На базе искусственного интеллекта iOk в Институте интеллектуальной робототехники Новосибирского государственного университета (НГУ) разработан набор бесплатных онлайн-сервисов для автоматического анализа и описания микроскопических изображений. Цель платформы - освободить ученых от рутинной обработки снимков и решения таких задач, как определение среднего размера объектов или их количества. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. Ранее ученым требовалось выполнять эти действия вручную, что требовало больших усилий и времени», – сообщил заведующий лабораторией глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ Андрей Матвеев в беседе с «Газетой.Ru». Платформа iOk состоит из трех онлайн-сервисов на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений. Сервисы называются No Code ML, DLgram и ParticlesNN. Первые два реализованы в мессенджере Telegram в виде бота, а третий является веб-сервисом. Все программы основаны на обученной нейронной сети Cascade Mask-RCNN, которая была обучена на 5 тыс. объектов. Все три программы могут обрабатывать разные типы изображений, включая снимки с электронных микроскопов, цифровых камер и видеозаписи. Они способны распознавать различные объекты, такие как наночастицы, микроорганизмы и клетки, а также другие. По словам Матвеева, сервисы НГУ отличаются от других тем, что не требуют высокого разрешения изображений. Кроме того, российская разработка способна распознавать и игнорировать шумы и засветы на изображениях, которые другие системы искусственного интеллекта считали отдельными объектами и влияли на точность отчетов. Андрей Матвеев сообщил, что мы объединили пользователей на платформе iOk для их удобства. В настоящее время количество пользователей составляет более 500 специалистов. https://www.gazeta.ruпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ: http://gos.news/ - Россия
- Северо-Западный
-
Центральный
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
- Южный
- Северо-Кавказский
- Приволжский
- Уральский
- Сибирский
- Дальневосточный
Выбрать субъект
Новосибирская область
- Все субъекты
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
В России создали нейросеть, распознающую объекты под микроскопом
На базе искусственного интеллекта iOk в Институте интеллектуальной робототехники Новосибирского государственного университета (НГУ) разработан набор бесплатных онлайн-сервисов для автоматического анализа и описания микроскопических изображений. Цель платформы - освободить ученых от рутинной обработки снимков и решения таких задач, как определение среднего размера объектов или их количества. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. Ранее ученым требовалось выполнять эти действия вручную, что требовало больших усилий и времени», – сообщил заведующий лабораторией глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ Андрей Матвеев в беседе с «Газетой.Ru». Платформа iOk состоит из трех онлайн-сервисов на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений. Сервисы называются No Code ML, DLgram и ParticlesNN. Первые два реализованы в мессенджере Telegram в виде бота, а третий является веб-сервисом. Все программы основаны на обученной нейронной сети Cascade Mask-RCNN, которая была обучена на 5 тыс. объектов. Все три программы могут обрабатывать разные типы изображений, включая снимки с электронных микроскопов, цифровых камер и видеозаписи. Они способны распознавать различные объекты, такие как наночастицы, микроорганизмы и клетки, а также другие. По словам Матвеева, сервисы НГУ отличаются от других тем, что не требуют высокого разрешения изображений. Кроме того, российская разработка способна распознавать и игнорировать шумы и засветы на изображениях, которые другие системы искусственного интеллекта считали отдельными объектами и влияли на точность отчетов. Андрей Матвеев сообщил, что мы объединили пользователей на платформе iOk для их удобства. В настоящее время количество пользователей составляет более 500 специалистов. https://www.gazeta.ruпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ: http://gos.news/ Главное в регионе
15:42, 10 ноября 2025
Импланты будущего Более 40% населения Куйбышевского района привились от гриппа 