Универсальный телеграмм-сервис для распознавания множества однородных объектов разных типов включает в себя обучение нейронная сеть пользователем по отмеченной области загруженного им изображения. Данную услугу можно использовать не только в микроскопии и материаловедении, но и в других научных и технологических областях. Об этом CNews сообщили представители НГУ.

8 января журнал Wiley, ведущий квартиль Microcracy Research and Technique, опубликовал статью «Облачный сервис DLgram для глубокого анализа микроскопических изображений». В нем ученые глубоких лабораторий машинное обучение по физическим методам Института интеллектуальной робототехники НГУ представили разработанный ими универсальный сервис для распознавания множества однородных объектов разных типов. Работа поддержана грантом Российского научного фонда № 22-23-00951.

«Первую версию этого сервиса мы представили в 2021 году. Тогда, благодаря поддержке гранта СВА улучшено: расширен функционал, введены новые возможности анализа распознанных объектов. Теперь наш телеграмма-сервис достаточно известен микроскопистам и имеет более 300 пользователей Из России и из-за границы. Для работы с ним не требуется никаких специальных навыков. Нейронная сеть освобождает человека от производительности рутина процессы, связанные с подсчетом и характеристикой частиц или объектов на изображении – определение их количества и концентрации, а также их максимального, минимального и среднего размеров. Сервис работает в пасмурно режиме, то есть используемая нейронная сеть Cascade Mask-RCNN работает не на компьютере пользователя, а на графическом сервере института. интеллектуальный робототехника НГУ», — рассказал заведующий лабораторией Андрей Матвеев.

«С сервисом DLgram может работать любой пользователь; никаких специальных знаний или навыков не требуется. Просто отметьте на своем изображении около 10 объектов в выбранном квадрате и загрузите его в телеграм-канал «Наночастицы». После этого изображение фиксируется чат-бот и хиты на сервер Институт интеллектуальной робототехники, где обучается нейронная сеть, а затем распознается объекты на изображении. Этот процесс занимает всего несколько минут. Пользователь получает изображение с распознанными объектами и при необходимости может внести коррективы. После этого определяются параметры объектов: количество, размер, площадь, концентрация», — рассказал старший научный сотрудник лаборатории. Анна Нартова.

ЧИТАТЬ   Маленький и мощный мотор для электровелосипеда

Новый сервис работает с различными фотографическими изображениями – изображениями микроскопа, камеры И мобильные телефоныи нейронная сеть распознавать не только частицы веществ, но и макрообъекты.

«Мы активно развиваем создание таких цифровых помощников не только в области микроскопии. Сотрудники и студенты института работают над созданием систем автоматического распознавания различных промышленных объектов, а также городской среды в рамках федеральный проект для развития Центров искусственный интеллект«, — рассказал директор Института интеллектуальной робототехники НГУ. Алексей Окунев.

Source

От admin