El “aprendizaje profundo”, una aplicación de la IA para la observación de las células

Y es que las computadoras pueden ver detalles en las imágenes sin usar técnicas invasivas (uso de sustancias químicas) que pueden dañar o matar dichas células.

Ahora, científicos de los Institutos Gladstone e informática en Google, usando enfoques de inteligencia artificial, han descubierto que al entrenar una computadora, pueden dar a otros investigadores (biólogos) una manera de “superar el desempeño humano regular”.

El método utilizado se conoce como “aprendizaje profundo”, un tipo de aprendizaje automático que involucra algoritmos que pueden analizar datos, reconocer patrones y hacer predicciones.

El trabajo se ha publicado en la revista Cell, y es una de las primeras aplicaciones del aprendizaje profundo en biología.

Ya hace casi diez años que Steven Finkbeiner (autor principal del trabajo) y su equipo, inventaron un microscopio robótico completamente automático que puede rastrear células individuales durante horas, días e incluso meses, generando 3-5 terabytes de datos por día, por lo que tuvieron también que desarrollar poderosos métodos estadísticos y computacionales para analizar la abrumadora cantidad de información.

La red profunda creada puede identificar si una célula está viva o muerta, y obtener la respuesta correcta el 98 por ciento del tiempo (el hombre más preparado sólo puede hacerlo con una precisión del 80 por ciento).

Según los investigadores “este enfoque tiene el potencial de revolucionar la investigación biomédica”.

Referencia del artículo: Phys.org.

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