Skip to main content
RSS

Идентификация сибирской язвы: искусственному интеллекту требуется несколько секунд

Сибирская язва – одно из самых опасных заболеваний, поэтому так важно вовремя обнаруживать смертельно опасные споры сибирской язвы. Новый искусственный интеллект научился быстро идентифицировать бактерии на изображениях микроскопа.

Метод обнаружения состоит из двух основных компонентов: голографический микроскоп, который может измерять образцы относительно степени рассеяния и преломления света при его прохождении через клеточные структуры, и, непосредственно, искусственный интеллект, основанный на глубоком обучении, который «нацелен» на обнаружение бактерий Bacillus anthracis и других представителей рода Bacillus.

«Это исследование показало, что голографическая визуализация и глубокое обучение могут идентифицировать сибирскую язву за несколько секунд», - говорит ЮнКеун «Пол» Парк (YongKeun “Paul” Park), адъюнкт-профессор физики в Корейском передовом научно-техническом институте (KAIST). «Обычные подходы, такие как бактериальная культура или секвенирование генов, занимают несколько часов в день».

Система HoloConvNet представляет собой многослойную нейронную сеть, которая может использовать глубокое обучение для идентификации каких-либо одноклеточных организмов, пока что сеть будет проходить через соответствующие учебные наборы данных, включающие изображения конкретных организмов.

Например, корейские исследователи продемонстрировали более широкий потенциал глубокого обучения и голографической визуализации, поскольку HoloConvNet идентифицирует бактерии Listeria monocytogenes, ответственные за инфекции, передаваемые вместе с пищевыми продуктами. Это могло бы предоставить врачам и исследователям инструмент для более быстрой диагностики бактерий, ответственных за ряд различных заболеваний.

Парк также указал на возможность быстрого выявления опасных бактерий, ответственных за пищевое отравление, что немаловажно, учитывая, что пищевые патогены поражают около 50 миллионов человек в год и ежегодно убивают 351 000 человек.

Сначала корейские исследователи попробовали использовать контролируемые алгоритмы машинного обучения для определения спор сибирской язвы, но были способны идентифицировать только род образцов. Успех пришел только после того, как исследователи обратились к глубокому обучению.

Получение разрешения на проведение эксперимента также заняло почти год, потому что им нужен был доступ к лаборатории биобезопасности 3 (BSL-3) в Агентстве по оборонному развитию Южной Кореи. Санджин Парк (Sangjin Park), один из соавторов, имел доступ к лаборатории в качестве сотрудника Агентства по оборонному развитию. Но он должен был носить защитную одежду при работе с образцами сибирской язвы и использовать голографический микроскоп внутри лаборатории.

Одним из главных преимуществ голографического микроскопа является способность показывать структуры микроорганизмов без добавления флуоресцентных красителей и белков.

Но это по-прежнему относительно новая технология, которая нуждается в широком использовании, чтобы исследователи имели доступ к более крупной базе данных голографических изображений, чтобы обучать искусственный интеллект.

 

#Сибирская_язва   #Глубокое_обучение   #Искусственный_интеллект   #Нейросеть  
07 Августа 2017 г.