L'IA aidera à holographique de la technologie pour atteindre un nouveau niveau

Dans le cadre de deux nouvelles études scientifiques de l'université de Californie à Los Angeles (UCLA) ont utilisé un réseau de neurones pour la reconstruction des hologrammes. Les deux œuvres n'est pas seulement de démontrer un niveau de développement de la technologie holographique, mais encore et promettent d'ouvrir cette technologie porte à la médecine, où ils seront en mesure de produire une véritable révolution.

Dans la première étude, dont les résultats ont été décrits dans le journal Light: Science & Applications, les chercheurs ont utilisé la technologie en profondeur de la formation pour la création d'images d'échantillons biologiques: sang, frottis de Papanicolaou, ainsi que quelques autres échantillons de tissus biologiques.

La Recherche a prouvé que l'utilisation de réseaux de neurones accélère et simplifie le processus de création d'images holographiques, par rapport à des méthodes plus traditionnelles de création d'images similaires, nécessitant pour la reconstitution de l'investigation de l'objet de la pré-calculs physiques et manuel de l'informatique de saisie des données.

Dans le cadre de la deuxième étude d'une équipe d'experts a utilisé son framework profond de formation pour améliorer la résolution et la qualité d'images microscopiques, qui aident les médecins à déterminer les plus petits, à peine visibles des anomalies dans les grands échantillons de sang et les tissus.

L'Un des problèmes actuels holographiques méthodes réside dans le fait que lorsque le processus de rendu des hologrammes peuvent perdre une partie de l'information qui, à son tour, peut conduire à l'apparition d'artefacts» sur l'image finale. Parfois, ces pertes sont très importantes. Par exemple, l'image peut apparaître en noir point, que les médecins en erreur peuvent prendre la croissance des cellules cancéreuses. De tels objets sont fréquemment rencontrés lors radiologique de la numérisation, surtout si le patient commence à se déplacer, lorsque le scanner effectue son travail.

Le Système en profondeur de la formation à l'université de Californie a démontré l'efficacité dans le traitement et le problème. Une fois que le système est correctement formé, le réseau de neurones peut séparer les caractéristiques spatiales du présent de l'image de toute interférence reçue (dans le rôle de qui joue souvent de la lumière).

Couches multiples réseaux de neurones artificiels vous permet d'algorithmes fondamentaux de l'apprentissage d'analyser les données en mode hors connexion. La technologie a déjà eu le temps de démontrer son efficacité sur l'exemple de traduction d'une langue à l'autre en temps réel, les images de capture vidéo, ainsi que dans de nombreuses autres tâches, à cette eu à faire face à la personne qui, à la parole, perd algorithmes et encore dans la vitesse d'exécution de ces tâches.

Depuis que le système d'apprentissage automatique ont acquis la capacité de trier et d'analyser d'énormes quantités d'informations beaucoup plus rapidement les gens, il n'est pas étonnant que ces technologies commencent à montrer votre intérêt pour les différents domaines, y compris la médecine. Les algorithmes déjà trouvent leur application, par exemple, de la radiologie diagnostique, où ils démontrent leur efficacité dans la lecture d'images à rayons x, ainsi que la recherche de cellules cancéreuses qui pourraient être négligés médecins lors de la numérisation.

Grâce à la technologie Holographique sont aujourd'hui considérées non plus comme c'était avant, quand ils étaient plutôt l'objet de la science-fiction, plutôt que la pratique de l'outil. Maintenant, les scientifiques croient dans la perspective de cette direction.

Les Méthodes en profondeur de l'apprentissage, à leur tour, peuvent aider dans ce sens, estime Айдоган Ozkan, le chercheur de plomb. À son avis, ces technologies permettront d'ouvrir de nouvelles possibilités de visualisation. Dans un rapport publié le communiqué de presse de l'université de Californie Ozkan a noté que ces technologies peuvent même conduire à développer de nouveaux de la cohérence des systèmes de traitement de l'image. Le scientifique estime que l'obtention de l'UCLA peuvent être utilisés pour la poursuite des améliorations de la technologie et la mise en œuvre en elle le soutien d'autres parties du spectre électromagnétique, par exemple, les rayons x et les rayonnements optiques.

Si à l'avenir, que nous avons pu voir dans la science-fiction de ces dernières années 40-50, un hologramme sont pas exactement le rôle. L'étude de l'UCLA dans cette direction, à son tour, n'est pas simplement essayer de maintenir cette technologie fantastique, ils offrent une réelle protection pour son application.