Нова система штучного інтелекту збільшує якість роботи технологій мікроскопії

Нова система штучного інтелекту, розроблена дослідниками з університету Гетеборга (University of Gothenburg), дозволяє кардинально збільшити якість зображень, отриманих за допомогою мікроскопів різних типів, висуваючи на перший план саме ті особливості, які найбільше цікавлять людей. Ця система може в найближчому часі провести в буквальному сенсі революцію в області мікроскопії, що прокладе швидший і легший шлях до нових наукових відкриттів і досягнень у промисловій галузі.

Основою цієї нової системи є технологія глибинного машинного навчання і самонавчання, яка в даний час є рушійною силою практично всіх систем штучного інтелекту. Глибинне машинне навчання, по суті, являє собою універсальну математичну модель, яку на прикладах можна навчити виконувати завдання, з дуже великими труднощами піддаються вирішенню за допомогою звичайних лінійних алгоритмів.

В області мікроскопії також є подібна складна задача, вона полягає в необхідності відновлення великої кількості дрібних деталей з даних отриманого зображення, яке часто не блищить великим якістю. І технологія глибинного машинного навчання, як показала практика, дуже ефективно і швидко справляється з цим завданням.

Система штучного інтелекту, зізнався німецькими дослідниками, побудована на базі штучних нейронних мереж, які пройшли навчання на величезній кількості спеціально підібраних зображень «тренувального набору». Завдяки такому специфічному навчання система здатна відновити точну інформацію, до того ж саме ту, в якій потребують дослідники.

Використання такої системи значно спрощує процес проведення досліджень, в яких використовуються зображення від мікроскопів. Якщо раніше обробка і аналіз одного зображення проводилися практично вручну, і на це йшло від десятків годин до місяця часу, то нова система справляється з такою роботою менше, ніж за одну годину.

Перші випробування нової системи показали, що вона виробляє відтворювані, повторювані достовірні результати і легко справляється з завданнями визначення особливостей дрібних частинок. Найбільш кращі результати система штучного інтелекту показала на завданнях підрахунку і класифікації живих клітин.

А в найближчому майбутньому дослідники планую провести додаткові більш вузькоспеціалізовані тренування штучного інтелекту для того, щоб система могла самостійно відстежувати розповсюдження інфекцій в живих клітинах і складати «карту» роботи клітинних захисних механізмів, що відкриває величезні перспективи в області розробки нових лікарських препаратів і методів лікування різних захворювань.

«Ми вже побачили величезний інтерес міжнародної спільноти до нашої розробці. Наша система дозволить дослідникам дистанціюватися від необхідності вирішення пов’язаних з мікроскопією проблем і більше зосередитися на проведенні їх досліджень, на нові відкриття, на реалізації ідей в самих різних областях науки і техніки» — написали в укладанні дослідники. Джерело