ИА «Ореанда-Новости». Специалисты из MAchine Recognition of Crystallization Outcomes, сокращенно MARCO, научили компьютер самостоятельно определять лекарственный препарат для целей лечения.

Совместно с учеными из компании Google, был проведен целый ряд исследований по использованию машинного зрения в медицинских целях. Результаты экспериментов было опубликованы в виде доклада в научном издании PLOS One.

Как стало известно, эксперимент был построен на использовании различий белковых кристаллов. Сверточные нейросети научились автоматически расшифровывать структуру сложных молекул, определяя выполняемые ей функции. После проведения комплексного анализа компьютер в состоянии найти ту формулу препарата, который будет нацелен именно на данную молекулу.

Ранее поиск белковых кристаллов проводился вручную человеком, что являлось очень затратным процессом по времени. А так как сами кристаллы проявляют себя довольно нечасто, то ошибка, сделанная учеными при их обнаружении и изучении, могла стоить очень дорого.

По словам исследователей, главная проблема заключалась в размере белковых кристаллов. Их структуры бывают настолько малыми, что обнаружить их на достаточно крупном исходном изображении раньше почти не представлялось возможным. Так же сложность состояла в поиске определенной технологии обработки данных, так как на сегодняшний день их представлено великое множество.

Тем не менее, учеными из Google было найдено решение поставленной задачи. Основываясь на базе данных организации MARCO, которая хранит около миллиона фотографий белковых кристаллов, прошедших тщательный отбор, они представили технологию Inception v3. Она представляет собой мо дифицированную версию базисных сверточных нейросетей с высокой степенью обучения. Технология анализирует очень большие изображения и находит на них образования, которые и являются белковыми кристаллами. По словам разработчиков, точность модели достигает около 94% правильных определений. 

На данный момент исходный код технологии исследователи опубликовали в открытом доступе. Модель уже занесена в библиотеку TensorFlow. Также доступ к ней имеют те, кто занимается исследованиями с использованием Cloud ML Engine.

Всем известно, что компания Google активно использует технологии open source в своих разработках в области применения компьютерного зрения в разных сферах. Также организация предоставляет в открытом доступе более 9 миллионов изображений с разметкой в библиотеке Open Image v4.