Uno strumento di intelligenza artificiale sviluppato presso l'Università di Göteborg offre nuove opportunità per analizzare le immagini scattate con i microscopi. Uno studio mostra che lo strumento, che ha già ricevuto riconoscimenti internazionali, può cambiare radicalmente la microscopia e aprire la strada a nuove scoperte e aree di utilizzo sia nella ricerca che nell'industria.

Il focus dello studio è l'apprendimento profondo, un tipo di intelligenza artificiale (AI) e machine learning con cui tutti interagiamo quotidianamente, spesso senza pensarci. Ad esempio, quando compare una nuova canzone su Spotify simile a canzoni che abbiamo ascoltato in precedenza o quando la fotocamera del nostro cellulare trova automaticamente le impostazioni migliori e corregge i colori in una foto.

"Il deep learning ha preso d'assalto il mondo e ha avuto un enorme impatto su molti settori, settori e ambiti scientifici. Abbiamo ora sviluppato uno strumento che consente di utilizzare l'incredibile potenziale del deep learning, con focus su immagini riprese con microscopi, "dice Benjamin Midtvedt, uno studente di dottorato in fisica e l'autore principale dello studio.

Il deep learning può essere descritto come un modello matematico utilizzato per risolvere problemi difficili da affrontare utilizzando i metodi algoritmici tradizionali. In microscopia, la grande sfida è recuperare quante più informazioni possibili dalle immagini ricche di dati, ed è qui che il deep learning si è dimostrato molto efficace.

Lo strumento che Midtvedt e i suoi colleghi hanno sviluppato coinvolge le reti neurali che imparano a recuperare esattamente le informazioni che un ricercatore vuole da un'immagine guardando attraverso un numero enorme di immagini, noti come dati di allenamento. Lo strumento semplifica il processo di produzione dei dati di allenamento rispetto a doverlo fare manualmente, in modo che si possano generare decine di migliaia di immagini in un'ora invece di cento in un mese.

"Ciò consente di estrarre rapidamente più dettagli dalle immagini del microscopio senza dover creare un'analisi complicata con i metodi tradizionali. Inoltre, i risultati sono riproducibili, e personalizzato, informazioni specifiche possono essere recuperate per uno scopo specifico."

Per esempio, lo strumento consente all'utente di decidere le dimensioni e le caratteristiche del materiale per particelle molto piccole e di contare e classificare facilmente le cellule. I ricercatori hanno già dimostrato che lo strumento può essere utilizzato dalle industrie che hanno bisogno di purificare le proprie emissioni poiché possono vedere in tempo reale se tutte le particelle indesiderate sono state filtrate.

I ricercatori sperano che in futuro lo strumento possa essere utilizzato per seguire le infezioni in una cellula e mappare i meccanismi di difesa cellulare, che aprirebbe enormi possibilità per nuovi farmaci e cure.

"Abbiamo già riscontrato un grande interesse internazionale per lo strumento. Indipendentemente dalle sfide microscopiche, i ricercatori possono ora condurre più facilmente analisi, fare nuove scoperte, implementare idee e aprire nuovi orizzonti nei loro campi."