Универсальный
Telegram-сервис для распознавания многочисленных однородных объектов различного характера включает в себя обучение нейронной сети пользователем по размеченному участку с загруженного им изображения. Этот сервис может применяться не только в микроскопии и материаловедении, но и в других областях науки и технологий.
«Первую версию этого сервиса мы представили еще в 2021 году. Затем благодаря поддержке гранта РНФ усовершенствовали его: расширили функционал, ввели новые возможности анализа распознанных объектов. Сейчас наш Telegram-сервис довольно известен среди микроскопистов и насчитывает более 300 пользователей из России и из-за рубежа», - рассказал зав.лабораторией глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ Андрей Матвеев.
Он пояснил, что для работы с сервисом не требуется специальных навыков. Нейросеть освобождает человека от выполнения рутинных процессов, связанных с подсчетом и характеризацией частиц или объектов на изображении, - определением их количества и концентрации, а также максимальных, минимальных и средних размеров.
«Работать с сервисом DLgram может любой пользователь, специальных знаний и навыков для этого не требуется. Достаточно на своем изображении в выделенном квадрате разметить порядка 10 объектов и загрузить его в телеграмм-канал Nanoparticles. После этого изображение подхватывается чат-ботом и попадает на сервер Института интеллектуальной робототехники, где происходит обучение нейросети, а потом производится распознавание объектов на изображении. Этот процесс занимает всего несколько минут. Пользователь получает изображение с распознанными объектами и может при необходимости внести корректировки. После этого определяются параметры объектов – количество, размеры, площадь, концентрация», – пояснила старший научный сотрудник лаборатории Анна Нартова.
Новый сервис работает с различными фотоизображениями - снимками с микроскопов, фотокамер и мобильных телефонов, а нейросеть распознает не только частицы веществ, но и макрообъекты.
«Мы активно развиваем создание подобных цифровых помощников не только в области микроскопии. Сотрудники и студенты института работают над созданием систем автоматического распознавания различных объектов в промышленности, а также для городской среды в рамках федерального проекта по развитию Центров искусственного интеллекта», - сообщил директор Института интеллектуальной робототехники НГУ Алексей Окунев.
