MIT (Massachusetts Institute of Technology) vynakladá veľké úsilie pri práci s umelou inteligenciou (AI). Nová technológia MIT predstavená začiatkom tohto roka môže vidieť ľudí pohybovať sa za stenami, zatiaľ čo študenti ústavu učili AI variť (aj keď výsledky boli dosť zábavné). Najnovší výskum publikovaný na serveri MIT News sa zameriava na využitie hlbokého učenia sa umelej inteligencie na odhalenie predmetov v tme.
Podľa Georga Barbasthathise, profesora strojárstva na MIT, ktorý sa na výskume podieľal, by sa tento nový prístup k umelej inteligencii mohol veľmi uplatniť v medicíne.
“V laboratóriu výbuch biologických buniek svetlom spálite a už nie je nič, čo by ste si mohli predstaviť,” uviedol v tlačovej správe. “Pokiaľ ide o röntgenové zobrazovanie, ak vystavíte pacienta röntgenovému žiareniu, zvyšujete riziko, že môže dostať rakovinu.” Robíme tu – môžete dosiahnuť rovnakú kvalitu obrazu, ale s nižšou expozíciou pacienta. A v biológii môžete znížiť poškodenie biologických vzoriek, ak ich chcete odobrať. “
Použili zrnité obrázky vzoru a zaistili, aby boli fotografie urobené v zle osvetlených podmienkach, okolo jedného fotónu na pixel, čo je výrazne menej svetla, ako by normálny fotoaparát mohol vidieť v tmavej miestnosti.
Naučili algoritmus rozpoznať tieto zvlnenia v detailoch, vďaka čomu vedci dospeli k záveru, že túto techniku je možné použiť v medicíne. Umelá inteligencia by sa dala použiť na detekciu malých častí tela, ako sú biologické tkanivá a bunky, ako aj na zobrazenie snímok zhotovených za zhoršených svetelných podmienok.
“Neviditeľné objekty môžu byť odhalené rôznymi spôsobmi, ale zvyčajne to vyžaduje dostatok svetla,” povedal Barbastathis. “Teraz robíme vizualizáciu neviditeľných predmetov v tme.” Je to teda ako spojiť dve ťažkosti. A napriek tomu môžeme urobiť rovnaké množstvo odhalení. “
Neurónové siete s hlbokým učením sa dajú použiť na výpočet veľkého množstva údajov rýchlejšie, ako by to dokázal tím vedcov, pokiaľ sú „kŕmené“ správnymi údajmi. Ak sa vyučuje so správnym súborom metód a obrázkov, dokáže rozpoznať a klasifikovať úplne nové obrázky. Neurónové siete majú skvelé uplatnenie v počítačovom videní a rozpoznávaní obrazov, čo znamená, že by mohlo byť pre vedu veľmi prospešné. Barbasthathis a jeho tím tiež vyvinuli algoritmy, ktoré by mohli obnoviť transparentné objekty z fotografií, ktoré boli nasnímané v opačných podmienkach, s veľkým množstvom svetla.
Tím zopakoval výsledky pomocou nového súboru údajov, ktorý pozostával z viac ako 10 000 objektov. Tím však zovšeobecnil a obmenil rôzne objekty, aby viac naučil AI. Obrázky obsahovali ľudí, miesta a zvieratá. Nakoniec, keď sa „kŕmenie“ skončilo, tím predstavil umelú inteligenciu novému obrazu.
Nechali ho samostatne zrekonštruovať obraz predmetov v tme, aj keď výsledky, v ktorých algoritmus použil „fyzikálne informovanú rekonštrukciu“, ktorá uplatňuje fyzikálne zákony svetla, boli presnejším obrazom originálu, na rozdiel od prístup, ktorý nepoužíva informácie o „zákone svetla“.
“Ukázali sme, že hlboké učenie môže v tme odhaliť neviditeľné objekty,” uviedol Alexandre Goy, hlavný autor článku publikovaného v časopise Physical Review Letters. “Tento výsledok má praktický význam pre lekárske zobrazovanie, aby sa znížilo vystavenie pacienta škodlivému žiareniu, a pre astronomické zobrazovanie.”
