Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
«Умный» микроскоп научили распознавать бактерии в крови
Микробиологи из медицинского центра Бет-Израэл (BIDMC) создали “умный” микроскоп, который с помощью искусственного интеллекта определяет патогены в крови. Изображения, полученные с помощью микроскопа, обрабатываются алгоритмом машинного обучения. Сверточную нейросеть, распознающую снимки, сделанные с помощью микроскопа, обучили на массиве из 100 тысяч фрагментов снимков 25 тысяч образцов, предварительно обработанных красителем, чтобы сделать бактерии более контрастными,...
Микробиологи из медицинского центра Бет-Израэл (BIDMC) создали “умный” микроскоп, который с помощью искусственного интеллекта определяет патогены в крови. Изображения, полученные с помощью микроскопа, обрабатываются алгоритмом машинного обучения.
Сверточную нейросеть, распознающую снимки, сделанные с помощью микроскопа, обучили на массиве из 100 тысяч фрагментов снимков 25 тысяч образцов, предварительно обработанных красителем, чтобы сделать бактерии более контрастными, и выдержанных в нормальных условиях для того, чтобы дать бактериям возможность размножиться. Нейросеть научилась распознавать бактерии и определять их вид по внешним признакам. Нейросеть учитывала форму и организацию бактерий, поскольку по этим признакам легко узнать самые распространенные болезнетворные организмы — палочки E. coli, округлые кластеры стафилококков и цепочки стрептококков. К концу обучения точность определения видов бактерий составила 95%.
Затем нейросеть испытали на 189 образцах, которые обрабатывались без вмешательства человека; в этом случае система правильно определяла вид бактерий в 93% случаев. Дальнейшее обучение способно превратить систему в надежный и совершенно автономный инструмент диагностики, считают авторы разработки.
Авторы разработки отмечают, что лаборанты как правило очень точно диагностируют бактериальные инфекции по анализам крови. Привлечь ИИ потребовалось не для того, чтобы повысить эффективность работы людей. Дело в том, что микробиологические лаборатории испытывают большую нехватку квалифицированных лаборантов, и нового притока кадров в ближайшие годы не предвидится. На место недостающих специалистов может прийти искусственный интеллект; это позволит пациентам не столкнуться с последствиями кадрового кризиса, поясняют израильские ученые.
Каждый год бактериальные инфекции убивают тысячи людей по всему миру; своевременная точная диагностика может спасти их жизни. Кроме того, натренированная нейросеть сама по себе становится базой данных, на которой можно обучать новых специалистов. Вдобавок ее можно будет использовать для анализа и обобщения данных; для научной работы.
Описание системы опубликовано в журнале Journal of Clinical Microbiology, кратко о нем рассказывает пресс-релиз на сайте BIDMC.
Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Ученые впервые показали, как при нагревании меняется кристаллическая структура слоистых титаносиликатов — минералов куплетскита и цезийкуплетскита. Оказалось, что под действием температуры в кислородной среде марганец, содержащийся в минералах, теряет электроны, а также из минералов «уходит» вода. В результате кристаллы куплетскита и цезийкуплетскита сжимаются. Полученные данные расширяют представления о физических свойствах титаносиликатов, содержащих цезий, и потенциально позволят использовать эти минералы для захоронения радиоактивного цезия.
Ученые знают о возможности реверсии, или изменения, одного пола на другой у рыб, земноводных и рептилий. Но задокументированных случаев подобного у диких птиц и млекопитающих мало. Исследователи недавно обнаружили, что в Австралии смена пола у пернатых может быть не таким редким явлением.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Чтобы проверить законы физики в условиях, недоступных на Земле, астрофизик Козимо Бамби (Cosimo Bambi) из Фуданьского университета (Китай) предложил отправить к центру ближайшей черной дыры «нанокрафт» — крошечный зонд, способный добраться до цели примерно за 60-75 лет благодаря наземной лазерной установке.
Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии