Микроскопный интеллект

Оптический микроскоп давно стал рутиной научных исследований и инженерных работ: трудно предложить его радикальное усовершенствование. Однако идеи появляются, и теперь они зачастую связаны с применением искусственного интеллекта к обработке данных. Они уже сильно расширили возможности цифровой микроскопии, тем не менее широкому применению методов машинного обучения мешает недостаток информации для первичного натаскивания нейронной сети на поиск объектов, интересующих исследователя.

Для преодоления этих трудностей группа из шести ученых физического факультета Гетеборгского университета под руководством аспиранта Беньямина Мидтведта предложила универсальную программную платформу с открытым кодом DeepTrack 2.0. Она позволяет разрабатывать, тренировать и апробировать алгоритмы машинного обучения для цифровой микроскопии. Программа сильно упрощает и автоматизирует извлечение обучающих изображений из массивов исходных данных. С ее помощью можно получить десятки тысяч изображений за один час, что в сотни раз больше обычного. 
К примеру, программа определяет размеры и другие характеристики малых частиц, которые рассматривают в микроскоп; она легко находит в поле изображения, пересчитывает и классифицирует биологические клетки, извлекает многочисленные детали микроизображений в обход сложного анализа традиционными методами. Следуя экологической повестке, авторы заявляют, что уже сейчас платформу можно применять для анализа в реальном времени загрязняющих атмосферу или воду частиц, задерживаемых промышленными фильтрами. Ученые надеются на популярность своего детища в медицине и радуются, что мировое исследовательское сообщество уже начало проявлять интерес к DeepTrack 2.0.

(Applied Physics Reviews, 2021, 8, 1)