Результаты работы опубликованы сегодня в журнале Nature Methods.

Эта платформа предоставляет ученым, изучающим жизнь, легкий доступ к передовому искусственному интеллекту (ИИ) для анализа микроскопических изображений. Она позволяет другим исследователям, независимо от их опыта в области вычислений, легко обучать и использовать модели глубокого обучения на своих собственных данных.

Глубокое обучение, одно из направлений искусственного интеллекта, произвело революцию в анализе больших и сложных наборов микроскопических данных, позволив ученым автоматически идентифицировать, отслеживать и анализировать клетки и субклеточные структуры. Однако нехватка вычислительных ресурсов и опыта в области ИИ не позволяет некоторым исследователям в области наук о жизни использовать эти мощные методы в своей работе. DL4MicEverywhere решает эти проблемы, предоставляя исследователям интуитивно понятный интерфейс для использования моделей глубокого обучения в любых экспериментах, требующих анализа изображений, и в различных вычислительных инфраструктурах, от простых ноутбуков до высокопроизводительных кластеров.

Наша платформа устанавливает мост между технологическими достижениями ИИ и биомедицинскими исследованиями, — говорит Иван Идальго-Кенамор, первый автор исследования и научный сотрудник IGC (на фото).

С ее помощью исследователи, независимо от их опыта в области ИИ, получают доступ к передовым методам микроскопии, что позволяет им автоматически анализировать свои результаты и потенциально открывать новые биологические знания.

Платформа DL4MicEverywhere основана на предыдущей работе команды, ZeroCostDL4Mic, и позволяет обучать и использовать модели в различных вычислительных средах. Платформа также включает в себя удобный интерфейс и расширяет коллекцию доступных методик, которые пользователи могут применять для решения общих задач анализа изображений микроскопии.

Цель DL4MicEverywhere — демократизировать ИИ для микроскопии, поощряя вклад сообщества и придерживаясь принципов FAIR для программного обеспечения научных исследований — сделать ресурсы доступными для поиска, взаимодействия и многократного использования, — поясняет доктор Эстибализ Гомес-де-Марискаль, соруководитель исследования и научный сотрудник IGC.

Мы надеемся, что эта платформа позволит исследователям во всем мире использовать эти мощные методы в своей работе, независимо от их ресурсов и опыта.

Разработка DL4MicEverywhere — отличный пример совместной работы в науке. Во-первых, она была разработана с целью дать возможность любому исследователю во всем мире воспользоваться самыми передовыми технологиями в области микроскопии, способствуя ускорению научных открытий. Во-вторых, это стало возможным только благодаря международному сотрудничеству экспертов в области компьютерных наук, анализа изображений и микроскопии при ключевом участии консорциума AI4Life. Соруководителями проекта выступили Рикардо Энрикеш из IGC и Гийом Жакеме из Университета Або Академи.

Эта работа представляет собой важную веху на пути к тому, чтобы сделать ИИ более доступным и многократно используемым для сообщества микроскопистов, — сказал профессор Жакеме.

Позволив исследователям легко обмениваться своими моделями и аналитическими схемами, мы сможем ускорить открытия и повысить воспроизводимость результатов биомедицинских исследований.

«DL4MicEverywhere имеет потенциал для преобразований в области наук о жизни», — добавил профессор Энрикес. „Он соответствует нашему видению AI4Life — разрабатывать устойчивые решения в области ИИ, которые расширяют возможности исследователей и стимулируют инновации в здравоохранении и за его пределами“.

Платформа DL4MicEverywhere находится в свободном доступе как ресурс с открытым исходным кодом, что отражает приверженность команды к открытой науке и воспроизводимости. Исследователи считают, что, снизив барьеры для передового анализа микроскопических изображений, DL4MicEverywhere позволит совершить прорывные открытия в самых разных областях — от фундаментальной клеточной биологии до открытия лекарств и персонализированной медицины.