Dem neuronalen Netzwerk wurde beigebracht, Nanopartikel durch ein Mikroskop zu suchen und zu analysieren

Um einem neuronalen Netzwerk beizubringen, diese Aufgabe auszuführen, müssen ihm mehrere Zehntausend gezeigt werden

getaggte Fotos. Dabei handelt es sich um spezielle Bilder, die zeigen, welche Aufgabe das neuronale Netzwerk erfüllen wird. Dies ist laut Wissenschaftlern für eine Reihe hochspezialisierter wissenschaftlicher Aufgaben äußerst schwierig.

Um dieses Problem zu umgehen, haben Wissenschaftler keine echten Fotos markiert, um das neuronale Netzwerk zu trainieren, sondern Bilder generiert, die sie auf einem Computer simulieren.

REM (Rasterelektronenmikroskop)Mithilfe eines Elektronenstrahls anstelle von sichtbarem Licht wird es bei der Untersuchung von Nanopartikeln eingesetzt, die für medizinische und andere Zwecke synthetisiert werden. Die Analyse von REM-Bildern besteht aus der Erkennung von Partikeln und deren Verteilung nach Größe. Neuronale Netzwerkansätze in diesem Bereich sind nicht entwickelt und Standard-Bildverarbeitungsmethoden liefern nicht die erforderliche Qualität.

Alexander Kharin, Spezialist am Engineering Physics Institute of Biomedicine, National Research Nuclear University MEPhI

Die Ergebnisse der Studie werden es ermöglichen, die Verarbeitung von REM-Bildern zu automatisieren und Standardmethoden zur Untersuchung neuer Materialien zu revolutionieren, sind sich Wissenschaftler sicher.

Diese Arbeit wird nach Ansicht der Autoren nicht nur helfenum die Forschungszeit zu verkürzen, aber auch um die Anzahl der analysierten Partikel zu erhöhen - von Hunderten von Einheiten auf Zehntausende. In Zukunft wird das Forschungsteam die Klassifizierung von Nanopartikeln automatisieren.

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