La ia funciona holograma tecnologías para llegar a un nuevo nivel
Source:En el marco de dos nuevos estudios científicos de la universidad de california en los ángeles (UCLA), han utilizado redes neuronales para la reconstrucción de hologramas. Ambas obras no sólo demuestran el nivel de desarrollo de holográfica de la tecnología, pero también la promesa de abrir estas tecnologías en la puerta de la medicina, donde pueden producir una revolución.
En el primer estudio, cuyos resultados se describen en el registro de Light: Science & Applications, los científicos utilizaron la tecnología de profundo aprendizaje para la creación de imágenes de muestras biológicas: sangre, frotis de papanicolaou, así como algunas otras muestras de los tejidos biológicos.
El Estudio ha demostrado que el uso de redes neuronales acelera y simplifica el proceso de creación holográfica de imágenes, en comparación con los métodos más tradicionales de creación de imágenes similares que requieren para la reconstrucción del objeto de la celebración de físicos de cálculo y el manual de la computadora de entrada de datos.
En el segundo estudio, el equipo de especialistas utilizado el framework de profundo aprendizaje para mejorar la calidad y resolución de imágenes microscópicas, que ayudan a los médicos a determinar los más pequeños, apenas visibles anomalías en las grandes muestras de sangre y tejido celular.
Uno de los problemas actuales holográficos de los métodos consiste en que cuando el proceso de renderizado de hologramas pueden perder parte de la información que, a su vez, puede conducir a la aparición de "artefactos" en la imagen final. A veces, estas pérdidas son muy importantes. Por ejemplo, en la imagen pueden aparecer puntos negros, que los médicos de error pueden tomar por el crecimiento de las células cancerosas. Estos artefactos se encuentran a menudo con dispositivos de digitalización, especialmente si el paciente comienza a moverse cuando el escáner realiza su trabajo.
El Sistema profundo de aprendizaje de la universidad de california, ha demostrado eficacia en la resolución de un problema. Una vez que el sistema esté debidamente capacitada, la red neuronal puede sin esfuerzo de separar espaciales características de la presente la imagen de cualquier tipo de interferencia externa (en el papel que a menudo actúa la luz).
Capas múltiples de redes neuronales artificiales permite a los algoritmos de profundo aprendizaje analizar los datos sin conexión. La tecnología ya ha tenido tiempo de demostrar su eficacia en el ejemplo de la traducción de la voz de un idioma a otro en tiempo real, видеозахвате de imágenes, así como en muchas otras tareas, con los que hasta entonces tenían que lidiar con la persona que, a la palabra, pierde los algoritmos y en la velocidad de ejecución de estas tareas.
Desde entonces, como un sistema de aprendizaje automático han adquirido la capacidad de ordenar y analizar grandes cantidades de información mucho más rápido a la gente, no es de extrañar que a estas tecnologías empiezan a mostrar su interés en las diferentes áreas, incluyendo la medicina. Los algoritmos ya encuentran su aplicación, por ejemplo, en la radiología de diagnóstico, donde se demuestran su eficacia en la lectura de imágenes de rayos x, así como la búsqueda de las células cancerosas que puedan haber pasado por alto por los médicos en el análisis.
Holográfica de tecnología se ahora ya no es como era antes, cuando los consideraba más bien el objeto de la ciencia ficción, más que una opción realista. Ahora los científicos están seguros en la perspectiva de esta dirección.
Métodos de profundo aprendizaje, a su vez, pueden ayudar en este sentido, considera Айдоган ozcan, investigador principal. En su opinión, estas tecnologías permiten abrir nuevas posibilidades de visualización. En la publicación de un comunicado de prensa de la universidad de california ozcan señaló que este tipo de tecnologías, incluso, pueden llevar al desarrollo de nuevos coherente de los sistemas de procesamiento de imágenes. El científico considera que los desarrollos de la UCLA pueden ser utilizados para la mejora de la tecnología y la implantación en ella de apoyo de otras partes del espectro electromagnético, por ejemplo, los rayos x y la radiación óptica.
Si lo que nos espera en el futuro que podríamos ver en la ciencia ficción en los últimos años 40-50, el holograma en él se juega, no es exactamente la última función. La investigación del UCLA en este sentido, a su vez, no sólo tratan de apoyar a esta fantástica tecnología, que ofrecen un entorno real para su aplicación.
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