";123 Array
(
[NAME] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[~NAME] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[TAGS] => искусственный интеллект, медицинские
[~TAGS] => искусственный интеллект, медицинские
[PREVIEW_TEXT] =>
Исследователи Федеральной политехнической школы Лозанны разработали новый метод машинного обучения. Он позволяет сжимать данные изображения с большей точностью, чем классический метод без обучения, и может быть применен в имплантах сетчатки и других сенсорных протезах.
[~PREVIEW_TEXT] =>
Исследователи Федеральной политехнической школы Лозанны разработали новый метод машинного обучения. Он позволяет сжимать данные изображения с большей точностью, чем классический метод без обучения, и может быть применен в имплантах сетчатки и других сенсорных протезах.
[PREVIEW_PICTURE] => Array
(
[ID] => 853
[TIMESTAMP_X] => 01.03.2024 16:02:54
[MODULE_ID] => iblock
[HEIGHT] => 575
[WIDTH] => 1024
[FILE_SIZE] => 88079
[CONTENT_TYPE] => image/jpeg
[SUBDIR] => iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk
[FILE_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[ORIGINAL_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[DESCRIPTION] =>
[HANDLER_ID] =>
[EXTERNAL_ID] => c0291c48788d11bf091951e2686e4d32
[VERSION_ORIGINAL_ID] =>
[META] =>
[SRC] => /upload/iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk/kandinskyZRENIE.jpg
[UNSAFE_SRC] => /upload/iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk/kandinskyZRENIE.jpg
[SAFE_SRC] => /upload/iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk/kandinskyZRENIE.jpg
[ALT] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
)
[~PREVIEW_PICTURE] => 853
[DETAIL_TEXT] =>
Одна из главных проблем в разработке нейронных протезов — сенсорное кодирование, то есть превращение информации, которую получают датчики, в сигналы, понятные нервной системе. Существенную роль здесь играет ограниченное количество электродов, которыми протез может соединяться с телом человека. Это ограничение диктует следующее решение проблемы: каким-то образом «сжать» воздействие окружающей среды при сохранении качества данных, которые передаются в мозг.
Итальянские специалисты применили для решения проблемы сжатия данных машинное обучение. Их целью была понижающая дискретизация, или уменьшение количества пикселей в изображении. Они разработали алгоритм «актор–модель» (actor-model framework). Модель действует как двойник сетчатки. Он обучается получать изображение в высоком разрешении и превращать его в двоичный код, который очень похож на естественный код нейронов. После этого актор обучается уменьшать выборку изображения с высоким разрешением.
Ученые протестировали свою модель на искусственной сетчатке и сетчатке мертвой мыши. Оба эксперимента показали, что модели удалось вызвать более естественную реакцию нейронов на изображение, чем в случае обработки последнего без машинного обучения.
Разработчики планируют внедрять свою разработку не только в протезы сетчатки, но и в другие нейронные протезы, сообщает
SciTechDaily.
Ранее «Мир робототехники» писал,
что специалисты Международного томографического центра СО РАН и Новосибирского
государственного университета разработали программное обеспечение на основе
искусственного интеллекта, предназначенное для точного анализа поражений
головного мозга, вызванных рассеянным склерозом. Андрей Тулупов, руководитель
лаборатории МРТ-технологий, отметил, что искусственный интеллект также
позволяет оценивать эффективность применяемой терапии.
[~DETAIL_TEXT] =>
Одна из главных проблем в разработке нейронных протезов — сенсорное кодирование, то есть превращение информации, которую получают датчики, в сигналы, понятные нервной системе. Существенную роль здесь играет ограниченное количество электродов, которыми протез может соединяться с телом человека. Это ограничение диктует следующее решение проблемы: каким-то образом «сжать» воздействие окружающей среды при сохранении качества данных, которые передаются в мозг.
Итальянские специалисты применили для решения проблемы сжатия данных машинное обучение. Их целью была понижающая дискретизация, или уменьшение количества пикселей в изображении. Они разработали алгоритм «актор–модель» (actor-model framework). Модель действует как двойник сетчатки. Он обучается получать изображение в высоком разрешении и превращать его в двоичный код, который очень похож на естественный код нейронов. После этого актор обучается уменьшать выборку изображения с высоким разрешением.
Ученые протестировали свою модель на искусственной сетчатке и сетчатке мертвой мыши. Оба эксперимента показали, что модели удалось вызвать более естественную реакцию нейронов на изображение, чем в случае обработки последнего без машинного обучения.
Разработчики планируют внедрять свою разработку не только в протезы сетчатки, но и в другие нейронные протезы, сообщает
SciTechDaily.
Ранее «Мир робототехники» писал,
что специалисты Международного томографического центра СО РАН и Новосибирского
государственного университета разработали программное обеспечение на основе
искусственного интеллекта, предназначенное для точного анализа поражений
головного мозга, вызванных рассеянным склерозом. Андрей Тулупов, руководитель
лаборатории МРТ-технологий, отметил, что искусственный интеллект также
позволяет оценивать эффективность применяемой терапии.
[DETAIL_PICTURE] => Array
(
[ID] => 854
[TIMESTAMP_X] => 01.03.2024 16:02:54
[MODULE_ID] => iblock
[HEIGHT] => 899
[WIDTH] => 1600
[FILE_SIZE] => 93140
[CONTENT_TYPE] => image/jpeg
[SUBDIR] => iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y
[FILE_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[ORIGINAL_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[DESCRIPTION] =>
[HANDLER_ID] =>
[EXTERNAL_ID] => 376634ad497bd9bc5815b6bcf3e00fc1
[VERSION_ORIGINAL_ID] =>
[META] =>
[SRC] => /upload/iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y/kandinskyZRENIE.jpg
[UNSAFE_SRC] => /upload/iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y/kandinskyZRENIE.jpg
[SAFE_SRC] => /upload/iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y/kandinskyZRENIE.jpg
[ALT] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
)
[~DETAIL_PICTURE] => 854
[DATE_ACTIVE_FROM] => 12.02.2024
[~DATE_ACTIVE_FROM] => 12.02.2024
[ID] => 369
[~ID] => 369
[IBLOCK_ID] => 1
[~IBLOCK_ID] => 1
[IBLOCK_SECTION_ID] => 9
[~IBLOCK_SECTION_ID] => 9
[DETAIL_TEXT_TYPE] => html
[~DETAIL_TEXT_TYPE] => html
[PREVIEW_TEXT_TYPE] => html
[~PREVIEW_TEXT_TYPE] => html
[TIMESTAMP_X] => 01.03.2024 16:02:54
[~TIMESTAMP_X] => 01.03.2024 16:02:54
[ACTIVE_FROM_X] => 2024-02-12 00:00:00
[~ACTIVE_FROM_X] => 2024-02-12 00:00:00
[ACTIVE_FROM] => 12.02.2024
[~ACTIVE_FROM] => 12.02.2024
[LIST_PAGE_URL] => /
[~LIST_PAGE_URL] => /
[DETAIL_PAGE_URL] => /it-ai/iskusstvennyy-intellekt-pomozhet-vosstanovit-zrenie/
[~DETAIL_PAGE_URL] => /it-ai/iskusstvennyy-intellekt-pomozhet-vosstanovit-zrenie/
[LANG_DIR] => /
[~LANG_DIR] => /
[CODE] => iskusstvennyy-intellekt-pomozhet-vosstanovit-zrenie
[~CODE] => iskusstvennyy-intellekt-pomozhet-vosstanovit-zrenie
[EXTERNAL_ID] => 369
[~EXTERNAL_ID] => 369
[IBLOCK_TYPE_ID] => news
[~IBLOCK_TYPE_ID] => news
[IBLOCK_CODE] => news_s1
[~IBLOCK_CODE] => news_s1
[IBLOCK_EXTERNAL_ID] => furniture_news_s1
[~IBLOCK_EXTERNAL_ID] => furniture_news_s1
[LID] => s1
[~LID] => s1
[NAV_RESULT] =>
[NAV_CACHED_DATA] =>
[DISPLAY_ACTIVE_FROM] => 12.02.2024
[IPROPERTY_VALUES] => Array
(
[SECTION_META_TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[ELEMENT_META_TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
)
[FIELDS] => Array
(
[NAME] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[TAGS] => искусственный интеллект, медицинские
[PREVIEW_TEXT] =>
Исследователи Федеральной политехнической школы Лозанны разработали новый метод машинного обучения. Он позволяет сжимать данные изображения с большей точностью, чем классический метод без обучения, и может быть применен в имплантах сетчатки и других сенсорных протезах.
[PREVIEW_PICTURE] => Array
(
[ID] => 853
[TIMESTAMP_X] => 01.03.2024 16:02:54
[MODULE_ID] => iblock
[HEIGHT] => 575
[WIDTH] => 1024
[FILE_SIZE] => 88079
[CONTENT_TYPE] => image/jpeg
[SUBDIR] => iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk
[FILE_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[ORIGINAL_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[DESCRIPTION] =>
[HANDLER_ID] =>
[EXTERNAL_ID] => c0291c48788d11bf091951e2686e4d32
[VERSION_ORIGINAL_ID] =>
[META] =>
[SRC] => /upload/iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk/kandinskyZRENIE.jpg
[UNSAFE_SRC] => /upload/iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk/kandinskyZRENIE.jpg
[SAFE_SRC] => /upload/iblock/704/pzcmvtsvsq5enhuk2a8wjmow8ndqmxqk/kandinskyZRENIE.jpg
[ALT] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
)
[DETAIL_TEXT] =>
Одна из главных проблем в разработке нейронных протезов — сенсорное кодирование, то есть превращение информации, которую получают датчики, в сигналы, понятные нервной системе. Существенную роль здесь играет ограниченное количество электродов, которыми протез может соединяться с телом человека. Это ограничение диктует следующее решение проблемы: каким-то образом «сжать» воздействие окружающей среды при сохранении качества данных, которые передаются в мозг.
Итальянские специалисты применили для решения проблемы сжатия данных машинное обучение. Их целью была понижающая дискретизация, или уменьшение количества пикселей в изображении. Они разработали алгоритм «актор–модель» (actor-model framework). Модель действует как двойник сетчатки. Он обучается получать изображение в высоком разрешении и превращать его в двоичный код, который очень похож на естественный код нейронов. После этого актор обучается уменьшать выборку изображения с высоким разрешением.
Ученые протестировали свою модель на искусственной сетчатке и сетчатке мертвой мыши. Оба эксперимента показали, что модели удалось вызвать более естественную реакцию нейронов на изображение, чем в случае обработки последнего без машинного обучения.
Разработчики планируют внедрять свою разработку не только в протезы сетчатки, но и в другие нейронные протезы, сообщает
SciTechDaily.
Ранее «Мир робототехники» писал,
что специалисты Международного томографического центра СО РАН и Новосибирского
государственного университета разработали программное обеспечение на основе
искусственного интеллекта, предназначенное для точного анализа поражений
головного мозга, вызванных рассеянным склерозом. Андрей Тулупов, руководитель
лаборатории МРТ-технологий, отметил, что искусственный интеллект также
позволяет оценивать эффективность применяемой терапии.
[DETAIL_PICTURE] => Array
(
[ID] => 854
[TIMESTAMP_X] => 01.03.2024 16:02:54
[MODULE_ID] => iblock
[HEIGHT] => 899
[WIDTH] => 1600
[FILE_SIZE] => 93140
[CONTENT_TYPE] => image/jpeg
[SUBDIR] => iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y
[FILE_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[ORIGINAL_NAME] => kandinskyZRENIE.jpg
[DESCRIPTION] =>
[HANDLER_ID] =>
[EXTERNAL_ID] => 376634ad497bd9bc5815b6bcf3e00fc1
[VERSION_ORIGINAL_ID] =>
[META] =>
[SRC] => /upload/iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y/kandinskyZRENIE.jpg
[UNSAFE_SRC] => /upload/iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y/kandinskyZRENIE.jpg
[SAFE_SRC] => /upload/iblock/c13/1jk81dtf19rogedx2vhmbimpaac0c96y/kandinskyZRENIE.jpg
[ALT] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
)
[DATE_ACTIVE_FROM] => 12.02.2024
)
[PROPERTIES] => Array
(
[AUTHOR] => Array
(
[ID] => 9
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => Автор статьи
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => AUTHOR
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => S
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] =>
[VALUE] =>
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[~VALUE] =>
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => Автор статьи
[~DEFAULT_VALUE] =>
)
[AU_PHOTO] => Array
(
[ID] => 10
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => Автор фото
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => AU_PHOTO
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => S
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] => 1280
[VALUE] => Kandinsky
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[~VALUE] => Kandinsky
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => Автор фото
[~DEFAULT_VALUE] =>
)
[IMG_MAIN] => Array
(
[ID] => 11
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => Картинка для Главной
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => IMG_MAIN
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => F
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] =>
[VALUE] =>
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[~VALUE] =>
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => Картинка для Главной
[~DEFAULT_VALUE] =>
)
[MAIN_THEME] => Array
(
[ID] => 12
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => Главная тема
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => MAIN_THEME
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => L
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] =>
[VALUE] =>
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[VALUE_ENUM_ID] =>
[~VALUE] =>
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => Главная тема
[~DEFAULT_VALUE] =>
)
[MAIN_SECT] => Array
(
[ID] => 13
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => В своём разделе
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => MAIN_SECT
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => L
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] =>
[VALUE] =>
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[VALUE_ENUM_ID] =>
[~VALUE] =>
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => В своём разделе
[~DEFAULT_VALUE] =>
)
[VIDEO_YOU] => Array
(
[ID] => 14
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => Видео youtobe
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => VIDEO_YOU
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => S
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] =>
[VALUE] =>
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[~VALUE] =>
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => Видео youtobe
[~DEFAULT_VALUE] =>
)
)
[DISPLAY_PROPERTIES] => Array
(
[AU_PHOTO] => Array
(
[ID] => 10
[TIMESTAMP_X] => 2024-04-16 13:42:26
[IBLOCK_ID] => 1
[NAME] => Автор фото
[ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[CODE] => AU_PHOTO
[DEFAULT_VALUE] =>
[PROPERTY_TYPE] => S
[ROW_COUNT] => 1
[COL_COUNT] => 30
[LIST_TYPE] => L
[MULTIPLE] => N
[XML_ID] =>
[FILE_TYPE] =>
[MULTIPLE_CNT] => 5
[TMP_ID] =>
[LINK_IBLOCK_ID] => 0
[WITH_DESCRIPTION] => N
[SEARCHABLE] => N
[FILTRABLE] => N
[IS_REQUIRED] => N
[VERSION] => 1
[USER_TYPE] =>
[USER_TYPE_SETTINGS] => a:0:{}
[HINT] =>
[PROPERTY_VALUE_ID] => 1280
[VALUE] => Kandinsky
[DESCRIPTION] =>
[VALUE_ENUM] =>
[VALUE_XML_ID] =>
[VALUE_SORT] =>
[~VALUE] => Kandinsky
[~DESCRIPTION] =>
[~NAME] => Автор фото
[~DEFAULT_VALUE] =>
[DISPLAY_VALUE] => Kandinsky
)
)
[IBLOCK] => Array
(
[ID] => 1
[~ID] => 1
[TIMESTAMP_X] => 16.04.2024 13:42:26
[~TIMESTAMP_X] => 16.04.2024 13:42:26
[IBLOCK_TYPE_ID] => news
[~IBLOCK_TYPE_ID] => news
[LID] => s1
[~LID] => s1
[CODE] => news_s1
[~CODE] => news_s1
[API_CODE] =>
[~API_CODE] =>
[REST_ON] => N
[~REST_ON] => N
[NAME] => Статьи
[~NAME] => Статьи
[ACTIVE] => Y
[~ACTIVE] => Y
[SORT] => 500
[~SORT] => 500
[LIST_PAGE_URL] =>
[~LIST_PAGE_URL] =>
[DETAIL_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE#/#ELEMENT_CODE#/
[~DETAIL_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE#/#ELEMENT_CODE#/
[SECTION_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE#
[~SECTION_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE#
[CANONICAL_PAGE_URL] =>
[~CANONICAL_PAGE_URL] =>
[PICTURE] =>
[~PICTURE] =>
[DESCRIPTION] =>
[~DESCRIPTION] =>
[DESCRIPTION_TYPE] => text
[~DESCRIPTION_TYPE] => text
[RSS_TTL] => 24
[~RSS_TTL] => 24
[RSS_ACTIVE] => Y
[~RSS_ACTIVE] => Y
[RSS_FILE_ACTIVE] => N
[~RSS_FILE_ACTIVE] => N
[RSS_FILE_LIMIT] =>
[~RSS_FILE_LIMIT] =>
[RSS_FILE_DAYS] =>
[~RSS_FILE_DAYS] =>
[RSS_YANDEX_ACTIVE] => N
[~RSS_YANDEX_ACTIVE] => N
[XML_ID] => furniture_news_s1
[~XML_ID] => furniture_news_s1
[TMP_ID] => 6cfbdd5e02a2f38f8bf51afa68b2792c
[~TMP_ID] => 6cfbdd5e02a2f38f8bf51afa68b2792c
[INDEX_ELEMENT] => Y
[~INDEX_ELEMENT] => Y
[INDEX_SECTION] => Y
[~INDEX_SECTION] => Y
[WORKFLOW] => N
[~WORKFLOW] => N
[BIZPROC] => N
[~BIZPROC] => N
[SECTION_CHOOSER] => L
[~SECTION_CHOOSER] => L
[LIST_MODE] =>
[~LIST_MODE] =>
[RIGHTS_MODE] => S
[~RIGHTS_MODE] => S
[SECTION_PROPERTY] => N
[~SECTION_PROPERTY] => N
[PROPERTY_INDEX] => N
[~PROPERTY_INDEX] => N
[VERSION] => 1
[~VERSION] => 1
[LAST_CONV_ELEMENT] => 0
[~LAST_CONV_ELEMENT] => 0
[SOCNET_GROUP_ID] =>
[~SOCNET_GROUP_ID] =>
[EDIT_FILE_BEFORE] =>
[~EDIT_FILE_BEFORE] =>
[EDIT_FILE_AFTER] =>
[~EDIT_FILE_AFTER] =>
[SECTIONS_NAME] => Разделы
[~SECTIONS_NAME] => Разделы
[SECTION_NAME] => Раздел
[~SECTION_NAME] => Раздел
[ELEMENTS_NAME] => Статьи
[~ELEMENTS_NAME] => Статьи
[ELEMENT_NAME] => Статья
[~ELEMENT_NAME] => Статья
[EXTERNAL_ID] => furniture_news_s1
[~EXTERNAL_ID] => furniture_news_s1
[LANG_DIR] => /
[~LANG_DIR] => /
[SERVER_NAME] => roboticsworld.ru
[~SERVER_NAME] => roboticsworld.ru
)
[SECTION] => Array
(
[PATH] => Array
(
[0] => Array
(
[ID] => 9
[~ID] => 9
[CODE] => it-ai
[~CODE] => it-ai
[XML_ID] =>
[~XML_ID] =>
[EXTERNAL_ID] =>
[~EXTERNAL_ID] =>
[IBLOCK_ID] => 1
[~IBLOCK_ID] => 1
[IBLOCK_SECTION_ID] =>
[~IBLOCK_SECTION_ID] =>
[SORT] => 300
[~SORT] => 300
[NAME] => IT/AI
[~NAME] => IT/AI
[ACTIVE] => Y
[~ACTIVE] => Y
[DEPTH_LEVEL] => 1
[~DEPTH_LEVEL] => 1
[SECTION_PAGE_URL] => /it-ai
[~SECTION_PAGE_URL] => /it-ai
[IBLOCK_TYPE_ID] => news
[~IBLOCK_TYPE_ID] => news
[IBLOCK_CODE] => news_s1
[~IBLOCK_CODE] => news_s1
[IBLOCK_EXTERNAL_ID] => furniture_news_s1
[~IBLOCK_EXTERNAL_ID] => furniture_news_s1
[GLOBAL_ACTIVE] => Y
[~GLOBAL_ACTIVE] => Y
[IPROPERTY_VALUES] => Array
(
[SECTION_META_TITLE] => IT/AI
[ELEMENT_META_TITLE] => IT/AI
)
)
)
)
[SECTION_URL] => /it-ai
[META_TAGS] => Array
(
[TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[BROWSER_TITLE] => Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
[KEYWORDS] =>
[DESCRIPTION] =>
)
)
- Главная
- IT/AI
- Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
Искусственный интеллект поможет восстановить зрение
Исследователи Федеральной политехнической школы Лозанны разработали новый метод машинного обучения. Он позволяет сжимать данные изображения с большей точностью, чем классический метод без обучения, и может быть применен в имплантах сетчатки и других сенсорных протезах.
Одна из главных проблем в разработке нейронных протезов — сенсорное кодирование, то есть превращение информации, которую получают датчики, в сигналы, понятные нервной системе. Существенную роль здесь играет ограниченное количество электродов, которыми протез может соединяться с телом человека. Это ограничение диктует следующее решение проблемы: каким-то образом «сжать» воздействие окружающей среды при сохранении качества данных, которые передаются в мозг.
Итальянские специалисты применили для решения проблемы сжатия данных машинное обучение. Их целью была понижающая дискретизация, или уменьшение количества пикселей в изображении. Они разработали алгоритм «актор–модель» (actor-model framework). Модель действует как двойник сетчатки. Он обучается получать изображение в высоком разрешении и превращать его в двоичный код, который очень похож на естественный код нейронов. После этого актор обучается уменьшать выборку изображения с высоким разрешением.
Ученые протестировали свою модель на искусственной сетчатке и сетчатке мертвой мыши. Оба эксперимента показали, что модели удалось вызвать более естественную реакцию нейронов на изображение, чем в случае обработки последнего без машинного обучения.
Разработчики планируют внедрять свою разработку не только в протезы сетчатки, но и в другие нейронные протезы, сообщает
SciTechDaily.
Ранее «Мир робототехники»
писал,
что специалисты Международного томографического центра СО РАН и Новосибирского
государственного университета разработали программное обеспечение на основе
искусственного интеллекта, предназначенное для точного анализа поражений
головного мозга, вызванных рассеянным склерозом. Андрей Тулупов, руководитель
лаборатории МРТ-технологий, отметил, что искусственный интеллект также
позволяет оценивать эффективность применяемой терапии.
Фото: Kandinsky
Мы рекомендуем:
Новый алгоритм позволит роботам изучать мир по-человечески
Автопилоты умной сельхозтехники научились видеть лучше человека
Искусственный интеллект создал редактор генома человека
Microsoft запретила полиции США использовать ИИ для распознавания лиц
Polaris — самый продвинутый ИИ-агент для здравоохранения
Автопилоты умной сельхозтехники научились видеть лучше человека
Искусственный интеллект создал редактор генома человека