РОССИЙСКУЮ НЕЙРОСЕТЬ НАУЧИЛИ УЗНАВАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ ЖИВЫХ ОБЪЕКТОВ

Рубрика "Добрости" ❤️😁 РОССИЙСКУЮ НЕЙРОСЕТЬ НАУЧИЛИ УЗНАВАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ ЖИВЫХ ОБЪЕКТОВ Для обучения ей нужно гораздо меньше ресурсов и времени, чем аналогичным нейросетям Российские математики создали нейросетевой алгоритм, который умеет автоматически вычленять изображения отдельных микробов, клеток, тканей и других биологических объектов на произвольных фотоснимках. Об этом пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий. Статью с описанием алгоритма математики опубликовали в электронной научной библиотеке arXiv. "Основным преимуществом нового метода является способность обучаться даже на маленьких выборках. Мы надеемся, что предложенный нами алгоритм найдет применение не только в биологических исследованиях, но и в других отраслях, в которых сложно получать большие выборки размеченных обучающих изображений", – прокомментировал один из разработчиков алгоритма, профессор Сколтеха Виктор Лемпицкий. Поиск изображений микробов, раковых клеток, вирусов и других биологических объектов на фотографиях – одна из самых трудоемких научных задач. Автоматизировать ее достаточно сложно из-за многослойного характера снимков, большого количества объектов на них и ряда других особенностей, не характерных для остальных типов снимков. Профессор Лемпицкий и его коллега Виктор Куликов решили эту проблему. Они разработали систему искусственного интеллекта, которая даже после непродолжительного обучения может автоматически выделять изображения живых объектов на фотографиях с микроскопов. Ученые значительно упростили и ускорили работу подобной нейросети, разбив ее на две половины. #жить #проектжить #добрости