Göteborg Üniversitesi’nde geliştirilen bir yapay zeka aracı, mikroskoplarla çekilen görüntülerin analiz edilmesinde yeni fırsatlar sunuyor. Yeni çalışmada, halihazırda uluslararası çapta tanınan bu aracın mikroskop bilimini kökten değiştirebileceği ve hem araştırmada, hem de endüstride kullanım alanı oluşturarak yeni keşiflere zemin hazırlayabileceği gösteriliyor.
Çalışmanın odak noktasını, her gün etkileşim kurduğumuz ve çoğu zaman aklımıza gelmeyen bir tür yapay zeka ve makine öğrenimi olan derin öğrenim oluşturuyor. Örneğin bir müzik dinleme uygulamasında daha önce dinlediğimiz şarkılara benzeyen yeni bir şarkı çıktığında veya cep telefonu kameramız, bir fotoğraftaki en iyi ayarları bulup renkleri düzelttiğinde yapay zeka kullanılıyor.
Çalışmanın baş yazarı ve fizik doktora öğrencisi olan Benjamin Midtvedt şöyle söylüyor: “Dünyayı birden etkisi altına alan derin öğrenme, pek çok endüstride, sektörde ve bilim dalında dev bir etki meydana getirdi. Şimdiyse biz, odak noktasını mikroskoplarla çekilen görüntülerin oluşturduğu ve derin öğrenmenin bu inanılmaz potansiyelinden faydalanmayı mümkün kılan yeni bir araç geliştirdik.”
Derin öğrenim, geleneksel algoritma yöntemleri kullanılarak ele almanın zor olduğu problemlerin çözülmesinde kullanılan matematiksel bir model şeklinde tanımlanabilir. Mikroskobide karşılaşılan en büyük engel, veriyle dolu görüntülerden mümkün olduğu kadar fazla bilgi çıkarmak. Derin öğrenimin ise bu noktada çok etkili olduğu görülmüş.
Midtvedt ve araştırmacı meslektaşlarının geliştirdiği yeni araçta yapay sinir ağları, eğitim verisi şeklinde bilinen devasa miktarda görüntüye bakarak, bir görüntüden tam da araştırmacının istediği bilgiyi çıkarmayı öğreniyor. Araç, eğitim verisi oluşturma sürecini el ile yapmaya kıyasla basitleştiriyor ve bu sayede bir ayda yüz görüntü yerine, bir saatte on binlerce görüntü oluşturulabiliyor.
Göteborg Üniversitesi. Ç: O.
