Επανάσταση στο Μπράουνσβαϊγκ: Η τεχνητή νοημοσύνη αναγνωρίζει μόρια με 99 τοις εκατό ακρίβεια!

Επανάσταση στο Μπράουνσβαϊγκ: Η τεχνητή νοημοσύνη αναγνωρίζει μόρια με 99 τοις εκατό ακρίβεια!

Ερευνητές στο TU Braunschweig έχουν κάνει αξιοσημείωτες προόδους στη μικροσκοπία αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να φέρουν επανάσταση στην ανάλυση εικόνας. Με επικεφαλής τον καθηγητή Timo de Wolff και τον καθηγητή Uta Schlickum, μια διεπιστημονική ομάδα ανέπτυξε μια τεχνητή νοημοσύνη ικανή να χαρακτηρίζει εικόνες σάρωσης με μικροσκόπιο σήραγγας με εντυπωσιακή ακρίβεια 99 τοις εκατό.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη μικροσκοπία όχι μόνο ανοίγει νέους δρόμους για έρευνα, αλλά βελτιώνει επίσης σημαντικά την αποτελεσματικότητα. Πριν από την εισαγωγή αυτής της τεχνολογίας, οι επιστήμονες έπρεπε να αναζητήσουν χειροκίνητα και να μετρήσουν μόρια σε εικόνες σάρωσης με μικροσκοπία ανιχνευτή, κάτι που ήταν πολύ χρονοβόρο. Τώρα το AI επιτρέπει την ακριβή αξιολόγηση σε δευτερόλεπτα και θα μπορούσε να επιταχύνει σημαντικά την έρευνα.

Η πρόκληση των δεδομένων εκπαίδευσης

Προηγουμένως, η τεχνητή νοημοσύνη απαιτούσε χιλιάδες εικόνες εκπαίδευσης με ετικέτα για να παρέχει αξιόπιστα αποτελέσματα. Μία από τις προκλήσεις ήταν να δημιουργηθούν αρκετά δεδομένα για εκπαίδευση με μια μικρή ποσότητα πρωτότυπων εικόνων. Για να λύσουν αυτό το πρόβλημα, οι ερευνητές δημιούργησαν ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που δημιουργήθηκε από υπολογιστή που είναι ελάχιστα κατώτερο σε ποιότητα από τις πραγματικές εικόνες. Αυτή η καινοτόμος προσέγγιση επέτρεψε στην τεχνητή νοημοσύνη να αναγνωρίσει επίσης τη χειρόμορφη ευθυγράμμιση των μορίων σε πραγματικά δεδομένα με 99 τοις εκατό αξιοπιστία.

Μια άλλη αξιοσημείωτη πτυχή της έρευνας είναι η αύξηση της αποτελεσματικότητας των τεχνολογιών κατάλυσης και αισθητήρων, η οποία καθίσταται δυνατή από την εξαρτώμενη από τη χειραλικότητα ανάλυση των μορίων. Το ηλεκτρονικό μικροσκόπιο σάρωσης φωτονίων στο LENA που χρησιμοποιείται σε αυτήν την έρευνα παρέχει εικόνες με ακρίβεια ατόμων και είναι ένα κρίσιμο εργαλείο για αυτούς τους τύπους μελετών.

Ένα δίκτυο τεχνητής νοημοσύνης

Το έργο KI4ALL, στο οποίο συμμετέχουν πολλά πανεπιστήμια όπως το TU Clausthal και το Ostfalia University of Applied Sciences, στοχεύει στη δημιουργία ενός ολοκληρωμένου δικτύου στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Κεντρικό στοιχείο του έργου είναι η δημιουργία ενός κόμβου AI που προωθεί τις ανταλλαγές και τη δικτύωση. Για το σκοπό αυτό, δημιουργείται ψηφιακό διδακτικό περιεχόμενο σε τρέχουσες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και ερευνητικούς τομείς, οι οποίοι είναι διαθέσιμοι ως Ανοιχτοί Εκπαιδευτικοί Πόροι (OER). Αυτή η προσφορά απευθύνεται όχι μόνο σε φοιτητές, αλλά και σε όποιον ενδιαφέρεται να διευρύνει τις δεξιότητές του στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

Το έργο χρηματοδοτείται από το Ομοσπονδιακό Υπουργείο Παιδείας και Έρευνας και το κρατίδιο της Κάτω Σαξονίας και αποτελεί μέρος της πρωτοβουλίας χρηματοδότησης «Τεχνητή Νοημοσύνη στην Τριτοβάθμια Εκπαίδευση». Αυτό δείχνει την αυξανόμενη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στον ακαδημαϊκό και πρακτικό κόσμο.

Συνέργειες μεταξύ κβαντικής μηχανικής και τεχνητής νοημοσύνης

Η επίδραση της κβαντικής μηχανικής στις εξελίξεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια άλλη συναρπαστική πτυχή Η γνώση συζητείται. Η κβαντομηχανική προσφέρει πληροφορίες για τους θεμελιώδεις νόμους της ύλης και της ενέργειας που έχουν τη δυνατότητα να φέρουν θεμελιώδη επανάσταση στην επεξεργασία δεδομένων και τη μηχανική μάθηση. Οι συνέργειες από αυτά τα δύο δυναμικά ερευνητικά πεδία ανοίγουν νέους ορίζοντες, για παράδειγμα μέσω της εφαρμογής κβαντικών αρχών όπως η εμπλοκή και η υπέρθεση σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτές οι αρχές θα μπορούσαν να αυξήσουν σημαντικά την αποτελεσματικότητα της ανάλυσης δεδομένων και να βρουν εφαρμογή σε διάφορους τομείς όπως η κλιματική μοντελοποίηση, η φαρμακευτική έρευνα και η επιστήμη των υλικών. Ωστόσο, ο συνδυασμός κβαντικού υπολογισμού και τεχνητής νοημοσύνης παρουσιάζει όχι μόνο ευκαιρίες αλλά και προκλήσεις, συμπεριλαμβανομένων των υψηλών υπολογιστικών απαιτήσεων και της πολυπλοκότητας της ανάπτυξης κατάλληλων αλγορίθμων.

Η πρόοδος της έρευνας σε αυτούς τους τομείς δεν υπόσχεται μόνο καινοτόμες προσεγγίσεις για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων, αλλά εγείρει επίσης ηθικά ερωτήματα σχετικά με την ασφάλεια των δεδομένων και την υπεύθυνη χρήση των πληροφοριών. Η επικάλυψη μεταξύ της κβαντικής μηχανικής και της τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να διευρύνει τα όρια της τρέχουσας τεχνολογίας και να ανοίξει νέες ευκαιρίες για μελλοντικές ερευνητικές κατευθύνσεις.