Ученые лаборатории глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ разработали универсальный сервис для распознавания многочисленных однородных объектов.
«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 телеграмм-сервис довольно известен среди микроскопистов и насчитывает более 300 пользователей из России и из-за рубежа. Для работы с ним 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. Сервис функционирует в облачном режиме, т. е. используемая нейронная сеть Cascade Mask-RCNN работает не на компьютере пользователя, а на графическом сервере Института интеллектуальной робототехники НГУ», — рассказал заведующий лабораторий Андрей Матвеев.
«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», — объяснила старший научный сотрудник лаборатории Анна Нартова.
Новый сервис работает с самыми разными 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», — рассказал директор Института интеллектуальной робототехники НГУ Алексей Окунев.
Работа поддержана грантом РНФ. Статья «Облачный сервис DLgram для глубокого анализа микроскопических изображений» («DLgram cloud service for deep‐learning analysis of microscopy images») вышла в журнале первого квартиля издательства Wiley «Microscopy Research and Technique».
