Глубокое обучение, ИНС могут помочь обнаружить рак. Робот - рыба для мониторинга окружающей среды

На сегодняшний день нейронные сети имеют огромные возможности для решения таких задач, с которыми не справляется человек. Некоторые ИНС используют подходы, которые разрабатывают самостоятельно. Человек не может решить ряд задач с которыми справляются нейронные сети, но человек способен комбинировать суперкомпьютерные кластеры с ИНС , которые будут способны обработать огромное количество информации. Это могучее партнерство ИНС с человеком, дает возможность применять коллективную мудрость и знания врачей и ученых всего мира для создания мощного искусственного интеллекта способного с высокой точностью обнаружить рак у человека.

Глубокое обучение, ИНС могут помочь обнаружить рак

Год назад, в кабинете вице-президента началась авантюра рака. Его целью было сделать «квантовый скачок» прогресс в профилактике онкологических заболеваний, диагностики и лечения. В рамках авантюры, большая часть денег была выделена на исследования ученых в области ИИ. Мероприятие объединило обе данные науки, медицину и ИИ для одной лишь цели — создать алгоритм, способный обнаружить рак легких. Было собрано несколько команд, которые соревновали за получение главного приза $1 миллиона долларов.

Победила команда, реализовавшая ИНС, способную на глубокое обучение. Сеть была обучения огромным количеством набором данных, в виде аннотированных изображение, чтобы обеспечить больше точек данных. Аннотированные изображения полезным, потому что мы не всегда понимаем, почему ИИ сделал такой выбор, который он сделал. Заметки на фотографиях оставляют след в виде «хлебных крошек», чтобы аналитики смогли позже реконструировать процесс ИИ.

Это не первая крупная разработанная ИНС, чтобы использовать для диагностической медицинской визуализации. Глубокое обучение использовался в алгоритме, который может обнаружить рак кожи на изображениях с примерно такой же точностью, как это бы сделал опытный профессиональный дерматолог. Он также применяется для выявления распространенной причины слепоты в изображениях сетчатки глаза.

БУЗ Аллен Гамильтон, компании, которая организовала конкурс, делает выигрышные алгоритмы доступны для свободного медицинского сообщества, так что каждый может извлечь из этого выгоду.

Новый робот-рыба для мониторинга окружающей среды

Группа исследователей из центра по автоматизации и робототехнике в сотрудничестве с исследователями из Университета Флоренции разрабатывают автономный подводный аппарат с биосенсорами для мониторинга качества воды. Этот робот, который имитирует плавание рыбы, может обнаружить в реальном времени аномалии, собранная информация будет использоваться для контроля условий окружающей среды в рыбоводных хозяйствах.

Аквакультура стала самым быстрорастущим в пищевой отрасли. Сегодня производство рыбы, ракообразных и моллюсков обеспечивает около пятьдесят процентов всей рыбы, потребляемой человеком. Для того, чтобы сохранить аквакультурную систему на оптимальном уровне и избежать физиологического стресса и болезни рыб, необходимо контролировать качество воды.

Для того, чтобы решить эту проблему,исследователи разрабатывают автономный подводный аппарат с биосенсорами, который в реальном времени и на территории комплекса контролирует качество воды в рыбных хозяйствах.

Для того, чтобы свести к минимуму неудобства и возможный стресс у рыб, робот имитирует ее внешний вид и ее функционирования. Общая длина рыбы составляет 30 см, не включая хвост.

По словам Клаудио Росси, разработчика этой чудо рыбы, «благодаря этой системе, который предоставляет информацию об экологических изменениях, мы можем контролировать параметры качества воды и улучшать управленческие решения рыбных хозяйств, а следовательно, и следить за здоровьем рыб.»

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить