Новая система искусственного интеллекта, разработанная исследователями из университета Гетеборга (University of Gothenburg), позволяет кардинально увеличить качество изображений, полученных при помощи микроскопов различных типов, выдвигая на первый план именно те особенности, которые больше всего интересуют людей. Эта система может в ближайшем времени произвести в буквальном смысле революцию в области микроскопии, что проложит более быстрый и легкий путь к новым научным открытиям и достижениям в промышленной области.
Основой этой новой системы является технология глубинного машинного обучения и самообучения, которая в настоящее время является движущей силой практически всех систем искусственного интеллекта. Глубинное машинное обучение, по сути, представляет собой универсальную математическую модель, которую на примерах можно обучить выполнять задачи, с очень большим трудом поддающиеся решению при помощи обычных линейных алгоритмов.
В области микроскопии также имеется подобная сложная задача, она заключается в необходимости восстановления большого количества мелких деталей из данных полученного изображения, которое зачастую не блещет большим качеством. И технология глубинного машинного обучения, как показала практика, очень эффективно и быстро справляется с данной задачей.
Система искусственного интеллекта, сознанная немецкими исследователями, построена на базе искусственных нейронных сетей, прошедших обучение на огромном количестве специально подобранных изображений "тренировочного набора". Благодаря такому специфическому обучения система способна восстановить точную информацию, притом именно ту, в которой нуждаются исследователи.
Использование такой системы значительно упрощает процесс проведения исследований, в которых используются изображения от микроскопов. Если раньше обработка и анализ одного изображения производились практически вручную, и на это уходило от десятков часов до месяца времени, то новая система справляется с такой работой меньше, чем за один час.
Первые испытания новой системы показали, что она производит воспроизводимые, повторяемые достоверные результаты и легко справляется с задачами определения особенностей мелких частиц. Наиболее лучшие результаты система искусственного интеллекта показала на задачах подсчета и классификации живых клеток.
А в ближайшем будущем исследователи планирую провести дополнительные более узкоспециализированные тренировки искусственного интеллекта для того, чтобы система могла самостоятельно отслеживать распространение инфекций в живых клетках и составлять "карту" работы клеточных защитных механизмов, что открывает огромные перспективы в области разработки новых лекарственных препаратов и методов лечения различных заболеваний.
"Мы уже увидели огромный интерес международного сообщества к нашей разработке. Наша система позволит исследователям дистанцироваться от необходимости решения связанных с микроскопией проблем и больше сосредоточиться на проведении их исследований, на новых открытиях, на реализации идей в самых различных областях науки и техники" - написали в заключении исследователи.
