طور باحثون منصة رائدة تمكن علماء الأحياء من الاستفادة من أحدث تقنيات التعلم العميق للبحث الطبي الحيوي. تسمى المنصة DL4MicEverywhere وتجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم (AI) في متناول تحليل صور المجهر، مما يدعم الباحثين بغض النظر عن خبرتهم الحاسوبية.
لقد أحدث التعلم العميق، وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي، ثورة في تحليل مجموعات بيانات المجهر الكبيرة والمعقدة، مما يتيح التحديد التلقائي للخلايا والهياكل دون الخلوية وتتبعها وتحليلها. على الرغم من هذه التطورات، فإن الحاجة إلى الموارد الحاسوبية وخبرة الذكاء الاصطناعي قد قيدت تطبيق هذه التقنيات في أبحاث علوم الحياة. DL4MicEverywhere، الذي طوره باحثون من معهد غولبنكيان للعلوم (IGC) في البرتغال وجامعة Åbo Akademi في فنلندا بالتعاون مع اتحاد AI4Life، يعالج هذه التحديات من خلال توفير واجهة مستخدم بديهية تسمح للباحثين بتدريب وتطبيق نماذج التعلم العميق على بنى تحتية حاسوبية مختلفة، من أجهزة الكمبيوتر المحمولة إلى المجموعات عالية الأداء.
ستكون المنصة الجديدة متاحة كمورد مفتوح المصدر، حيث يعتقد الباحثون أن المنصة، من خلال خفض الحواجز أمام تحليل صور المجهر المتقدم، ستمكن من تحقيق اختراقات في مجالات تتراوح من بيولوجيا الخلية الأساسية إلى اكتشاف الأدوية والطب الشخصي. تبني DL4MicEverywhere على العمل السابق للفريق، ZeroCostDL4Mic، وتقدم العديد من التطورات الرئيسية. إنه يسهل تدريب ونشر النماذج في بيئات حاسوبية مختلفة عن طريق تغليف تدفقات عمل التعلم العميق في حاويات Docker قابلة للمشاركة وقابلة للتكرار. تتميز المنصة أيضًا بـ واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام وتوسع مجموعة النماذج المتاحة لمهام تحليل صور المجهر الشائعة.
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02295-6
