Im Rahmen von zwei neuen Forschungen der Wissenschaftler der University of California in Los Angeles (UCLA) verwendet neuronale Netze zur Rekonstruktion von Hologrammen. Beide Werke zeigen nicht nur das Niveau der Entwicklung der holographischen Technologie, sondern auch ein Versprechen diesen Technologien öffnen die Tür in die Medizin, wo Sie in der Lage, produzieren eine echte Revolution.
In der ersten Studie, deren Ergebnisse wurden beschrieben in der Zeitschrift Light: Science & Applications, verwendeten die Wissenschaftler die Technologie der tiefen Ausbildung für die Erstellung von Bildern von biologischen Proben: Blut, Abstrich Pap-Abstrich, sowie einige weitere Proben von biologischen Geweben.
Die Forschung hat bewiesen, dass die Verwendung von neuronalen Netzen wesentlich beschleunigt und optimiert den Prozess der Herstellung von holografischen Bildern, verglichen mit traditionelleren Methoden für die Erstellung von ähnlichen Bildern, erfordern zur Rekonstruktion des Objekts der Durchführung von vorläufigen physikalischen Berechnungen und Computer manuellen Dateneingabe.
Im Rahmen der zweiten Studie ein Team von Experten hat sich das Framework psychisches Training zur Verbesserung der Auflösung und Qualität der mikroskopischen Bilder, die Doktoren helfen, festzustellen, die kleine, kaum sichtbare Anomalien in größeren Proben von Blut-und Zell-Stoff.
Eines der Probleme der aktuellen holographische Methoden besteht darin, dass beim Rendern des Hologramms kann ein Teil der Informationen zu verlieren, was wiederum kann dazu führen, dass «Artefakte» auf dem letzten Bild. Manchmal sind diese Verluste sind sehr bedeutsam. Zum Beispiel auf dem Bild erscheinen schwarze Punkte, die ärzte irrtümlich annehmen können für das Wachstum von Krebszellen. Solche Artefakte sind Häufig bei der radiologischen Scannen, vor allem, wenn der Patient beginnt sich zu bewegen, wenn der Scanner seine Arbeit verrichtet.
Das System der Tiefe der Ausbildung an der Universität von Kalifornien zeigte die Wirksamkeit bei der Lösung dieser Probleme. Sobald das System richtig ausgebildet, neuronales Netz in der Lage, leicht zu trennen räumliche Besonderheiten dieses Bild von allen externen Störungen (in der Rolle, oft wirkt das Licht).
Schichtung künstlichen neuronalen Netzen ermöglicht algorithmen tiefgründiger zu lernen, Analyse von Daten im offline-Modus. Die Technologie ist schon dazugekommen, präsentieren Ihre Wirksamkeit am Beispiel der übersetzung der Rede von einer Sprache in eine andere in Echtzeit, видеозахвате Bildern, sondern auch in vielen anderen Aufgaben, die bis dahin zu bewältigen hatten, den Mann, der, übrigens, verliert algorithmen auch in der Geschwindigkeit der Ausführung dieser Aufgaben.
Seitdem das System des maschinellen Lernens erworben haben, die Fähigkeit zu Sortieren und zu analysieren, große Mengen an Informationen viel schneller Menschen, ist es nicht verwunderlich, dass zu diesen Technologien zu zeigen sein Interesse in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich der Medizin. Algorithmen schon finden Ihre Anwendung Z. B. in der diagnostischen Radiologie, wo Sie zeigen Ihre Leistungsfähigkeit im Lesen von Röntgenaufnahmen, sowie die Suche nach Krebszellen, die möglicherweise übersehen ärzteschaft beim Scannen.
Ganz eigenhändig geschriebe Technologie gelten jetzt nicht mehr so, wie es früher war, wenn Sie glaubten vielmehr das Objekt der Science-Fiction, sondern als praktisches Werkzeug. Jetzt haben Wissenschaftler sicher sind die Aussichten in dieser Richtung.
Methoden Tiefe der Ausbildung, die wiederum helfen können, in dieser Richtung, glaubt Aydoğan özkan, der leitende Forscher. Seiner Meinung nach, diese Technik eröffnen neue Möglichkeiten der Visualisierung. In der veröffentlichten Pressemitteilung der University of California özkan wies darauf hin, dass ähnliche Technologien können sogar dazu führen, dass die Entwicklung völlig neuer kohärente Bildverarbeitung. Der Wissenschaftler glaubt, dass Methoden der UCLA verwendet werden können, für die weitere Verbesserung der Technologie und die Einführung in Sie Unterstützung für andere Teile des elektromagnetischen Spektrums, Z. B. Röntgen-und optischer Strahlung.
Wenn uns wartet eine Zukunft, die wir sehen konnten in der Science Fiction der letzten 40-50 Jahre, dann Hologramme in ihm spielen genau nicht die Letzte Rolle. Forschung UCLA in dieser Richtung wiederum nicht einfach versuchen, unterstützen diese fantastische Technologie, Sie bietet eine echte Umgebung für Ihre Anwendungen.
Die KI hilft einem holographischen Technologien auf eine neue Ebene
Nikolai Hizhnyak