Фото: pixabay

В НГУ разработали нейросеть для распознавания объектов под микроскопом

Новостной портал «Газета.Ru» со ссылкой на пресс-службу Министерства образования и науки РФ пишет о новой разработке ученых Института интеллектуальной робототехники Новосибирского государственного университета (НГУ), которые создали и запустили комплекс бесплатных онлайн-сервисов на базе искусственного интеллекта iOk для автоматического анализа и описания изображений, сделанных с помощью микроскопов. Новая платформа позволила избавить специалистов от рутинной работы, связанной с ручной обработкой изображений.

«Ученые довольно часто сталкиваются с задачей характеризации микроскопических изображений: необходимо определить, например, средний размер объектов или их количество. Раньше ученым приходилось выполнять эти манипуляции вручную, тратя на это много сил и времени», — говорят ученые.

Платформа iOk представляет собой набор из трех онлайн-сервисов, работающих на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений.

Сервисы могут обрабатывать изображения как с электронных микроскопов, так и с цифровых камер, например, с камер смартфонов, а также видеозаписи. Они могут распознавать микроорганизмы, наночастицы, клетки и т. д.

Ученые отмечают, что созданные в НГУ сервисы выгодно отличаются от аналогов тем, что не требуют изображений высокого разрешения. Также отечественная разработка способна распознавать и игнорировать шумы и блики на изображениях, которые другие ИИ часто определяют как отдельные объекты, что  влияет на точность отчетов.

Чтобы  сервисы было более удобно использовать,  они были объединены  на одной платформе iOk. В настоящее время количество пользователей платформы составило более пятисот специалистов.

Поделиться:

Подписывайтесь на краткие, но содержательные новости со всего мира
глазами молодого поколения в Телеграм и ВКонтакте.

Почитайте также

Российские ученые разработали ИИ программу для выявления дислексии у детей

171 Российские ученые из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали уникальную систему машинного обучения «Дислектор», …