Подписаться на новости
brand brand
logo logo
Сообщество робототехников

Ученые из MIT научили нейросеть выявлять «невидимые» объекты в темноте

Ученые-из-MIT-научили-нейросеть-выявлять-невидимые-объекты-в-темноте
Пятница, 14 Декабря 2018, в 11:37
Искусственный интеллект

Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) разработали нейросеть, которая может обнаружить «невидимые» объекты даже в темноте.

Ученые использовали глубокое машинное обучение – технику, при которой компьютер учат сравнивать определенные входные данные с заданными выходными данными.

 

Как ученые обучали нейросеть законам физики

Для обучения нейросети команда использовала базу данных из 10 000 полупрозрачных гравюр, каждая из которых обладала разными замысловатыми рисунками горизонтальных и вертикальных линий.

«Посмотрев на эти гравюры невооруженным глазом, мы не увидим многое – для человека каждая из них выглядит как прозрачный кусок стекла, – говорит Александр Гой, ведущий автор исследования. – Но на самом деле там есть очень мелкие структуры, которые все еще влияют на распределение света по картинке».

Исследователи поставили эксперимент, в котором направили камеру на небольшую алюминиевую раму, содержащую модулятор света. Чтобы идентифицировать прозрачные узоры на темных изображениях, команда «скармливала» сети каждую из 10 000 «зернистых» фотографий с узорами.

«Вы говорите компьютеру: “Если я вставлю это, ты должен достать это”, – рассказывает Гой. – Вы делаете это 10 000 раз. И после обучения надеетесь, что, если вы дадите нейросети новое изображение, она сможет рассказать, что видит», – прокомментировал Джордж Барбастатис, профессор машиностроения в MIT.

Отдельные сложности возникли при расфокусировке изображения. С одной стороны, для нейросети она может служить неким доказательством того, что в этой ряби присутствует прозрачный объект. Но, с другой стороны, расфокусировка также создает размытие, которое может запутать вычисления нейронной сети. Чтобы справиться с этим, исследователи включили в нейронную сеть закон физики, который описывает поведение света и то, как он создает эффект размытия при расфокусировке камеры.

 

Ученые-из-MIT-научили-нейросеть-выявлять-невидимые-объекты-в-темноте-1

 

После того как прошло обучение, ученые отдали новое темное изображение уже двум нейросетям – той, что была обучена физическим законам, и той, что нет. И обнаружили, что обе достаточно хорошо воссоздали исходный рисунок, но «физически подкованная» нейросеть показала более четкий и точный результат.

«Мы показали, как Deep Learning помогает обнаружить невидимые объекты в темноте, – утверждает Гой. – Этот результат обладает практическим значением для медицины, так как позволяет снизить воздействие вредного излучения на пациента».

Где можно применить

Результаты исследования показали, что глубокие нейронные сети можно использовать для освещения прозрачных объектов – например, биологических тканей и клеток на снимках, созданных при небольшом количестве света.

Сейчас для того, чтобы обнаружить и рассмотреть такие объекты, используют рентгеновское облучение – в будущем его сможет заменить более безопасная для организма нейросеть.

В дальнейшем эту разработку также можно будет использовать для распознавания объектов на изображениях с низкой выдержкой – например, в астрономии.

 

Читайте также: 

 

 

Подробнее о разработке читайте здесь.

рейтинг

568

просмотров

0

комментариев

порекомендовать друзьям

ЧИТАТЬ НА ЭТУ ТЕМУ

Loading

комментарии

Нет комментариев

Гость

Дорогие друзья! Помните, что администрация сайта будет удалять:

  • Комментарии с грубой и ненормативной лексикой
  • Прямые или косвенные оскорбления героя поста или читателей
  • Короткие оценочные комментарии ("ужасно", "класс", "отстой")
  • Комментарии, разжигающие национальную и социальную рознь
brand brand