indexy

Vyhodnotenie metriky recall pre embeddingové indexy využívajúce Slovak-BERT embeddingy pre štyri rôzne veľkosti blokov textu s použitím a bez použitia metódy odstraňovania vylúčených slov je zobrazené na Obrázku 1. Toto vyhodnotenie zahŕňa každú z piatich tém špecifikovaných v Časti 2 a pokrýva pôvodné aj GPT otázky.

Je očividné, že GPT otázky produkujú vo všeobecnosti lepšie výsledky než pôvodné otázky, okrem prípadu posledných dvoch tém, pri ktorých obe sady otázok produkujú podobné výsledky. Je tiež zrejmé, že Slovak-BERT embeddingy vo väčšine prípadov profitujú z odstránenia vylúčených slov. Najvyššia hodnota recall bola dosiahnutá pre tému Radikálnosť v prevzatí modelu života, s veľkosťou blokov textu 700 znakov, s odstránenými vylúčenými slovami, dosahujúc viac než 47%. Na druhej strane, najhoršie výsledky boli získané pre tému Divné/čudné/silné, kde ani jedna sada otázok nedokázala úspešne získať relevantné častí textu z dokumentov. Dokonca, v niektorých prípadoch neboli získane absolútne žiadne relevantné bloky textov.

Hodnoty recall pre všetky témy vyhodnotené pomocou pôvodných aj GPT otázok (pre všetky skúmané veľkosti blokov textu) pre embeddingy generované modelom Slovak-BERT. Indexy embeddingov označené ako +SW obsahujú vylúčené slová, zatiaľ čo -NoSW znamená, že vylúčené slová boli odstránené.

OpenAI text-embedding-3-small embeddingové indexy

Analogicky k vyhodnoteniu Slovak-BERT embeddingových indexov, grafy s výsledkami pre embeddingy získané modelom text-embedding-3-small sú zobrazené na Obrázku 2. Hodnoty metriky recall sú všeobecne vyššie než tie získané so Slovak-BERT embeddingami. Podobne ako v predchádzajúcom prípade, GPT otázky produkujú lepšie výsledky. Pozorovateľný je taktiež istý trend medzi hodnotou metriky recall a veľkosťou textových blokov — dlhšie bloky textu zvyčajne vykazujú vyššie hodnoty recall.

Zaujímavé zistenie sa týka témy Radikálnosť v prevzatí modelu života. S použitím pôvodných otázok sme nezískali takmer žiadne relevantné výsledky. Naopak, pri použití otázok generovaných pomocou GPT modelu, boli hodnoty recall metriky výrazne vyššie a dosahovali takmer 90% pre bloky textu s veľkosťou 700 znakov.

Čo sa týka odstraňovania vyradených slov, vplyv tejto techniky na embeddingy sa líši. Pre témy 4 a 5 sa ukazuje, že odstránenie vyradených slov je prospešné. Avšak, pre ostatné témy tento krok výhody neprináša.

Témy 4 a 5 vykazovali najslabšie výsledky medzi všetkými témami. Môže to byť spôsobené povahou otázok pre tieto dve témy, keďže sú to citáty a celé vety, na rozdiel od otázok pre ostatné témy, ktoré sú frázy, kľúčové slová alebo výrazy. Zdá sa, že model text-embedding-3-small funguje lepšie s frázovitým typom otázok. Ale na druhej strane, keďže otázky pre témy 4 a 5 sú celé vety, zdá sa embeddingy profitujú z odstránenia vyradených slov, keďže v tomto prípade to môže pomôcť pri zachytení kontextu v dlhých otázkach.

Téma 4 je veľmi špecifická a preto možno vyžaduje detailnejšie testovacie otázky, keďže poskytnuté otázky pravdepodobne neobsahujú všetky nuansy danej témy. Naopak, téma 5 je veľmi všeobecná, vďaka čomu je celkom pochopiteľné, prečo je zachytávanie kontextu tejto témy pomocou embeddingov náročné. Všeobecný charakter tejto témy by mohol profitovať z iného analytického prístupu. Napríklad metóda analýzy sentimentu by mohla zachytiť zvláštnu, čudnú a silnú náladu vo vzťahu k študovaným náboženským témam.

BGE M3 embeddingové indexy

Grafy s vyhodnotenou metrikou recall pre embeddingové indexy využívajúce BGE M3 embeddingy sú zobrazené na Obrázku 3. Tieto hodnoty ukazujú výkon spadajúci medzi Slovak-BERT a OpenAI text-embedding-3-small embeddingy. V niektorých prípadoch sa nepodarilo dosiahnuť také vysoké hodnoty metriky recall ako pri OpenAI embeddingoch, avšak BGE M3 embeddingy stále vykazujú konkurencieschopný výkon, hlavne ak prihliadneme na skutočnosť, že sa jedná o verejne dostupný model, na rozdiel od OpenAI embeddingového modelu, ku ktorému sa dá pristupovať len cez API, čo môže byť niekedy problémom kvôli zdieľaniu súkromných alebo citlivých dát a taktiež kvôli finančným nákladom.

S týmito embeddingami môžeme pozorovať rovnaký fenomén ako s text-embedding-3-small embeddingami: krátke, frázovité otázky sú preferované pred dlhšími otázkami podávanými formou viet a citátov. Preto sú hodnoty recall pre prvé tri témy vyššie, ako sme diskutovali už v predchádzajúcej časti.

Odstránenie vylúčených slov sa zdá byť užitočné, hlavne pre posledné dve témy.

Záver

Štúdia prezentuje prístup pre analýzu textov s náboženskými témami pomocou numerických reprezentácií textu zvaných embeddingy, generovanými troma vybranými predtrénovanými jazykovými modelmi: Slovak-BERT, OpenAI text-embedding-3-small a BGE M3 model. Výberu modelov predchádzalo posúdenie ich schopnosti ”rozumieť slovenčine” a náboženskej terminológii. Pre zvolené tri modely sme konštatovali dostatočnú schopnosť, čo ich predurčilo ako vhodných kandidátov na zvládnutie úlohy získavania informácií z danej sady dokumentov.

Výzvy týkajúce sa kvality testovacích otázok boli adresované pomocou techniky kontextovej augmentácie. Tento prístup pomohol pri formulovaní vhodnejších otázok, čo viedlo k získavaniu relevantnejších častí textu, ktoré zachytávali všetky nuansy tém, ktoré teológovia v texte hľadajú.

Výsledky demonštrujú, že efektívnosť embeddingov generovaných týmito modelmi, hlavne modelom text-embedding-3-small od OpenAI, je dostatočná na hlboké porozumenie kontextu, aj v slovenskom jazyku. Hodnoty metriky recall pre embeddingy tohto modelu sa líšia v závislosti od témy a použitých testovacích otázok, pričom najlepšia hodnota bola dosiahnutá pre tému Radikálnosť v prevzatí modelu života dosahujúc takmer 90%, s použitím GPT otázok a dĺžky textových blokov 700 znakov. Vo všeobecnosti, text-embedding-3-small model mal najlepšie výsledky s najväčšou analyzovanou dĺžkou blokov textu, vykazujúc mierny trend zvyšujúcej sa hodnoty recall so zväčšujúcou sa dĺžkou blokov textu. Téma Divné/čudné/silné mala najnižšiu hodnotu recall, čo môže byť dôsledkom neurčitosti v špecifikácii tejto témy.

Pre Slovak-BERT embeddingové indexy sú hodnoty recall o niečo nižšie, ale stále pomerne pôsobivé vzhľadom na jednoduchosť tohto jazykového modelu. Lepšie výsledky boli získané v použitím GPT otázok, s najlepšou hodnotou 47,1% pre tému Radikálnosť v prevzatí modelu života s dĺžkou blokov 700 znakov, a s embeddingami vytvorenými z textu s odstránenými vylúčenými slovami. Celkovo, tento model najviac ťažil z odstraňovania vylúčených slov.

Čo sa týka BGE M3 embeddingov, výsledky boli taktiež veľmi dobré, dosahujúc vysokú hodnotu recall metriky, aj keď nie až takú vysokú ako v prípade OpenAI embeddingov. Ale vzhľadom na to, že BGE M3 je verejne dostupný model, sú tieto výsledky pozoruhodné.

Tieto zistenia zdôrazňujú potenciál využitia veľkých jazykových modelov pre špecializované oblasti ako analýza textu s náboženskými témami. Výskum by sa ďalej mohol zaoberať zhlukovaním embeddingov za účelom odhalenia asociácií a inšpirácií autorov týchto diel. Pre teológov, budúca práca spočíva v analýze získaných častí textu s cieľom identifikovať odchýlky od oficiálneho učenia Katolíckej cirkvi, čím sa objasnia interpretácie a pohľady hnutia.

Poďakovanie

Výskum bol realizovaný s podporou Národného kompetenčného centra pre HPC, projektu EuroCC 2 a Národného Superpočítačového Centra na základe dohody o grante 101101903-EuroCC 2-DIGITAL-EUROHPC-JU-2022-NCC-01.

Výskum bol realizovaný s využitím výpočtovej infraštruktúry obstaranej v projekte Národné kompetenčné centrum pre vysokovýkonné počítanie (kód projektu: 311070AKF2) financovaného z Európskeho fondu regionálneho rozvoja, Štrukturálnych fondov EU Informatizácia spoločnosti, operačného programu Integrovaná infraštruktúra 2014-2020.

Plná verzia článku SK
Plná verzia článku EN

Autori

Bibiána Lajčinová – Národné superpočítačové centrum
Jozef Žuffa – Teologická fakulta Trnavskej univerzity v Trnave
Milan Urbančok – Teologická fakulta Trnavskej univerzity v Trnave

Literatúra

[1] Matúš Pikuliak, Štefan Grivalský, Martin Konôpka, Miroslav Blšťák, Martin Tamajka, Viktor Bachratý, Marián Šimko, Pavol Balážik, Michal Trnka, and Filip Uhlárik. Slovakbert: Slovak masked language model, 2021.

[2] Jianlv Chen, Shitao Xiao, Peitian Zhang, Kun Luo, Defu Lian, and Zheng Liu. Bge m3-embedding: Multi-lingual, multi-functionality, multi-granularity text embeddings through self-knowledge distillation, 2024.

[3] Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, and Furu Wei. Multi-lingual e5 text embeddings: A technical report, 2024.

[4] Harrison Chase. Langchain. https://github.com/langchain-ai/langchain, 2022. Accessed: May 2024.

[5] Xinbei Ma, Yeyun Gong, Pengcheng He, Hai Zhao, and Nan Duan. Query rewriting for retrieval-augmented large language models, 2023.

[6] Rolf Jagerman, Honglei Zhuang, Zhen Qin, Xuanhui Wang, and Michael Bendersky. Query expansion by prompting large language models, 2023.

Zber dát

LiDAR je inovatívna metóda diaľkového merania vzdialenosti, ktorá funguje na princípe výpočtu doby šírenia impulzu laserového lúča odrazeného od objektov. LiDAR vysiela svetelné impulzy, ktoré zasiahnu zem, alebo daný objekt, a vrátia sa späť, kde sú zachytené senzormi. Meraním času návratu svetla LiDAR určí vzdialenosť bodu, v ktorom sa laserový lúč odrazil. 

LiDAR dokáže vysielať 100- až 300 000 impulzov za sekundu, pričom z každého metra štvorcového povrchu zachytí niekoľko desiatok až stoviek impulzov, v závislosti od konkrétneho nastavenia a vzdialenosti snímaného objektu. Týmto spôsobom sa vytvára tzv. mračno bodov (PointCloud) pozostávajúce, potenciálne, z miliónov bodov. Moderným využitím LiDAR-u je zber dát zo vzduchu, kde sa zariadenie umiestňuje na drony, čím sa zvyšuje efektivita a presnosť zberu dát. Na zber dát v tomto projekte boli použité drony od spoločnosti DJI, hlavne dron DJI M300 a Mavic 3 Enterprise (obr. 1). Dron DJI M300 je profesionálny dron navrhnutý pre rôzne priemyselné aplikácie a jeho parametre umožňujú, aby bol vhodným nosičom pre LiDAR.

Dron DJI M300 bol využitý ako nosič pre LiDAR značky Geosun (obr. 1). Ide o strednorozsahový, kompaktný systém s integrovaným laserovým skenerom a systémom na určovanie polohy a natočenia. Vzhľadom na pomer medzi rýchlosťou zberu a kvalitou dát boli dáta snímané z výšky 100 m nad povrchom, čím je možné zosnímať za pomerne krátky čas aj väčšie územia v postačujúcej kvalite.

Zozbierané dáta boli geolokalizované v súradnicovom systéme S-JTSK (EPSG:5514) a Baltskom výškovom systéme po vyrovnaní (Bpv), pričom súradnice sú udávané v metroch alebo metroch nad morom. Okrem lidarových dát bola súčasne vykonaná aj letecká fotogrametria, ktorá umožňuje tvorbu tzv. ortofotomozaiky. Ortofotomozaiky poskytujú fotografický záznam skúmanej oblasti vo vysokom rozlíšení (3 cm/pixel) a s polohovou presnosťou do 5 cm. Ortofotomozaika bola použitá ako podklad pre vizuálne overenie polôh jednotlivých stromov.

Klasifikácia dát

Nosným datasetom, ktorý vstupoval do automatickej identifikácie stromov, bolo lidarové mračno bodov vo formáte LAS/LAZ (nekomprimovaná a komprimovaná forma). LAS súbory sú štandardizovaným formátom pre ukladanie lidarových dát navrhnutý tak, aby zabezpečil efektívne ukladanie veľkého množstva bodových dát s presnými 3D súradnicami. LAS súbory obsahujú informácie o polohe (x, y, z), intenzite odrazu, klasifikácii bodov a ďalšie atribúty, ktoré sú nevyhnutné pre analýzu a spracovanie lidarových dát. Vďaka svojej štandardizácii a kompaktnosti sa LAS súbory často používajú v geodézii, kartografii, lesníctve, urbanistickom plánovaní a mnohých ďalších oblastiach, kde je potrebná detailná a presná 3D reprezentácia terénu a objektov.

Mračno bodov bolo potrebné najskôr spracovať do takej podoby, aby na ňom bolo možné čo najjednoduchšie identifikovať body jednotlivých stromov alebo vegetácie. Ide o proces, pri ktorom sa každému bodu v mračne bodov priradí určitá trieda, čiže hovoríme o klasifikácii.

Na klasifikáciu mračna bodov je možné použiť viacero nástrojov. V našom prípade sme sa, vzhľadom na dobré skúsenosti, rozhodli použiť softvér Lidar360 od spoločnosti GreenValley International [1]. V rámci klasifikácie mračna bodov boli jednotlivé body mračna klasifikované do nasledovných tried: neklasifikované (1), povrch (2), stredná vegetácia (4), vysoká vegetácia (5), budovy (6). Na klasifikáciu bola využitá metóda strojového učenia, ktorá po natrénovaní na reprezentatívnej trénovacej vzorke dokáže automaticky klasifikovať body ľubovoľného vstupného datasetu (obr. 2).

Trénovacia vzorka je vytvorená manuálnym klasifikovaním bodov mračna do jednotlivých tried. Na účely automatizovanej identifikácie stromov sú pre tento projekt podstatné hlavne triedy povrch a vysoká vegetácia. Avšak, pre čo najlepší výsledok klasifikácie vysokej vegetácie je vhodné zaradiť aj ostatné klasifikačné triedy. Trénovacia vzorka bola tvorená súborom viacerých menších oblastí z celého územia a zahŕňala všetky typy vegetácie, či už listnaté alebo ihličnaté, a taktiež rôzne typy budov. Na základe vytvorenej trénovacej vzorky boli následne automaticky klasifikované zvyšné body mračna. Kvalita trénovacej množiny má preto podstatný vplyv na výslednú klasifikáciu celého územia.

Segmentácia dát

Klasifikované mračno bodov bolo následne segmentované pomocou softvéru CloudCompare [2]. Segmentácia vo všeobecnosti znamená rozdelenie klasifikovaných dát na menšie celky – segmenty, ktoré spĺňajú spoločné charakteristické vlastnosti. Pri segmentácii vysokej vegetácie bolo cieľom priradiť jednotlivé body ku konkrétnemu stromu.

Na účely segmentácie stromov bol použitý plugin TreeIso v softvérovom balíku CloudCompare, ktorý automaticky rozpoznáva stromy na základe rôznych výškových a polohových kritérií (obr. 3). Celková segmentácia sa skladá z troch krokov:

1. Spájanie bodov, ktoré sú blízko seba, do segmentov a odstraňovanie šumu.
2. Spájanie susedných segmentov bodov do väčších celkov.
3. Zloženie jednotlivých segmentov do celku, ktorý tvorí jeden strom.

Výsledkom je kompletná segmentácia vysokej vegetácie. Tieto segmenty sa následne uložia do jednotlivých LAS súborov a použijú sa na následné spracovanie pre určenie polohy jednotlivých stromov. Veľkým nedostatkom tohto nástroja je, že pracuje len v sériovom režime, čiže dokáže využiť len jedno CPU jadro, čo značne limituje jeho použitie v HPC prostredí.

Ako alternatívnu metódu na segmentovanie sme skúmali aj využitie ortofotomozaiky daných oblastí. Pomocou metód strojového učenia sme sa pokúsili identifikovať jednotlivé koruny stromov na snímkach a na základe takto určených geolokalizačných súradníc identifikovať príslušné segmenty v LAS súbore. Na detekciu korún stromov z ortofotomozaiky bol použitý model YOLOv5 [3] s predtrénovanými váhami z databázy COCO128 [4]. Tréningové dáta pozostávali z 230 snímok, ktoré boli manuálne anotované pomocou nástroja LabelImg [5]. Trénovacia jednotka pozostávala z 300 epoch, snímky boli rozdelené do sád po 16 vzoriek a ich veľkosť bola nastavená na 1000×1000 pixelov, čo sa ukázalo ako vhodný kompromis medzi výpočtovou náročnosťou a počtom stromov na daný výsek. Nedostatočná kvalita tohto prístupu bola obzvlášť markantná pre oblasti s hustou vegetáciou (zalesnených oblastí), ako je znázornené na obrázku 4. Domnievame sa, že to bolo spôsobené nedostatočnou robustnosťou zvolenej trénovacej sady, ktorá nedokázala dostatočne pokryť rôznorodosť obrazových dát (obzvlášť pre rôzne vegetatívne obdobia). Z týchto dôvodov sme segmentáciu z fotografický dát ďalej nerozvíjali a sústredili sme sa už iba na segmentáciu v mračne bodov.

Aby sme naplno využili možnosti superpočítača Devana, nasadili sme v jeho prostredí knižnicu lidR [6]. Táto knižnica, napísaná v jazyku R, je špecializovaný nástroj určený na spracovanie a analýzu lidarových dát, poskytuje rozsiahly súbor funkcií a nástrojov pre čítanie, manipuláciu, vizualizáciu a analýzu LAS súborov. S knižnicou lidR je možné efektívne vykonávať úlohy ako filtrovanie, klasifikácia, segmentácia a extrakcia objektov priamo z mračien bodov. Knižnica tiež umožňuje interpoláciu povrchov, vytváranie digitálnych modelov terénu (DTM) a digitálnych modelov povrchu (DSM) a výpočet rôznych metrických parametrov vegetácie a štruktúry krajiny. Vďaka svojej flexibilite a výkonnosti je lidR populárnym nástrojom v oblasti geoinformatiky a je zároveň vhodným nástrojom pre prácu v HPC prostredí, keďže väčšina funkcií a algoritmov je plne paralelizovaná v rámci jedného výpočtového uzla, čo umožňuje naplno využívať dostupný hardvér. V prípade spracovania veľkých datasetov, keď výkon alebo kapacita jedného výpočtového uzla už nie je postačujúca, môže byť rozdelenie datasetu na menšie časti, a ich nezávislé spracovanie, cesta k využitiu viacerých výpočtových HPC uzlov súčasne.

V knižnici lidR je dostupná funkcia locate_trees(), ktorá dokáže pomerne spoľahlivo identifikovať polohu stromov. Na základe zvolených parametrov a algoritmu funkcia analyzuje mračno bodov a identifikuje polohu stromov. V našom prípade bol použitý algoritmus lmf pre lokalizáciu založenú na maximálnej výške [7]. Algoritmus je plne paralelizovaný, takže dokáže efektívne spracovať relatívne veľké zvolené oblasti v krátkom čase.

Takto určené polohy stromov sa dajú následne použiť v algoritme silva2016 na segmentáciu vo funkcii segment_trees() [8]. Táto funkcia segmentuje príslušné nájdené stromy do osobitných LAS súborov (obr. 5), podobne ako plugin modul TreeIso v programe CloudCompare. Následne sa takto segmentované stromy v LAS súboroch použijú na ďalšie spracovanie, konkrétne na určenie polohy jednotlivých stromov, napríklad pomocou klastrovacieho algoritmu DBSCAN [9].

Detekcia kmeňov stromov pomocou klastrovacieho algoritmu DBSCAN

Na určenie polohy a výšky stromov v jednotlivých LAS súboroch získaných segmentáciou sme použili rôzne prístupy. Výška jednotlivých stromov bola získaná na základe z-ových súradníc pre jednotlivé LAS súbory ako rozdiel minimálnej a maximálnej súradnice mračien bodov. Keďže jednotlivé výseky z mračna bodov obsahovali v niektorých prípadoch aj viac ako jeden strom, bolo potrebné identifikovať počet kmeňov stromov v rámci týchto výsekov.

Kmene stromov boli identifikované na základe klastrovacieho algoritmu DBSCAN, pracujúceho s nasledovnými nastaveniami: maximálna vzdialenosť dvoch bodov v rámci jedného klastra (= 1 meter) a minimálny počet bodov v jednom klastri (= 10). Poloha každého identifikovaného kmeňa bola následne získaná na základe x-ových a y-ových súradníc geometrických stredov (centroidov) klastrov. Identifikácia klastrov pomocou DBSCAN algoritmu je ilustrovaná na obrázku 6.

Zistenie výšky stromov pomocou interpolácie povrchov

Ako alternatívnu metódu na určenie výšok stromov sme použili tzv. Canopy Height Model (CHM). CHM je digitálny model, ktorý predstavuje výšku stromovej obálky nad terénom. Tento model sa používa na výpočet výšky stromov v lese alebo inom vegetačnom poraste. CHM sa vytvára odčítaním digitálneho modelu terénu (DTM) od digitálneho modelu povrchu (DSM). Výsledkom je mračno bodov alebo raster, ktorý zobrazuje výšku stromov nad povrchom terénu (obr. 7).

Ak teda poznáme súradnice polohy stromu, pomocou tohto modelu môžeme jednoducho zistiť príslušnú výšku objektu (stromu) v danom bode. Výpočet tohto modelu je možné jednoducho uskutočniť použitím knižnice lidR pomocou funkcií grid_terrain(), ktorá vytvára DTM, a grid_canopy(), ktorá počíta DSM.

Porovnanie výsledkov

Pre porovnanie dosiahnutých výsledkov vyššie popísanými prístupmi sme sa zameriavali na oblasť Petržalky v Bratislave, kde už boli vykonané manuálne merania polôh a výšok stromov. Z celej oblasti (približne 3500×3500 m) sme vybrali reprezentatívnu menšiu oblasť o rozmeroch 300×300 m (obr. 2). Získali sme tak výsledky pre plugin modul TreeIso v programe CloudCompare (CC), pričom sme pracovali na PC v prostredí Windows, a výsledky pre algoritmy vo funkciách locate_trees() a segment_trees() pomocou knižnice lidR  v HPC prostredí superpočítača Devana. Polohy stromov sme následne kvalitatívne a kvantitatívne vyhodnotili pomocou algoritmu Munkres (Hungarian Algorithm) [10] na optimálne párovanie. Algoritmus Munkres, tiež známy ako Maďarský algoritmus, je efektívny algoritmus na nájdenie optimálneho párovania v bipartitných grafoch. Jeho použitie pri párovaní stromov s manuálne určenými polohami stromov znamená nájdenie najlepšej zhody medzi identifikovanými stromami z lidarových dát a ich známymi polohami. Následne pri určení vhodnej hranice vzdialenosti v metroch (napríklad 5 m) potom vieme kvalitatívne zistiť počet presne určených polôh stromov. Výsledky sú spracované pomocou histogramov a percentuálne určujú správne polohy stromov v závislosti od zvolenej hranice presnosti (obr. 8). Zistili sme, že obe metódy dosahujú pri hranici vzdialenosti 5 metrov takmer rovnaký výsledok, približne 70% správne určených polôh stromov. Metóda použitá v programe CloudCompare vykazuje lepšie výsledky, resp. vyššie percento pri nižších prahových hodnotách, čo odzrkadľujú aj príslušné histogramy (obr. 8). Pri porovnaní oboch metód navzájom dosahujeme až približne 85% zhody pri prahovej hodnote do 5 metrov, čo poukazuje na kvalitatívnu vyrovnanosť oboch použitých prístupov. Kvalitu dosiahnutých výsledkov ovplyvňuje hlavne presnosť klasifikácie vegetácie v bodových mračnách, pretože prítomnosť rôznych artefaktov, ktoré sú nesprávne klasifikované ako vegetácia, skresľuje finálne výsledky. Algoritmy na segmentáciu stromov nedokážu vplyv týchto artefaktov eliminovať.

Analýza paralelnej efektivity algoritmu locate_trees() v knižnici lidR

Na zistenie efektivity paralelizácie hľadania vrcholov stromov v knižnici lidR, pomocou funkcie locate_trees(), sme daný algoritmus aplikovali na rovnaké študované územie s rôznym počtom CPU jadier – 1, 2, 4 až po 64 (maximum HPC uzla). Aby sme zistili, či je daný algoritmus citlivý aj na veľkosť problému, otestovali sme ho na troch územiach s rôznou veľkosťou – 300×300, 1000×1000 a 3500×3500 metrov. Dosiahnuté časy sú zobrazené v Tabuľke 1 a škálovateľnosť algoritmu je znázornená na obrázku 9. Výsledky ukazujú, že škálovateľnosť algoritmu nie je ideálna. Pri použití približne 20 jadier CPU klesá efektivita algoritmu na približne 50%, pri použití 64 jadier CPU je efektivita algoritmu už len na úrovni 15-20%. Efektivitu algoritmu ovplyvňuje aj veľkosť problému – čím väčšie územie, tým menšia efektivita, aj keď tento efekt nie je až tak výrazný. Na záver môžeme konštatovať, že na efektívne využitie daného algoritmu je vhodné použiť 16-32 CPU jadier a vhodným rozdelením daného skúmaného územia na menšie časti dosiahnuť maximálne efektívne využitie dostupného hardvéru. Použitie viac ako 32 CPU jadier síce už nie je efektívne, ale umožňuje ďalšie urýchlenie výpočtu.

Záverečné zhodnotenie

Zistili sme, že pre dosiahnutie dobrých výsledkov je extrémne dôležité správne nastavenie parametrov použitých algoritmov, keďže počet a kvalita výsledných polôh stromov sú od nich veľmi závislé. Na získanie čo najpresnejších výsledkov je vhodné vybrať reprezentatívnu časť skúmanej oblasti, manuálne zistiť polohy stromov a následne nastaviť parametre príslušných algoritmov. Takto optimalizované nastavenia môžu následne byť použité na analýzu celej skúmané oblasti.

Kvalitu výsledkov ovplyvňuje taktiež množstvo iných faktorov, ako napríklad ročné obdobie, ktoré má vplyv na hustotu vegetácie, alebo hustota stromov v danej oblasti a druhová variabilita vegetácie. Kvalitu výsledkov ovplyvňuje aj kvalita klasifikácie vegetácie v mračne bodov, pretože prítomnosť rôznych artefaktov, ako sú časti budov, cesty, dopravné prostriedky a iné objekty, môže následne negatívne skresliť výsledky, keďže použité algoritmy na segmentáciu stromov nedokážu tieto artefakty vždy spoľahlivo odfiltrovať.

Z hľadiska efektivity výpočtov môžeme konštatovať, že použitie HPC prostredia poskytuje zaujímavú možnosť násobného urýchlenia vyhodnocovacieho procesu. Na ilustráciu môžeme uviesť, že spracovanie, napríklad, celej skúmanej oblasti Petržalky (3500×3500 m) trvalo na jednom výpočtovom uzle HPC systému Devana približne 820 sekúnd, pri využití všetkých (t.j. 64) CPU jadier. Spracovanie danej oblasti v programe CloudCompare na výkonnom PC,  pri použití jedného CPU jadra, trvalo približne 6200 sekúnd, čo je asi 8-krát pomalšie.

Plná verzia článku SK
Plná verzia článku EN

Autori
Marián Gall – Národné superpočítačové centrum
Michal Malček – Národné superpočítačové centrum
Dávid Murín – SKYMOVE s. r. o.
Robert Straka – SKYMOVE s. r. o.

Zdroje:

[1] https://www.greenvalleyintl.com/LiDAR360/

[2] https://github.com/CloudCompare/CloudCompare/releases/tag/v2.13.1

[3] https://github.com/ultralytics/yolov5

[4] https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128

[5] https://github.com/heartexlabs/labelImg

[6] Roussel J., Auty D. (2024). Airborne LiDAR Data Manipulation and Visualization for Forestry Applications.

[7] Popescu, Sorin & Wynne, Randolph. (2004). Seeing the Trees in the Forest: Using Lidar and Multispectral Data Fusion with Local Filtering and Variable Window Size for Estimating Tree Height. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 70. 589-604. 10.14358/PERS.70.5.589.

[8] Silva C. A., Hudak A. T., Vierling L. A., Loudermilk E. L., Brien J. J., Hiers J. K., Khosravipour A. (2016). Imputation of Individual Longleaf Pine (Pinus palustris Mill.) Tree Attributes from Field and LiDAR Data. Canadian Journal of Remote Sensing, 42(5). 

[9] Ester M., Kriegel H. P., Sander J., Xu X.. KDD-96 Proceedings (1996) pp. 226–231

[10] Kuhn H. W., “The Hungarian Method for the assignment problem”, Naval Research Logistics Quarterly, 2: 83–97, 1955