هوش مصنوعی اسرار رشد جنین را آشکار می‌کند
مدل هوش مصنوعی جدیدی که توسط پژوهشگران انگلیسی ابداع شده است، می‌تواند درک ما را درباره رشد جنین تغییر دهد.
پژوهش جدید «دانشگاه پلیموث»(University of Plymouth) نشان داده است که یک مدل جدید مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند از ویدئو تشخیص دهد که در طول رشد جنین چه اتفاقی و در چه زمانی رخ می‌دهد.
به نقل از ساینمگ، این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه یک مدل یادگیری عمیق موسوم به «Dev-ResNet» می‌تواند وقوع رویدادهای کلیدی رشد از جمله عملکرد قلب، خزیدن و حتی مرگ را در حلزون‌های برکه‌ای شناسایی کند.
نوآوری کلیدی در این پژوهش، یک مدل سه‌بعدی است که از تغییرات رخ‌داده بین فریم‌های ویدیو استفاده می‌کند و هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا از این ویژگی‌ها درس بگیرد. این روش برخلاف استفاده سنتی از تصاویر ثابت است.
استفاده از ویدئو به این معناست که Dev-ResNet، ویژگی‌هایی را از اولین ضربان قلب یا خزیدن گرفته تا تشکیل پوسته یا تخم‌گذاری به طور قابل اعتماد شناسایی می‌کند و حساسیت ویژگی‌های گوناگون را نسبت به دما نشان می‌دهد.
اگرچه Dev-ResNet در جنین‌های حلزون برکه‌ای استفاده شده است اما پژوهشگران می‌گویند که این مدل می‌تواند کاربرد گسترده‌ای را در همه گونه‌ها داشته باشد. آنها مستندات جامعی را برای اعمال Dev-ResNet در سیستم‌های متفاوت بیولوژیکی فراهم کرده‌اند.
این روش را در آینده می‌توان برای کمک به تسریع درک چگونگی تأثیر تغییرات آب‌وهوایی و سایر عوامل بیرونی بر انسان و حیوانات استفاده کرد.
«زیاد ایبینی»(Ziad Ibbini) دانشجوی مقطع دکتری دانشگاه پلیموث که Dev-ResNet را طراحی کرده و آموزش داده است، گفت: ترسیم رویدادهای رشد یا بررسی این که چه اتفاقی در زمان رشد اولیه یک حیوان رخ می‌دهد، بسیار چالش‌برانگیز اما در عین حال بسیار مهم است زیرا به ما کمک می‌کند تا تغییرات رخ‌داده را در زمان‌بندی رویداد بین گونه‌ها و محیط‌ها درک کنیم. مدل Dev-ResNet یک شبکه عصبی سه‌بعدی کوچک و کارآمد است که می‌تواند رویدادهای رشد را با استفاده از ویدئوها تشخیص دهد و به راحتی آموزش داده شود. تنها محدودیت‌های واقعی، در ایجاد داده‌ها برای آموزش دادن مدل یادگیری عمیق است. ما می‌دانیم که این مدل کار می‌کند. فقط باید داده‌های آموزشی مناسب را به آن ارائه دهید.
وی افزود: ما می‌خواهیم جامعه علمی گسترده‌تری را به روش‌هایی مجهز کنیم که آنها را قادر می‌سازند تا درک بهتری را از نحوه رشد یک گونه تحت تأثیر عوامل گوناگون داشته باشند. بدین ترتیب، می‌فهمیم که چگونه می‌توانیم از آنها محافظت کنیم. ما باور داریم که Dev-ResNet یک گام مهم در این مسیر است.
دکتر «اولی تیلز»(Oli Tills) پژوهشگر ارشد این پروژه گفت: این پژوهش در سطح فناوری اهمیت دارد اما برای پیشبرد نحوه درک ما از رشد ارگانیسم نیز مهم است. گروه اکوفیزیولوژی و توسعه دانشگاه پلیموث، بیش از ۲۰ سال در این حوزه سابقه پژوهش دارد.
وی افزود: دستیابی به این نقطه عطف بدون کمک یادگیری عمیق امکان‌پذیر نبود. فکر کردن به اینکه این قابلیت جدید می‌تواند ما را برای بررسی حیوانات در پویاترین دوره زندگی آنها به کجا ببرد، هیجان‌انگیز است.
این پژوهش در «Journal of Experimental Biology» به چاپ رسید.
