Die KI von Nvidia erzeugt MRT-Bilder, um zu lehren andere KI zu identifizieren Krebs
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Künstliche Intelligenz bereits mehrfach verwendeten Hilfsmittel bei der Diagnose verschiedener Zustände. Aber um die KI begann zu diagnostizieren, müssen Sie ihm zeigen, wie das geht. Früher dazu wurden echte medizinische Fälle, aber alles kann sich ändern, Dank der Bemühungen von Nvidia: für den Lernprozess anderer KI der Diagnose Hirntumor auf die MRT Bilder, die künstliche Intelligenz von Nvidia selbst erzeugt MRT-Bilder. Wobei dieser Ansatz zeigte Recht gute Ergebnisse.
Experten der Nvidia Corporation zusammen mit Kollegen von der Mayo Clinic, einer der größten privaten medizinischen und Forschungszentren der USA, schlugen vor, anstelle des mühsamen Sammelns von Daten über verschiedene Arten von Pathologien, kann lernen, ein neuronales Netzwerk zu erstellen medizinische Daten anderen Programmen für das lernen. Laut der führende Autor der Arbeit, Senior Scientist Nvidia HU Chan,
«Wir sind zum ersten mal gelernt, Bilder zu erstellen, die Sie verwenden können für die Ausbildung neuronaler Netze. KI-System entwickelt mit Hilfe der Deep-learning-PyTorch ausgebildet und auf Basis der Nvidia-Plattform DGX.»
Das Funktionsprinzip ist wie folgt: im Laufe der Ausbildung verwendet генеративно-дискриминтативная neuronales Netzwerk, bestehend aus zwei teilen. Die erste Anlage erzeugt, eigentlich schafft Proben MRT-Aufnahmen. Die zweite, дискриминтативная, muss die Unterschiede zwischen «erfunden» und realen Beispielen. Im Ergebnis sind für die Ausbildung geeignete MRT-Bilder. Dann erzeugte Bilder gemischt mit aktuellen und auf diesem «Mix» und lernt нейросеть. Mit diesem Ansatz viel geringeren Kosten erreicht 80% Genauigkeit bei der Identifizierung von Tumoren des Gehirns, bei der Tatsache, dass нейросети, die studiert nur auf diesen Bildern, zeigen das Ergebnis auf 14% schlechter. Trotz der sehr guten Ergebnisse, einige Experten haben Bedenken, weil die KI, fähig zu lehren andere KI, im Falle eines Fehlers wird «falsch ausgeführt» algorithmen. Und in der Situation, wenn es darum geht, die menschliche Gesundheit, solche Programme können sehr gefährlich sein.
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