哥德堡大学开发的人工智能工具为分析显微镜拍摄的图像提供了新的机会。一项研究表明，这种已经得到国际认可的工具可以从根本上改变显微镜，为研究和工业领域的新发现和新用途铺平道路。关于天赋平台
这项研究的重点是深度学习，这是一种人工智能(AI)和机器学习，我们每天都在与之互动，而且常常不假思索。例如，当Spotify上弹出一首与我们之前听过的歌曲相似的新歌时，或者当我们的手机摄像头自动找到最佳设置并校正照片中的颜色时。
“深度学习已经席卷全球，并对许多行业、部门和科学领域产生了巨大影响。我们现在已经开发了一种工具，通过聚焦显微镜拍摄的图像，可以利用深度学习的惊人潜力。”物理学博士生、该研究的主要作者Benjamin Midtvedt说。
深度学习可以被描述为一种用于解决传统算法方法难以解决的问题的数学模型。在显微镜技术中，最大的挑战是从数据打包的图像中检索尽可能多的信息，这也是深度学习被证明非常有效的地方。关于天赋平台
本杰明Midtvedt
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Midtvedt和他的研究同事开发的工具涉及神经网络，通过查看大量图像，学习准确检索研究人员想要从图像中获取的信息，即所谓的训练数据。与手工生成训练数据相比，该工具简化了生成训练数据的过程，因此可以在一个小时内生成数万张图像，而不是一个月生成100张。
“这使得从显微镜图像中快速提取更多细节成为可能，而不需要使用传统方法进行复杂的分析。此外，结果是可重复的，定制的，特定的信息可以为特定的目的检索。”
例如，该工具允许用户决定非常小的颗粒的大小和材料特性，并方便地计数和分类单元格。研究人员已经证明，该工具可以用于需要净化排放的工业，因为他们可以实时看到所有不需要的颗粒是否都被过滤掉了。
研究人员希望，在未来，该工具可以用于跟踪细胞内的感染，并绘制细胞防御机制，这将为新药物和治疗开辟巨大的可能性。
“我们已经看到国际社会对这个工具产生了浓厚的兴趣。抛开微观上的挑战不提，研究人员现在可以更容易地进行分析，做出新的发现，实施想法，并在他们的领域内开辟新的领域。”
