Новосибирские ученые создали нейросеть с уникальным принципом обучения
Приложение, которое в онлайн-режиме может проводить сканирование и анализ определенных видов микроскопических изображений, создали специалисты Федерального исследовательского центра «Институт катализа им. Г. К. Борескова Сибирского отделения Российской академии наук» и научно-образовательного центра «Машинное обучение и анализ больших данных» Новосибирского государственного университета (НГУ), 14 февраля сообщает пресс-служба НГУ на официальном сайте университета.
Обученная исследователями из Сибири на наночастицах нейросеть может распознавать как клетки крови, так и различные однотипные объекты — людей и животных на фотографиях с квадрокоптеров и другое. Это подтвердило гипотезу о склонности глубоких нейронных сетей к генерализации — обученная на одних объектах нейросеть может находить и другие объекты, абсолютно отличающиеся от тех, на которых она проходила обучение. Сейчас исследователи новосибирского Академгородка работают над внедрением своего приложения в различные области науки.
«В мире в области машинного обучения все сразу перешли на частности — кошек, собак и т. д. Но никто не задумывался над задачей обучить нейронную сеть искать прежде всего „объекты“, пусть они даже неизвестной природы. Мы это сделали первые. Удивительно, но, обучив нейронную сеть на „шумных“, плохих изображениях частиц сканирующего туннельного микроскопа, мы привили ей универсальность, она ищет любые объекты. Например, беспилотный автомобиль едет в сильный снег или дождь и четко не может определить, какой объект перед ним возникает — не хватает четкости изображения. Нашей сети не важно, что перед ним возникло — это „что-то“ определяется четко и быстро, поэтому нейросеть понимает, что нужно остановиться», — объяснил уникальность данного принципа обучения нейронной сети руководитель Проектного офиса НГУ Андрей Матвеев.
