Un nouvel outil d’IA peut révolutionner la microscopie – Technoguide

Un outil d’IA développé à l’Université de Göteborg offre de nouvelles opportunités pour analyser des images prises avec des microscopes. Une étude montre que l’outil, qui a déjà reçu une reconnaissance internationale, peut fondamentalement changer la microscopie et ouvrir la voie à de nouvelles découvertes et domaines d’utilisation tant dans la recherche que dans l’industrie.

L’étude se concentre sur l’apprentissage en profondeur, un type d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique avec lequel nous interagissons tous quotidiennement, souvent sans y penser. Par exemple, lorsqu’une nouvelle chanson sur Spotify apparaît qui est similaire à des chansons que nous avons écoutées précédemment ou lorsque la caméra de notre téléphone portable trouve automatiquement les meilleurs paramètres et corrige les couleurs d’une photo.

“Le Deep Learning a pris d’assaut le monde et a eu un impact énorme sur de nombreuses industries, secteurs et domaines scientifiques. Nous avons maintenant développé un outil qui permet d’utiliser l’incroyable potentiel du Deep Learning, en mettant l’accent sur les images prises avec des microscopes. », explique Benjamin Midtvedt, doctorant en physique et principal auteur de l’étude.

L’apprentissage profond peut être décrit comme un modèle mathématique utilisé pour résoudre des problèmes difficiles à résoudre à l’aide de méthodes algorithmiques traditionnelles. En microscopie, le grand défi est de récupérer autant d’informations que possible à partir des images riches en données, et c’est là que l’apprentissage en profondeur s’est avéré très efficace.

L’outil que Midtvedt et ses collègues de recherche ont développé implique que les réseaux de neurones apprennent à récupérer exactement les informations qu’un chercheur veut d’une image en regardant à travers un grand nombre d’images, appelées données d’entraînement. L’outil simplifie le processus de production de données d’entraînement par rapport à la nécessité de le faire manuellement, de sorte que des dizaines de milliers d’images peuvent être générées en une heure au lieu d’une centaine en un mois.

«Cela permet d’extraire rapidement plus de détails des images microscopiques sans avoir à créer une analyse compliquée avec des méthodes traditionnelles. De plus, les résultats sont reproductibles et des informations spécifiques personnalisées peuvent être récupérées dans un but précis.

Par exemple, l’outil permet à l’utilisateur de décider de la taille et des caractéristiques du matériau pour de très petites particules et de compter et classer facilement les cellules. Les chercheurs ont déjà démontré que l’outil peut être utilisé par les industries qui ont besoin de purifier leurs émissions puisqu’elles peuvent voir en temps réel si toutes les particules indésirables ont été filtrées.

Les chercheurs espèrent qu’à l’avenir, l’outil pourra être utilisé pour suivre les infections dans une cellule et cartographier les mécanismes de défense cellulaire, ce qui ouvrirait d’énormes possibilités pour de nouveaux médicaments et traitements.

“Nous avons déjà constaté un intérêt international majeur pour l’outil. Indépendamment des défis microscopiques, les chercheurs peuvent désormais plus facilement effectuer des analyses, faire de nouvelles découvertes, mettre en œuvre des idées et innover dans leur domaine.”

Source de l’histoire:

Matériel fourni par l’Université de Göteborg. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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