Нейросеть обучилась поиску и анализу наночастиц

Пятница, 20 ноября 2020 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Оказалось, что нейросеть можно обмануть и дать ей изображения, имитирующие реальные микрофотографии

Исследователи предложили метод обучения нейросетей, который позволит отказаться от ручной обработки микрофотографий. Это многократно увеличит качество и скорость анализа новых наноматериалов. Результаты работы опубликованы в журнале Ultramicroscopy.

Научить нейросеть решать задачи можно, если дать ей обработать массив решенных примеров, которые создают люди — разметчики данных. Сеть можно научить анализу изображений, если предоставить ей несколько десятков тысяч размеченных фото. По словам исследователей, это крайне затруднительно для ряда узкоспециальных научных задач. Например, удобных инструментов до сих пор не существовало для анализа данных микроскопии наночастиц. Ученые НИЯУ МИФИ в своем исследовании продемонстрировали, что учить нейросеть анализу изображений со сканирующего электронного микроскопа (СЭМ) можно без размещения реальных микрофотографий вручную: достаточно генерировать имитирующие их изображения на компьютере.

Как правило, ученый обводит каждую частицу на микрофотографии и измеряет ее размеры, но на одном снимке может быть несколько тысяч частиц, поэтому возникает проблема с достаточным массивом размеченных данных, которые требуются для обучения сети. Выяснилось, что можно просто нарисовать наночастицы с учетом их текстуры на реальных микрофотографиях из открытых баз снимков, которые сделаны на СЭМ. Тогда для каждого сгенерированного изображения будет точно известно, где расположены частицы и каковы их размеры.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 1065
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003