哥德堡大学开发的AI工具为分析用显微镜拍摄的图像提供了新的机会。一项研究表明，该工具已经得到国际认可，可以从根本上改变显微镜，并为研究和工业领域的新发现和应用领域铺平道路。
研究的重点是深度学习，一种人工智能（AI）和机器学习，我们每个人都经常每天与之交互，而无需考虑它中国机械网okmao.com。例如，当在Spotify上弹出与我们之前听过的歌曲相似的新歌曲时，或者当我们的手机摄像头自动找到最佳设置并校正照片中的颜色时，就会出现这种情况。
“深度学习席卷全球，对许多行业，部门和科学领域产生了巨大影响。我们现在开发了一种工具，可以利用深度学习的巨大潜力，重点关注显微镜拍摄的图像。 ”，物理学博士研究生，本研究的主要作者本杰明·米特维特（Benjamin Midtvedt）说。
深度学习可以描述为一种数学模型，用于解决使用传统算法方法难以解决的问题。在显微镜下，最大的挑战是从数据打包的图像中获取尽可能多的信息，这是深度学习已被证明非常有效的地方。
Midtvedt和他的研究同事开发的工具涉及神经网络学习，方法是通过查看大量图像（称为训练数据）来准确检索研究人员从图像中所需的信息。与必须手动进行操作相比，该工具简化了生成训练数据的过程，因此可以在一小时内生成成千上万个图像，而不是一个月内生成一百个。
“这使得从显微镜图像中快速提取更多细节成为可能，而无需使用传统方法进行复杂的分析。此外，结果是可重复的，并且可以针对特定目的检索定制的特定信息。”
例如，该工具允许用户确定非常小的颗粒的尺寸和材料特性，并轻松地对细胞进行计数和分类。研究人员已经证明，该工具可用于需要净化排放物的行业，因为他们可以实时查看是否已滤除所有不需要的颗粒。
研究人员希望该工具将来可以用于追踪细胞中的感染并绘制细胞防御机制，这将为新药物和治疗方法打开巨大的可能性。
“我们已经看到了对该工具的主要国际关注。不管微观挑战如何，研究人员现在都可以更轻松地进行分析，做出新发现，实施新想法并在其领域内开拓新局面。