Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Pracownicy Google'a krytykują umowę z Pentagonem

Recommended Posts

Na początku swojej działalności Google przyjęło znane motto „Don't be evil”. Jak przyznaje jego pomysłodawca, motto miało być m.in. formą przytyku do konkurencji, która, w Google'a, źle traktowała swoich użytkowników. Niektórzy z pracowników koncernu najwyraźniej wzięła sobie hasło o nieczynieniu zła do serca i zrezygnowali w proteście przeciwko podpisaniu przez Google'a umowy z Pentagonem. Z pracy w Google'u zrezygnowało około 10 osób, które chciały w ten sposób zaprotestować przeciwko wsparciu przez wyszukiwarkowego giganta programu pilotażowego o nazwie Project Maven. To program, który zakłada wykorzystanie sztucznej inteligencji na polu walki.

W ramach umowy pomiędzy Google'em a Pentagonem koncern opracuje technologie przyspieszające automatyczną interpretację obrazów z dronów. Mają być one sprawniej klasyfikowane jako ludzie i inne obiekty. Osoby, które zrezygnowały w związku z tym z pracy mówią, że podpisanie takiego kontraktu oznacza naruszenie zasad etycznych firmy.

Z pracy zrezygnowało niewiele osób, ale ponad 4000 pracowników Google'a podpisało petycję, w której sprzeciwiają się udziałowi Google'a w projektach Pentagonu, chcąc wypowiedzenia wspomnianej umowy i domagają się wprowadzenia zasad wprost zabraniających firmie udziału w przyszłych projektach wojskowych.

Osoby, które zrezygnowały z pracy skarżą sie, że kierownictwo firmy w ostatnich czasach prowadzi mniej przejrzystą politykę i mniej słucha sugestii pracowników. W pewnym momencie zdałem sobie sprawę, że wiedząc to, co wiem, nie mogę z czystym sumieniem polecić komuś pracy w Google'u. Stwierdziłem też, że skoro nie mógłbym nikomu polecić pracy tutaj, to co sam tutaj robię?, mówi jeden z byłych już pracowników.

Pracownicy nie są jedynymi zaniepokojonymi zaangażowaniem Google'a w projekty militarne. International Committee for Robot Arms Control wystosował list otwarty, w którym wzywa Google'a do wycofania się z prac nad Project Maven i do wsparcia projektu międzynarodowego traktatu zakazującego rozwijania autonomicznych systemów bojowych. Zdaniem tej organizacji zaangażowanie Google'a przyspieszy rozwój w pełni autonomicznej broni. Jesteśmy też głęboko zaniepokojeni możliwym zintegrowaniem posiadanym przez Google'a danych na temat internautów z wywiadowczymi danymi wojskowymi i z wykorzystaniem tak połączonych informacji do zabijania konkretnych osób, czytamy w apelu.

Zaangażowanie się Google'a w amerykańskie projekty wojskowe każe też zadać sobie pytanie o posiadane przezeń dane dotyczące użytkowników w innych krajach. Jeśli zostaną one użyte w celach wojskowych, to z pewnością ucierpi na tym zaufanie do Google'a.

Musiałem sobie przypomnieć, że decyzje Google'a nie są moimi decyzjami. Nie odpowiadam za to, co oni robią. Jednak czuję się odpowiedzialny, gdy pomagam w czymś, z czym się nie zgadzam, mówi jeden z pracowników, którzy zrezygnowali z pracy w Google'u.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Opanowanie ognia przez naszych przodków było jedną z największych innowacji w dziejach. Zrozumienie procesu opanowywania ognia przez przodków H. sapiens, poznanie miejsca i czasu jego ujarzmienia może mieć olbrzymie znaczenie dla opisu ewolucji człowieka i naszej wczesnej historii. Może w tym pomóc sztuczna inteligencja, która właśnie odkryła dowody na rozpalanie ognia na izraelskim stanowisku archeologicznym sprzed miliona lat.
      Obecnie istnieje kilka technik rozpoznawania przypadków użycia ognia. Można na przykład szukać zmian kolorów kości poddanych jego działaniu lub deformacji kamiennych narzędzi. Ludzie używali bowiem pirotechnologii do ich obróbki. To jednak wymaga działania temperatur wyższych niż 450 stopni, a tego typu dowody są rzadko znajdowane na stanowiskach liczących więcej niż 500 tysięcy lat.
      W ubiegłym roku na łamach Nature. Human Behaviour izraelscy naukowcy poinformowali o stworzeniu algorytmu sztucznej inteligencji, który rozpoznaje subtelne zmiany w krzemieniu spowodowane oddziaływaniem temperatur pomiędzy 200 a 300 stopni Celsjusza. Izraelczycy zbierali krzemień, podgrzewali go, a następnie trenowali SI tak, by potrafiła rozpoznawać zmiany w reakcji krzemienia na promieniowanie ultrafioletowe.
      Teraz technikę tę postanowili wykorzystać naukowcy pracujący pod kierunkiem Michaela Chazana z University of Toronto. Uczeni wykorzystali algorytm do badania kawałków krzemienia ze stanowiska Evron Quarry w Izraelu. Podczas naszego badania ujawniliśmy obecność ognia na stanowisku z dolnego paleolitu, w którym brakowało widocznych śladów użycia pirotechnologii. Tym samym dodaliśmy to stanowisko do niewielkiej grupy miejsc, dla których istnieją dowody wiążące wczesną produkcję narzędzi przez homininy z użyciem ognia. Ponadto badania te pokazują, że istnieje możliwość uzyskania ukrytych dotychczas informacji na temat wykorzystania pirotechnologii w innych miejscach, czytamy na łamach PNAS.
      Z przeprowadzonych badań wynika, że ludzie używali ognia w Evron Quary około miliona lat temu. Wybraliśmy Evron Quary, gdyż znajduje się tam ten sam typ krzemienia, jaki był używany przez autorów algorytmu SI. Jednak nie mieliśmy żadnych podstaw, by przypuszczać, że wykorzystywano tutaj ogień, przyznaje Chazan.
      Tymczasem algorytm SI wskazał, że wiele znalezionych tutaj krzemiennych narzędzi było podgrzewanych, zwykle do temperatury około 400 stopni Celsjusza. Po tym odkryciu naukowcy jeszcze raz przeanalizowali – za pomocą innych technik – znalezione tutaj fragmenty kości oraz kła. Okazało się, że fragmenty kła poddane były działaniu wysokich temperatur. Dotychczas nikt nie sprawdzał tych kości pod kątem ich wystawienia na działanie ognia. Zdaniem naukowców, znalezienie w jednym miejscu zarówno kamiennych narzędzi, jak i zęba, które miały kontakt z ogniem, wskazuje raczej na celowe działanie niż naturalny pożar. Wnioski takie są tym bardziej uprawnione, że na pobliskim stanowisku Gesher Benot Ya’aqov również znaleziono – pochodzące z podobnego okresu – ślady używania ognia i to w różnych miejscach, co sugeruje na celowe jego rozpalanie.
      Obecnie dysponujemy pewnymi dowodami sugerującymi, że wcześni hominini używali ognia już 1,5 miliona lat temu. Znaleziono je przed dwoma laty na kenijskim stanowisku Koobi Fora.
      Przed około 20 laty grupa antropologów wysunęła hipotezę, że hominini używali ognia już może nawet 2 miliony lat temu. Sztuczna inteligencja może pomóc w zidentyfikowaniu użycia ognia na znanych już paleolitycznych stanowiskach archeologicznych, co pozwoli na zweryfikowanie tej hipotezy.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wiele trapiących nas chorób ma związek z nieprawidłowo działającymi komórkami. Być może udało by się je skuteczniej leczyć, ale najpierw naukowcy muszą szczegółowo poznać budowę i funkcjonowanie komórek. Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji oraz technik mikroskopowych i biochemicznych uczeni z Wydziału Medycyny Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego (UCSD) dokonali ważnego kroku w kierunku zrozumienia komórek ludzkiego organizmu.
      Dzięki mikroskopom możemy dojrzeć struktury komórkowe wielkości pojedynczych mikrometrów. Z kolei techniki biochemiczne, w których wykorzystuje się pojedyncze proteiny, pozwalają na badanie struktur wielkości nanometrów, czyli 1/1000 mikrometra. Jednak poważnym problemem w naukach biologicznych jest uzupełnienie wiedzy o tym, co znajduje się w komórce pomiędzy skalą mikro- a nano-. Okazuje się, że można to zrobić za pomocą sztucznej inteligencji. Wykorzystując dane z wielu różnych źródeł możemy ją poprosić o ułożenie wszystkiego w kompletny model komórki, mówi profesor Trey Ideker z UCSD.
      Gdy myślimy o komórce, prawdopodobnie przyjdzie nam do głowy schemat ze szkolnych podręczników do biologii, z jego mitochondrium, jądrem komórkowym i retikulum endoplazmatycznym. Jednak czy jest to pełny obraz? Zdecydowanie nie. Naukowcy od dawna zdawali sobie sprawę z tego, że więcej nie wiemy niż wiemy. Teraz w końcu możemy przyjrzeć się komórce dokładniej, dodaje uczony. Ideker i Emma Lundberg ze szwedzkiego Królewskiego Instytutu Technicznego stali na czele zespołu, który jest autorem najnowszego osiągnięcia.
      Wykorzystana przez naukowców nowatorska technika nosi nazwę MuSIC (Multi-Scale Integrated Cell). Podczas pilotażowych badań MuSIC ujawniła istnienie około 70 struktur obecnych w ludzkich komórkach nerek. Połowa z nich nie była dotychczas znana. Zauważono np. grupę białek tworzących nieznaną strukturę. Po bliższym przyjrzeniu się naukowcy stwierdzili, że wiąże ona RNA. Prawdopodobnie struktura ta bierze udział w splicingu, czyli niezwykle ważnym procesie składania genu.
      Twórcy MuSIC od lat próbowali stworzyć mapę procesów zachodzących w komórkach. Tym, co różni MuSIC od podobnych systemów jest wykorzystanie technik głębokiego uczenia się do stworzenia mapy komórki bezpośrednio z obrazów mikroskopowych. System został wyćwiczony tak, by bazując na dostępnych danych stworzył model komórki. Nie mapuje on specyficznych struktur w konkretnych lokalizacjach, tak jak mamy to w schematach uczonych w szkole, gdyż niekoniecznie zawsze znajdują się one w tym samym miejscu.
      Na razie w ramach badań pilotażowych uczeni opracowali za pomocą MuSIC 661 protein i 1 typ komórki. Następnym celem badań będzie przyjrzenie się całej komórce, a później innym rodzajom komórek, komórkom u różnych ludzi i u różnych gatunków zwierząt. Być może z czasem będziemy w stanie lepiej zrozumieć molekularne podstawy różnych chorób, gdyż będziemy mogli wyłapać różnice pomiędzy zdrowymi a chorymi komórkami, wyjaśnia Ideker.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Pandemia COVID-19 jest zwykle rozpatrywana z punktu widzenia zdrowotnego i gospodarczego. Okazuje się jednak, że uciążliwości z nią związane wpłynęły też negatywnie na stosunki między obywatelami a państwami. Nasze badania pokazały, że koszty psychologiczne życia w czasie pandemii stały się kołem napędowym dla postaw antyrządowych i antysystemowych, które objawiają się antyrządowymi wystąpieniami i motywują do przemocy politycznej, mówi Henrikas Bartusevičius z Instytutu Badań nad Pokojem w Oslo.
      Bartusevičius i jego zespół przeprowadzili ankiety wśród 6000 dorosłych z USA, Danii, Włoch i Węgier. Chcieli sprawdzić, czy i w jaki sposób pandemia wpłynęła negatywnie na ich zdrowie, finanse, związki i prawa. Badanych pytano też m.in. o uczucia względem społeczeństw, rządów, o to czy są skłonni angażować się lub czy się angażowali w protesty i polityczną przemoc.
      Badania wykazały, że istnieje bardzo duży związek pomiędzy psychologicznymi obciążeniami odczuwanymi w związku z COVID-19 a wysoce destrukcyjnymi uczuciami i zachowaniami, w tym używaniem przemocy z przyczyn politycznych. Nie zauważono natomiast tak wyraźnej korelacji pomiędzy obciążeniami związanymi z pandemią, a motywacją do pokojowych form aktywności społecznej i politycznej. Zaskoczyło nas też odkrycie, że obciążenia wywołane przez COVID-19 nie wymagały dodatkowego wyzwalacza, by umotywować przemoc z przyczyn politycznych. Wydaje się, że same w sobie są wystarczającym powodem, mówi Bartusevičius.
      Naukowcy zauważyli, że szczególnie w USA ci, którzy mocnej doświadczyli negatywnych skutków pandemii, z większym prawdopodobieństwem angażowali się w przemoc podczas protestów i kontrprotestów ruchu Black Lives Matter. Badacze uważają, że pandemia i lockdown mogły prowadzić do frustracji, która zrodziła protesty BLM.
      Po raz pierwszy od II wojny światowej wysoce uprzemysłowione państwa Zachodu stanęły w obliczu dużej pandemii. Nasze badania to jedne z pierwszych dowodów na niszczycielski potencjał pandemii i lockdownów, dodaje współautor badań Michael Bang Peterson z Uniwersytetu w Aarhus w Danii. Wcześniej niewiele wiedzieliśmy o tym, jak społeczeństwa Zachodu reagują na tego typu wydarzenia.
      Zauważono też różnice między krajami. Respondenci z Danii byli tymi, którzy w najmniejszym stopniu odczuli negatywny wpływ pandemii. Najciężej zaś pandemię i ograniczenia znieśli Węgrzy. Co jednak interesujące, nie zauważono różnic pomiędzy krajami jeśli chodzi o zachowania antysystemowe i motywację do angażowania się w polityczną przemoc. Na przykład, mimo że Duńczycy najmniej odczuli negatywne konsekwencje, to ci którzy odczuwali je bardziej, byli równie skłonni do postaw antysystemowych i przemocy, co obywatele innych badanych krajów.
      Naukowcy proponują kilka możliwych interpretacji zaobserwowanych zjawisk. Pandemia i lockdown w różnym stopniu dotknęły różne grupy ludzi, prowadząc do poczucia niesprawiedliwości, co mogło przełożyć się na postawy antyrządowe. Ponadto zaniknięcie normalnego życia społecznego doprowadziło do wykluczenia społecznego i marginalizacji, co mogło napędzać antyrządowe postawy i skłonność do politycznej przemocy.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Algorytmy sztucznej inteligencji mogą skrócić czas badań cytologicznych i tym samym pozwolić na szybsze diagnozowanie nowotworów u zwierząt. Narzędzie CyfroVet powstaje właśnie w Akademickim Centrum Komputerowym CYFRONET AGH.
      Jak podano w przesłanym PAP komunikacie, obecnie czas oczekiwania na wynik badania cytologicznego wynosi od kilku dni do 2 tygodni, a jego cena to około kilkaset złotych.
      Naukowcy z AHG przekonują, że istnieje możliwość znaczącego skrócenia tego czasu poprzez zastosowanie zautomatyzowanego systemu. Narzędzie takie pozwala na wykonanie zdjęcia próbki materiału cytologicznego, a następnie przeanalizowanie go z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji. Dzięki temu można ocenić zmiany patologiczne w preparacie.
      Dyrektor ACK Cyfronet AGH prof. Kazimierz Wiatr wskazał, że wyzwaniem jest zgromadzenie odpowiedniej liczby zdjęć preparatów cytologicznych o różnorodnym charakterze, które pozwolą na wytrenowanie algorytmu sztucznej inteligencji do rozpoznawania zmian nowotworowych z dużą dokładnością.
      Czasochłonny jest również proces oznaczania tzw. danych uczących, który wiąże się z ręcznym oznaczeniem zmian patologicznych przez lekarza eksperta oraz ich weryfikacji przez dyplomowanego patologa.
      Obecnie w ramach prac prowadzonych w projekcie CyfroVet opracowane zostało rozwiązanie pozwalające na klasyfikację wybranych zmian patologicznych z wykorzystaniem sieci neuronowych. Opracowane zostały również architektury sieci pozwalające na szczegółową detekcję pojedynczych komórek nowotworowych, która pozwala na bardziej dokładną analizę zachodzących zmian patologicznych. Zaprojektowane rozwiązanie pozwala uzyskać dokładności klasyfikacji na poziomie nawet 96 proc. System działa dla wybranych trzech zmian nowotworowych: mastocytomy, histiocytomy oraz chłoniaka – wskazał inicjator prac dr hab. inż. Maciej Wielgosz.
      W ostatnim czasie zespół prowadzi również badania nad holistycznym podejściem do diagnostyki weterynaryjnej, które dotyczy nie tylko zbadania zmian na zdjęciach preparatów cytologicznych pod mikroskopem, ale również informacji o zwierzęciu zebranych przez weterynarza w trakcie wstępnego wywiadu. Wywiad taki dotyczy wieku zwierzęcia, chorób czy lokalizacji zmian na powierzchni skóry. Są to tak zwane dane kategoryczne, które mogą w znaczący sposób wpłynąć na podjęcie przez lekarza decyzji diagnostycznej. Uwzględnienie tych danych w algorytmie sztucznej inteligencji pozwoli potencjalnie podnieść skuteczność jego działania.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Rak prostaty to obecnie jeden z dwóch najczęściej rozpoznawanych nowotworów złośliwych u mężczyzn. Zapadalność na raka gruczołu krokowego rośnie z wiekiem. To poważna choroba, jednak wcześnie wykryta jest uleczalna. Szybka, właściwa diagnostyka pozwala odpowiednio dobrać terapię i zwiększyć szansę pacjenta na przeżycie.
      Najdokładniej zmiany nowotworowe powala zobrazować rezonans magnetyczny (MRI). Niestety, badanie raka prostaty za pomocą tej metody jest skomplikowane. Niezbędne jest badanie wielu cech nowotworu, co utrudnia i znacznie wydłuża interpretację wyniku. Każdy otrzymany obraz musi być przeanalizowany osobno. Diagnostyka ta jest skomplikowana i trudniejsza niż w przypadku większości nowotworów złośliwych. Otrzymane wyniki są oceniane według skali PI-RADS (Prostate Imaging-Reporting and Data System), która umożliwia rozróżnienie zmian istotnych klinicznie. Analiza ta wymaga specjalistycznej wiedzy radiologów, którzy stanowią w Polsce zaledwie ok. 2 proc. lekarzy, co dodatkowo wydłuża czas oczekiwania na badanie i właściwą diagnozę. Interpretacja wyników jest subiektywna i zauważalne są różnice pomiędzy specjalistami doświadczonymi a początkującymi. Badania wykazały, że radiolodzy różnie interpretują, czy potencjalna zmiana nowotworowa jest inwazyjna.
      W Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) prowadzimy interdyscyplinarne badania, których wyniki mają praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Jednym z obszarów jest wykorzystanie najnowszych technologii IT w medycynie i ochronie zdrowia. Z naszych badań wynika, że sztuczna inteligencja może skutecznie usprawnić pracę lekarzy. Rezultaty są bardzo obiecujące i jestem przekonany, że także pomogą one innym naukowcom opracować nowoczesne narzędzia technologiczne, mające zastosowanie w diagnostyce nie tylko raka prostaty, ale także i innych chorób – mówi dr inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI PIB).
      Ograniczenie liczby bolesnych biopsji
      Naukowcy z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB opracowali platformę badawczą eRADS, która służy do standaryzacji opisów raportów medycznych. Narzędzie to pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali PI-RADS. Platforma umożliwia także zbieranie danych z badań, co w przyszłości pomoże stworzyć rozwiązania, które automatycznie będą szacowały cechy istotne klinicznie. W tym przypadku sztuczną inteligencję zastosowano do wspomagania procesów decyzyjnych.
      Badacze OPI PIB przeprowadzili badania pilotażowe z udziałem 16 pacjentów, diagnozowanych przez dwóch radiologów podczas ich dyżuru w Centralnym Szpitalu Klinicznym MSWiA w Warszawie. Specjaliści ci różnili się stażem pracy w zawodzie. Ich celem była ocena rzetelności oraz wstępnej użyteczności klinicznej systemu eRADS. Wyniki badania pilotażowego są obiecujące. Oceny istotności klinicznej zmiany przez radiologów z wykorzystaniem narzędzia opracowanego przez naukowców OPI PIB są bardziej zgodne, niż gdy dokonują oni analizy bez użycia platformy. Zastosowanie eRADS pomaga zmniejszyć różnice między jakością diagnozy lekarzy doświadczonych i niedoświadczonych. Precyzyjna ocena zmian pozwoli znacznie ograniczyć liczbę pacjentów, którzy są wysyłani na biopsję. W przypadku badania prostaty wiąże się ona z dyskomfortem pacjenta. Polega na pobraniu materiału z kilku do kilkunastu wkłuć.
      Sieci neuronowe zastąpią lekarzy?
      W naszym laboratorium badaliśmy także wykorzystanie w diagnostyce raka prostaty innych obszarów sztucznej inteligencji. Analizowaliśmy zastosowanie narzędzi wykorzystujących uczenie maszynowe i głębokie. Naszym celem było porównanie otrzymanych wyników z diagnozami postawionymi przez doświadczonych i niedoświadczonych radiologów. Model predykcyjny istotności klinicznej zmian, oparty o narzędzia uczenia maszynowego, bazował na cechach obrazu (np. jednorodności) w badanych komórkach i ich otoczeniu. Uzyskaliśmy model trafnie klasyfikujący istotne klinicznie zmiany z prawdopodobieństwem 75 proc., co można porównać do diagnozy niedoświadczonego lekarza. Najbardziej obiecujące rezultaty otrzymaliśmy jednak z zastosowania wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych. Opracowane modele dają lepszą jakość diagnozy zmian nowotworowych w porównaniu z ocenami niedoświadczonych i doświadczonych radiologów, stawiając trafną diagnozę z prawdopodobieństwem 84 proc. – mówi Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.
      Podsumowując, zastosowanie wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych wpływa na szybkość uczenia modelu w przypadku diagnostyki raka prostaty. Analizowano efekt lokalizacji zmiany w prostacie i niezależnie od tego czynnika, wyniki otrzymane za pomocą modeli wykorzystujących sieci neuronowe były takie same lub lepsze od diagnozy postawionej przez doświadczonych radiologów. Potwierdziły to wyniki badania OPI PIB z użyciem danych historycznych od 6 radiologów oceniających 32 zmiany nowotworowe.
      Sztuczna inteligencja wykorzystująca uczenie głębokie nie zastąpi jednak lekarzy, ale ułatwi im pracę i przyspieszy rozpoczęcie leczenia pacjenta. Wciąż jednak mało jest otwartych zbiorów baz danych, które można wykorzystać do usprawnienia algorytmów sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że modele te są tak dobre, jak dane, na których zostały wyuczone. Chodzi zarówno o ich liczebność, jak i o jakość.
      1) W Polsce z powodu raka prostaty codziennie umiera około 15 pacjentów, a choroba ta jest diagnozowana u co 8. mężczyzny
      2) Ważne jest szybkie wykrycie choroby i podjęcie odpowiedniego leczenia.
      3) Niestety, diagnostyka raka prostaty jest skomplikowana i trudna w porównaniu do metod wykrywania innych nowotworów.
      4) Badacze z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) wykorzystali sztuczną inteligencję (SI) do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty.
      5) Najlepsze rezultaty uzyskali z zastosowaniem sieci neuronowych. Jakość otrzymanej diagnozy była na poziomie doświadczonego lekarza specjalisty lub wyższa.
       


      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...