科学的イノベーション

超音波ステッカー Felice Frankel / MITの礼儀 超音波は、医師が人体の内部を観察し、人の肝臓、心臓、その他の内部構造、および妊娠中の患者の発育中の胎児を調べるための便利で非侵襲的なツールです。 しかし、今日の超音波画像技術は大規模で技術的なものであるため、医療施設でしか利用できず、高度な訓練を受けた技術者が操作する必要があります。 さらに、予約に行くためにスケジュールから時間を割く患者は、粘着性のあるゲルで覆われている必要があります。 現在、研究者たちは、これらの課題のいくつかに対する革新的な解決策を開発したと述べています。 マサチューセッツ工科大学のエンジニアは、切手ほどの大きさの新しい粘着性超音波パッチを発表しました。このパッチは、体の内部の仕組みを最大 48 時間連続して画像化できます。 科学者たちは、新しい技術を共有しました 紙 先週、雑誌に掲載された 化学. 「私たちは、ウェアラブル イメージングの新時代を切り開いたと信じています」と、MIT の機械エンジニアであり、研究の著者の 1 人である Xuanhe Zhao 氏は次のように述べています。 声明. […]

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研究者たちは、写真認識は、科学者がアザラシがどのように動き回るかについてもっと学ぶのに役立つかもしれないと言います。 ゲッティイメージズによるArterra/Universal Images Group アザラシを見て考えたことがありますか、昨日見たのと同じアザラシですか？ まあ、新しいシール顔認識技術に基づいたそのためのアプリがすぐにあるかもしれません。 SealNetとして知られています、このシール顔発見システムは、ニューヨークのコルゲート大学の学部生のチームによって開発されました。 認識に適合した他のテクノロジーからインスピレーションを得る 霊長類 と クマ、コルゲート大学の生物学者であるクリスタイングラムは、深層学習と畳み込みニューラルネットワークを使用して1つのシール面を別のシール面と区別するソフトウェアの開発に学生を導きました。 アザラシネットは、ゼニガタアザラシを識別するように調整されています。ゼニガタアザラシは、運搬中の海岸でポーズをとるのが好きな種です。 チームは、シール面を識別するためにソフトウェアをトレーニングする必要がありました。 「私はそれに写真を与えます、それは顔を見つけます、 [and] 標準サイズにクリップします」とIngramは言います。 しかし、その後、彼女と彼女の生徒は、鼻、口、目の中心を手動で識別しました。 このプロジェクトでは、チームメンバーがメイン州のカスコ湾周辺で2年間に2,000枚以上のアザラシの写真を撮りました。 彼らは406の異なるシールを使用してソフトウェアをテストし、SealNetが85％の時間でシールの面を正しく識別できることを発見しました。 その後、チームはデータベースを拡張して、約1,500のシール面を含めました。 データベースに記録されているアザラシの数が増えると、識別の正確さも増すはずだ、とイングラムは言います。 SealNetの開発者は、406種類のアザラシの写真を使用して、ゼニガタアザラシを区別するようにニューラルネットワークをトレーニングしました。 Birenbaumらの礼儀。 ただし、すべての技術と同様に、SealNetは間違いありません。 ソフトウェアは、他の体の部分、植生、さらには岩のシール面を見ました。 […]

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