Rozwój obrazomiki dzięki uczeniu maszynowemu
Rozwój obrazomiki, nauki intensywnie wykorzystującej sztuczną inteligencję, otwiera nowe dziedziny badawcze.
Naukowcy z Ohio State University’s Imageomics Institute otwierają nowy rozdział w badaniach biologicznych, wykorzystując uczenie maszynowe i wizję komputerową do zgłębiania tajemnic życia na Ziemi. Dzięki stosunkowo nowej dyscyplinie znanej jako obrazomika, mają na celu odkrycie i analizę złożonych procesów biologicznych, przenosząc wizualne dane o żywych organizmach na grunt nowoczesnej analizy komputerowej.
Wei-Lun Chao, będący na czele badań, w swojej prezentacji „An Imageomics Perspective of Machine Learning and Computer Vision: Micro to Global”, zwrócił uwagę na ogromny potencjał tej dziedziny. Podczas dorocznego spotkania American Association for the Advancement of Science podkreślił, jak obrazomika może zmienić nasze postrzeganie świata biologicznego, przekształcając tradycyjne pytania badawcze w wyzwania obliczeniowe.
Podstawą tej innowacji jest wykorzystanie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i wizji komputerowej do identyfikacji obiektów na zdjęciach z niezwykłą precyzją. Chao podkreśla, że dzięki takim technologiom możemy znacząco przyspieszyć rozwiązywanie trudnych i czasochłonnych problemów badawczych, które dotychczas zajmowały lata, a nawet dziesięciolecia.
Wyjątkowość obrazomiki polega na jej zdolności do analizy obrazów na różnych poziomach – od mikroskopowych detali pojedynczych organizmów aż do globalnych perspektyw ekologicznych. Dzięki integracji wiedzy biologicznej zgromadzonej przez wieki z nowoczesnymi technikami analizy danych, naukowcy mają nadzieję na rozwój narzędzi, które znacznie poprawią interpretację i odkrycia naukowe.
Zespół Chao wypracował metody umożliwiające algorytmom aktywne poszukiwanie i rozpoznawanie cech charakterystycznych dla danej klasy obiektów, takich jak wzory czy kolory, co jest ogromnym krokiem naprzód w porównaniu z tradycyjnymi metodami klasyfikacji obrazów wymagającymi intensywnej pracy manualnej. Takie podejście otwiera drogę do bardziej złożonej i szczegółowej analizy obrazów biologicznych, umożliwiając rozpoznawanie nawet trudno dostępnych gatunków.
Interdyscyplinarna natura obrazomiki podkreśla wartość współpracy między różnymi dziedzinami nauki w celu zgromadzenia danych i formułowania nowych hipotez. Współpraca ta jest kluczowa dla dalszego rozwoju i zrozumienia potencjału obrazomiki, która ma szansę znacząco przyspieszyć tempo odkryć naukowych.
Badania nad obrazomiką wskazują na ekscytujące możliwości integracji sztucznej inteligencji z biologiczną wiedzą naukową. Taki związek ma potencjał nie tylko do przyspieszenia odkryć naukowych, ale także do zmiany sposobu, w jaki postrzegamy i interpretujemy złożoność życia na Ziemi. To, co zaczęło się jako eksploracja możliwości, szybko staje się obiecującym narzędziem w rękach naukowców, torując drogę do nowych horyzontów w badaniach biologicznych.
Szymon Ślubowski
