Российские ученые создают уникальную нейронную сеть для анализа наночастиц
Ученые из Российского национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» первыми сумели «научить» нейросеть искать и анализировать наночастицы с помощью микроскопа.
Предложенный ими метод нейросетевого «обучения» позволит отказаться от ручной обработки микрофотографий, что многократно повысит скорость и качество анализа новых наноматериалов. Результаты исследования были опубликованы в журнале Ultramicroscopy..
Чтобы научить нейросеть выполнять ту или иную задачу, необходимо, как объясняют ученые, «накормить» ее огромной партией уже решенных. Такие образовательные образцы обычно составляют люди – так называемые тегеры данных. Десятки тысяч фотографий с тегами необходимы, чтобы «научить» сеть анализировать изображения, что, по мнению исследователей, довольно проблематично для ряда узкоспециализированных научных задач.
Одна из таких областей – анализ данных по микроскопии наночастиц, удобных инструментов пока не существовало. Исследования ученых из Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» показали, что фактически можно «научить» нейросети анализировать изображения со сканирующего электронного микроскопа (СЭМ), не маркируя реальные микрофотографии вручную, а создавая изображения, имитирующие их, на компьютере.
«СЭМ, который использует пучок электронов вместо видимого света, используется при изучении наночастиц, синтезированных для медицинских и других целей. Анализ снимков СЭМ заключается в обнаружении частиц и их распределении в соответствии с их размером. Нейросетевые подходы недостаточно развиты в этой сфере, а традиционные методы обработки изображений не обеспечивают должного качества », – пояснил Александр Харин, специалист Института инженерной физики биомедицины МИФИ.
И то, и другое – анализ микрофотографий и их маркировка для нейросетей – обычно проводятся вручную: ученый обводит каждую частицу и измеряет ее. В одном снимке их может быть несколько тысяч. Существующие архитектуры нейросетей позволяют анализировать такие изображения, поэтому проблема, по мнению ученых, заключается в недостаточном количестве помеченных данных.
По словам исследователей МИФИ, было обнаружено, что наночастицы можно рисовать – учитывая их текстуру на реальных микрофотографиях – из открытых баз данных фотографий, сделанных с помощью сканирующего электронного микроскопа. В этом случае будет точно известно, где на каждом сгенерированном изображении расположены частицы и какого они размера.
«Такой подход использовался для решения определенных задач, например, для« обучения »беспилотных автомобилей, однако оказалось, что рисовать фотореалистичные и достаточно вариативные изображения не так-то просто. Но применительно к СЭМ такое подход полностью оправдан: нейросеть, «обучаемая» через нарисованные изображения, эффективно работает и на реальных снимках », – добавил Харин.
По мнению ученых, результаты исследования позволят автоматизировать обработку снимков с помощью SEM, произведя революцию в стандартных методах поиска новых материалов. Это поможет не только сократить время исследования, но и увеличить количество анализируемых частиц – с сотен до десятков тысяч.
На протяжении всего исследования использовалась нейросеть с архитектурой RetinaNet. Позже научное сообщество будет использовать тот же подход для классификации наночастиц с точки зрения их формы. Это тоже пока полностью ручная работа.
Источник
В нашем Telegram‑канале вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
