Trí tuệ nhân tạo có khả năng giúp các nhà khoa học theo dõi hoạt động của các hạt

Phần mềm theo dõi hạt được cải tiến có thể giúp các nhà khoa học mô tả chính xác hơn các tương tác phân tử giữa virus, tế bào và các hạt nano mang thuốc.

Những tiến bộ trong công nghệ hình ảnh đã giúp các nhà khoa học quay chụp lại được những video độ nét cao về quá trình tương tác phân tử. Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các video về quá trình này.

Theo ông Sam Lai, một giáo sư tại Trường Y dược Eshelman thuộc Đại học Bắc Carolina: "Để có thể hiểu được ý nghĩa từ các video, chúng ta phải chuyển đổi các video thành dữ liệu định lượng". Tuy nhiên theo lời của ông, với các phần mềm hiện tại thì các nhà nghiên cứu phải cẩn thận giám sát việc chuyển đổi video để đảm bảo độ chính xác. Quá trình này thường phải mất nhiều tuần đến vài tháng và chúng cũng hạn chế đáng kể dung lượng và độ chính xác.

Phần mềm truyền thống được sử dụng để xác định và theo dõi các hạt có thông số hẹp. Phần mềm giúp xác định các hạt dựa vào những ranh giới xác định đặc điểm của hạt như kích thước, độ sáng, hình dạng. Tuy nhiên, phần mềm cũng có thể bỏ lỡ các hạt không hoàn toàn phù hợp với các thông số nêu trên. Khi các thuật toán khác nhau triển khai các tham số khác nhau, kết quả có thể khác nhau.

Để khắc phục vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã tìm đến phần mềm trí thông minh nhân tạo được sử dụng trong những chiếc xe thông minh.

"Xe ô tô tự lái hoạt động được vì chúng có thể nhìn thấy và theo dõi nhiều vật thể khác nhau xung quanh chúng trong thời gian thực", ông M. Gregory Forest, giáo sư toán học và ứng dụng khoa học vật lý tại Đại học Bắc Carolina cho biết. "Chúng tôi đã tự hỏi liệu mình có thể tạo ra một loại trí thông minh nhân tạo có khả năng theo dõi hàng nghìn hạt nano một lần và hoạt động một cách hoàn toàn tự động giống như những gì mà trí thông minh nhân tạo của xe thông minh hoạt động hay không.”

Ông Forest và các cộng sự đã xây dựng một hệ thống mạng thần kinh nhân tạo để xác định và theo dõi các hạt. Mạng thần kinh nhân tạo này sẽ bắt chước quá trình học tập của bộ não con người. Các thuật toán hoạt động tốt hơn với các nhiệm vụ được giao qua quá trình xử lý một lượng lớn thông tin hữu ích.

Ví dụ, một thuật toán được thiết kế để nhận dạng một tế bào ung thư sẽ học bằng cách xử lý hàng ngàn hình ảnh của các tế bào ung thư. Thuật toán học cách nhận ra sự tương đồng giữa các hình ảnh. Theo thời gian, thuật toán trở nên chính xác hơn.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Bắc Carolina đã cung cấp cho hệ thống mạng thần kinh nhân tạo này các dữ liệu chất lượng cao từ nhiều thí nghiệm trong phòng thí nghiệm. Dữ liệu đã giúp thuật toán tìm hiểu cách điều chỉnh thông số của nó cho các video khác nhau, cải thiện khả năng của phần mềm để tự động xác định và theo dõi các hạt.

Theo dõi sự chuyển động của các hạt có kích thước nanomet là rất quan trọng giúp chúng ta hiểu được cách thức các tác nhân gây bệnh phá vỡ các rào cản niêm mạc và từ đó có thể sáng tạo ra các liệu pháp thuốc mới.

Tác giả chính của nghiên cứu, Jay Newby, một giáo sư tại Đại học Albert cũng cho biết hệ thống công nghệ cao của họ đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với các phương pháp hiện tại và có khả năng lắp đặt được trong nhiều phòng thí nghiệm.

Các nhà nghiên cứu đã mô tả chi tiết mạng thần kinh nhân tạo mới của họ trong tuần này trên tạp chí Proceedings của Học viện Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ.

Thiên Hương (Theo UPI)