Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder cookies. Jag förstår

En smartare it-nyhetssajt

Nya neurala nätverk

Ett arbete på Göteborgs universitet om mikrosimmare ledde till en ny användningsmetod för AI. Redan innan forskningen publicerats så har internationella forskargrupper visat intresse.

Text Fredrik Adolfsson Foto Adobestock 24 april 2019 digit

bakterier960640.jpg

– Min doktorandforskning handlar i grunden om biohybrida mikrosimmare, alltså bakterier som man lastar med bagage i form av partiklar. Men för att noggrant kunna studera mikrosimmares beteenden insåg jag att jag behövde en ny analytisk metod. Och på så vis flyttade jag fokus till artificiell intelligens och neurala nätverk, säger Saga Helgadóttir, doktorand vid institutionen för fysik på Göteborgs universitet.

Via den nya metoden analyseras bilder av mikrosimmarna när de interagerar med mikropartiklar i en lösning. Metoden går att tillämpa vid studier av alla sorters mikroskopiska organismer och partiklar.

Traditionellt har algoritmiska metoder använts i denna typ av forskning. Då skriver forskaren ett program med ett antal regler och parametrar som sedan ska definieras, omdefinieras och optimeras manuellt.

– Bilderna som jag ville studera innehöll fläckar som störde bakteriernas och partiklarnas positioner. Det innebar att jag var tvungen att byta parametrar hela tiden. Och detta var helt enkelt för tidskrävande eftersom den nödvändiga datamängden var så stor.

Intelligensen sätter reglerna

Nu behöver inte parametrarna i koden ändras manuellt eftersom maskinen själv får bestämma vilka regler som passar det aktuella problemet. Sedan, genom en stor mängd upprepningar, så lär sig maskinen att göra korrekta förutsägelser från ingångsdata. För detta krävs höga volymer träningsdata med exakta värden.

 Eftersom jag arbetar med partiklar och bakterier så är mina bilder ofta brusiga. Det är lätt att simulera den typen av bilder. Så efter att ha tränat det neurala nätverket på stora mängder simulerad data så testade vi den på riktig experimentell data. Och vi blev överraskade av hur bra det fungerade.

De två kommande och sista åren som doktorand så ska Saga Helgadottir fortsätta att utveckla metoden. Redan har arbetet väckt intresse genom en förhandsvisad version av artikeln, som i sin helhet nu ska publiceras i den vetenskapliga tidskriften Optica.

Källa: Göteborgs universitet

Senaste nytt

London ser dig

27 januari 2020

Londonpolisen planerar att börja använda ansiktsigenkänning i realtid för att komma åt allvarliga brott. Att upptäcka misstänkta med videokameror när de går på gatorna är en övervakningsnivå som är sällsynt utanför Kina. 

Hotet från lampan

27 januari 2020

Lampor och maskiner bidrar till ett varmare klimat på grund av att energin de konsumerar går direkt ut i atmosfären. Området är sedan tidigare relativt outforskat men nu har forskare på Göteborgs universitet kartlagt utsläppen. 

Första levande roboten

24 januari 2020

Små robotar gjorda på celler från en groda och som rör sig själva efter en datorgjord evolutionär design. Det är resultatet av ny forskning från University of Vermont.

Betala med handen

24 januari 2020

Amazon har planer på att låta kunder betala sina inköp genom att scanna handflatorna. Betalningssättet kan komma att användas både i deras egna butiker och på andra ställen.

Hålen i Tor

23 januari 2020

Två forskare på Karlstad universitet har hittat säkerhetshål i anonymitetsnätverket Tor. Bristerna är åtgärdade på kort sikt och nu forskar de båda på nya, mer långsiktiga typer av skydd. 

Stark tillväxt 2020

23 januari 2020

Försäljningen av datorer, surfplattor och mobiltelefoner kommer att öka med 0,9 procent och uppgå till 2,16 miljarder enheter 2020. En anledning till det är en växande mobilmarknad, delvis beroende på 5G-inträdet.