Сложная микроскопия теперь больше не требует сложных решений — работает даже на фото со смартфона

Интеллектуальная платформа для анализа микроскопических изображений, разработанная в Новосибирске, уже на слуху у исследователей со всего мира. Её уникальность — в простоте, мощности и доступности. Использовать ИИ теперь можно без знания Python и нейросетей.

Подход, которого ждали

На международном конгрессе в Куала-Лумпуре новосибирские разработчики представили то, чего давно не хватало в научном сообществе: платформу, которая не требует навыков программирования, но при этом использует технологии глубокого машинного обучения и ИИ.

"Мы первыми предложили платформенный подход — не просто код, а полноценный сервис", — рассказала Анна Нартова, доцент НГУ и старший научный сотрудник Института катализа СО РАН.

Частники конгресса — особенно молодые химики — проявили живой интерес. Они искали инструмент, способный распознавать сложные структуры на изображениях без технических сложностей. И получили его.

Что умеет платформа

На платформе размещены три открытых сервиса. Они анализируют изображения, полученные с микроскопов, камер — даже смартфонов — и способны:

• Обучаться на пользовательских объектах.
• Распознавать элементы на снимках.
• Анализировать найденные структуры — от размеров до концентрации.

Система легко справляется с наночастицами, микроорганизмами, клетками, семенами растений, а также с крупными объектами: животными, деталями, транспортом и пр.

Для кого это

Сервисы особенно востребованы в научной среде, где активно работают с микроскопией. Но главное — воспользоваться ими может любой желающий. Не нужно знать, как устроены нейросети, и даже предварительная обработка снимков не требуется. Результаты можно править вручную и экспортировать в удобном формате.

По данным НГУ, сотни исследователей из разных стран уже внедрили платформу в свою работу — и число пользователей продолжает расти.

Уточнения

Микроскопия (МКС) (греч. μικρός - мелкий, маленький и σκοπέω — вижу) — изучение объектов с использованием микроскопа.