p Uma ferramenta de IA desenvolvida na Universidade de Gotemburgo oferece novas oportunidades para analisar imagens obtidas com microscópios. Um estudo mostra que a ferramenta, que já recebeu reconhecimento internacional, pode mudar fundamentalmente a microscopia e abrir caminho para novas descobertas e áreas de uso tanto na pesquisa quanto na indústria. p O foco do estudo é o aprendizado profundo, um tipo de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina com que todos interagimos diariamente, muitas vezes sem pensar nisso. Por exemplo, quando uma nova música no Spotify é exibida, semelhante a músicas que ouvimos anteriormente, ou quando a câmera do nosso celular encontra automaticamente as melhores configurações e corrige as cores em uma foto.

p "A aprendizagem profunda tomou o mundo de assalto e teve um grande impacto em muitos setores, setores e campos científicos. Agora desenvolvemos uma ferramenta que torna possível utilizar o incrível potencial do aprendizado profundo, com foco em imagens tiradas com microscópios, "diz Benjamin Midtvedt, doutoranda em física e principal autora do estudo.

p O aprendizado profundo pode ser descrito como um modelo matemático usado para resolver problemas que são difíceis de resolver usando métodos algorítmicos tradicionais. Na microscopia, o grande desafio é recuperar o máximo de informações possível das imagens compactadas com dados, e é aqui que o aprendizado profundo provou ser muito eficaz.

p A ferramenta que Midtvedt e seus colegas de pesquisa desenvolveram envolve redes neurais aprendendo a recuperar exatamente as informações que um pesquisador deseja de uma imagem, olhando através de um grande número de imagens, conhecido como dados de treinamento. A ferramenta simplifica o processo de produção de dados de treinamento em comparação com ter que fazer isso manualmente, para que dezenas de milhares de imagens possam ser geradas em uma hora, em vez de cem em um mês.

p "Isso torna possível extrair rapidamente mais detalhes de imagens de microscópio sem a necessidade de criar uma análise complicada com métodos tradicionais. Além disso, os resultados são reproduzíveis, e personalizado, informações específicas podem ser recuperadas para um propósito específico. "

p Por exemplo, a ferramenta permite ao usuário decidir o tamanho e as características do material para partículas muito pequenas e contar e classificar facilmente as células. Os pesquisadores já demonstraram que a ferramenta pode ser usada por indústrias que precisam purificar suas emissões, pois podem ver em tempo real se todas as partículas indesejadas foram filtradas.

p Os pesquisadores têm esperança de que, no futuro, a ferramenta possa ser usada para acompanhar infecções em uma célula e mapear os mecanismos de defesa celular, o que abriria enormes possibilidades para novos medicamentos e tratamentos.

p “Já vimos um grande interesse internacional pela ferramenta. Independentemente dos desafios microscópicos, os pesquisadores agora podem conduzir análises com mais facilidade, fazer novas descobertas, implementar ideias e abrir novos caminhos em seus campos. "