Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Sztuczna inteligencja zbada oczy i oceni... ryzyko zawału
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Technologia
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
„Niezbędnik podróżnika” to pakiet, który dostaje każde dziecko przyjmowanie do Kliniki Hematologii, Onkologii i Transplantologii Uniwersyteckiego Szpitala Dziecięcego w Lublinie. Pacjent znajdzie w pakiecie wszystko, co jest niezbędne na pierwsze dni pobytu w szpitalu. A dostępne na oddziale okulary VR mają ten pobyt uprzyjemnić, stanowiąc odskocznię od codzienności i element psychoterapii.
Pięć par okularów kupiło Stowarzyszenie na Rzecz Dzieci z Chorobami Krwi w Lublinie, a zakup sfinansowała Fundacja DKMS. Aplikacje uruchamiane na okularach zostały wybrane po konsultacjach z lekarzami i specjalistami od VR.
Przyjmowanie do USzD dzieci niejednokrotnie spędzają tam kilka lub kilkanaście miesięcy. Tęsknią za rówieśnikami, aktywnością fizyczną i życiem poza szpitalem. Okulary dają im namiastkę normalności. Pozwalają odbywać wakacyjne podróże. Wybrane aplikacje są spokojne i stateczne. Pozwalają dzieciom relaksować się na tropikalnej plaży, obserwować żyrafy, pływać kajakiem czy łowić ryby. Po zabawie dzieci często opowiadają gdzie były i co robiły. Rysują, tworzą plany na przyszłość po szpitalu.
Zabawa z wirtualną rzeczywistością to część psychoterapii, która jest elementem podróży – stąd „Niezbędnik podróżnika” – jaką jest proces leczenie i dążenie do celu, zdrowia.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Gdy Deep Blue wygrał w szachy z Garri Kasparowem, a w 2016 roku AlphaGo pokonał w go Lee Sedola wiedzieliśmy, że jesteśmy świadkami ważnych wydarzeń. Były one kamieniami milowymi w rozwoju sztucznej inteligencji. Teraz system sztucznej inteligencji „Swift” stworzony na Uniwersytecie w Zurychu pokonał mistrzów świata w wyścigu dronów.
Swift stanął do rywalizacji z trzema światowej klasy zawodnikami w wyścigu, podczas którego zawodnicy mają założone na głowy specjalne wyświetlacze do których przekazywany jest obraz z kamery drona i pilotują drony lecące z prędkością przekraczającą 100 km/h.
Sport jest bardziej wymagający dla sztucznej inteligencji, gdyż jest mniej przewidywalny niż gra planszowa niż gra wideo. Nie mamy idealnej wiedzy o dronie i środowisku, zatem sztuczna inteligencja musi uczyć się podczas interakcji ze światem fizycznym, mówi Davide Scaramuzza z Robotik- und Wahrnehmungsgruppe na Uniwersytecie w Zurychu.
Jeszcze do niedawna autonomiczne drony potrzebowały nawet dwukrotnie więcej czasu by pokonać tor przeszkód, niż drony pilotowane przez ludzi. Lepiej radziły sobie jedynie w sytuacji, gdy były wspomagane zewnętrznym systemem naprowadzania, który precyzyjne kontrolował ich lot. Swift reaguje w czasie rzeczywistym na dane przekazywane przez kamerę, zatem działa podobnie jak ludzie. Zintegrowana jednostka inercyjna mierzy przyspieszenie i prędkość, a sztuczna sieć neuronowa, na podstawie obrazu z kamery lokalizuje położenie drona i wykrywa kolejne punkty toru przeszkód, przez które dron musi przelecieć. Dane z obu tych jednostek trafiają do jednostki centralnej – również sieci neuronowej – która decyduje o działaniach, jakie należy podjąć, by jak najszybciej pokonać tor przeszkód.
Swift był trenowany metodą prób i błędów w symulowanym środowisku. To pozwoliło na zaoszczędzenie fizycznych urządzeń, które ulegałyby uszkodzeniom, gdyby trening prowadzony był na prawdziwym torze. Po miesięcznym treningu Swift był gotowy do rywalizacji z ludźmi. Przeciwko niemu stanęli Alex Vanover, zwycięzca Drone Racing League z 2019 roku, Thomas Bitmatta lider klasyfikacji 2019 MultiGP Drone Racing oraz trzykroty mistrz Szwajcarii Marvin Schaepper.
Seria wyścigów odbyła się w hangarze lotniska Dübendorf w pobliżu Zurychu. Tor ułożony był na powierzchni 25 na 25 metrów i składał się z 7 bramek, przez które należało przelecieć w odpowiedniej kolejności, by ukończyć wyścig. W międzyczasie należało wykonać złożone manewry, w tym wywrót, czyli wykonanie półbeczki (odwrócenie drona na plecy) i wyprowadzenie go półpętlą w dół do lotu normalnego.
Dron kontrolowany przez Swift pokonał swoje najlepsze okrążenie o pół sekundy szybciej, niż najszybszy z ludzi. Jednak z drugiej strony ludzie znacznie lepiej adaptowali się do warunków zewnętrznych. Swift miał problemy, gdy warunki oświetleniowe były inne niż te, w których trenował.
Można się zastanawiać, po co drony mają latać bardzo szybko i sprawnie manewrować. W końcu szybki lot wymaga większej ilości energii, więc taki dron krócej pozostanie w powietrzu. Jednak szybkość lotu i sprawne manewrowanie są niezwykle istotne przy monitorowaniu pożarów lasów, poszukiwaniu osób w płonących budynkach czy też kręcenia scen filmowych.
Warto tutaj przypomnieć, że systemy sztucznej inteligencji pokonały podczas symulowanych walk doświadczonego wykładowcę taktyki walki powietrznej oraz jednego z najlepszych amerykańskich pilotów.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W przypadku sztucznej inteligencji z Osaki powiedzenie „wyglądasz na swój wiek” odnosi się nie do twarzy, a do... klatki piersiowej. Naukowcy z Osaka Metropolitan University opracowali zaawansowany model sztucznej inteligencji, który ocenia wiek człowieka na podstawie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej. Jednak, co znacznie ważniejsze, jeśli SI odnotuje różnicę pomiędzy rzeczywistym wiekiem, a wiekiem wynikającym ze zdjęcia, może to wskazywać na chroniczną chorobę. System z Osaki może zatem przydać się do wczesnego wykrywania chorób.
Zespół naukowy, na którego czele stali Yasuhito Mitsuyama oraz doktor Daiju Ueda z Wwydziału Radiologii Diagnostycznej i Interwencyjnej, najpierw opracował model sztucznej inteligencji, który na podstawie prześwietleń klatki piersiowej oceniał wiek zdrowych osób. Następnie model swój wykorzystali do badania osób chorych.
W sumie naukowcy wykorzystali 67 009 zdjęć od 36 051 zdrowych osób. Okazało się, że współczynnik korelacji pomiędzy wiekiem ocenianym przez SI, a rzeczywistym wiekiem badanych wynosił 0,95. Współczynnik powyżej 0,90 uznawany jest za bardzo silny.
Uczeni z Osaki postanowili sprawdzić, na ile ich system może być stosowany jako biomarker chorób. W tym celu wykorzystali 34 197 zdjęć rentgenowskich od chorych osób. Okazało się, że różnica pomiędzy oceną wieku pacjenta przez AI, a wiekiem rzeczywistym jest silnie skorelowana z różnymi chorobami, jak np. nadciśnienie, hiperurykemia czy przewlekła obturacyjna choroba płuc. Im więcej lat dawała pacjentowi sztuczna inteligencja w porównaniu z jego rzeczywistym wiekiem, tym większe było prawdopodobieństwo, że cierpi on na jedną z tych chorób.
Wiek chronologiczny to jeden z najważniejszych czynników w medycynie. Nasze badania sugerują, że wiek oceniany na podstawie prześwietlenia klatki piersiowej może oddawać rzeczywisty stan zdrowia. Będziemy nadal prowadzili nasze badania. Chcemy sprawdzić, czy system ten nadaje się do oceny zaawansowania choroby, przewidzenia długości życia czy możliwych komplikacji pooperacyjnych, mówi Mitsuyama.
Szczegóły badań opublikowano na łamach The Lancet.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Pod koniec XIX wieku irlandzki pisarz Bram Stoker stworzył postać przerażającego wampira, hrabiego Drakuli. Niektórzy twierdzą, że jego pierwowzorem był hospodar wołoski Wład III Palownik, zwany Władem Tepeszem lub Władem Drakulą. Władca zyskał złą sławę już w XV wieku, gdyż okrutnie karał swoich wrogów. Podobno zabił nawet 80 000 ludzi, wielu z nich nabijając na pal. Jego przydomek Drakula, czyli syn Drakula, pochodzi od przydomku jego ojca, Włada Drakula. Ten zaś przybrał go, gdy wstąpił do Zakonu Smoka (Societas Draconistratum), powołanego przez Zygmunta Luksemburskiego do obrony chrześcijaństwa przed rosnącą potęgą Imperium Osmańskiego.
W ostatnich dekadach, dzięki rozwojowi nowych technik badawczych, naukowcy coraz chętnie analizują molekuły z przeszłości – głównie białka. Dzięki temu możemy wiele dowiedzieć się o ewolucji człowieka, diecie naszych przodków, chorobach, jakie ich dręczyły, poznać materiały, jakich używali np. do tworzenia dzieł sztuki. Techniki takie jak spektrometria mass pozwalają wykrywać niewielkie ilości interesujących nas substancji i rozszyfrowywać skład skomplikowanych mieszanin.
Maria Gaetana, Vincenzo Cunsolo i ich zespół z Uniwersytetu w Katanii i Politechniki w Mediolanie, we współpracy z Rumuńskim Archiwum Państwowym, przeanalizowali trzy listy napisane przez Włada Drakulę. Dwa z nich zostały napisane w 1475 roku i szybko trafiły do istniejącego od 1465 roku archiwum miasta Sybin. Wciąż się w nim znajdują. Są w świetnym stanie, nigdy nie były poddawane pracom konserwatorskim. Są przechowywane w kopertach, oddzielnie od siebie, wolno je dotykać tylko w rękawiczkach, a każdy przypadek ich przeglądania jest odnotowywany. Trzecim z listów, napisanym w 1457 roku, zajmowali się w ubiegłym wieku konserwatorzy w Bukareszcie. Prace prowadzono tak, by zminimalizować ryzyko chemicznego i biologicznego zanieczyszczenia zabytku.
Naukowcy znaleźli na listach olbrzymią liczbę białek i peptydów powiązanych z różnymi organizmami, od wirusów i bakterii, poprzez rośliny, owady po człowieka. Jednoznacznie zidentyfikowali 16 endogennych (czyli pochodzących z wewnątrz organizmu) białek ludzkich. Wśród nich znajdowały się trzy proteiny pochodzące z układu oddechowego. Szczególnie interesujące były dwie, gdyż mutacje w kodujących je genach są takie same w niektórych ciliopatiach (chorobach rzęsek i wici) układu oddechowego oraz chorobach siatkówki. Znaleziono też 5 protein występujących we krwi. Uwagę naukowców szczególnie przykuła jedna z nich, która występuje w gruczołach potowych oraz w proteomie łez. Analizy wykazały też obecność około 500 peptydów, z czego około 100 pochodziło od człowieka. Tutaj naukowcy zainteresowali się 31. Wiele z nich odkryto w listach z 1475 roku, ale w liście z roku 1457 znaleziono jedynie 11. Na wszystkich listach były peptydy powiązane z krwią i układem oddechowym.
Zidentyfikowano też peptydy powiązane z białkami zaangażowanymi w rozwój ciliopatii, chorób siatkówki oraz stanem zapalnym. Jednak pochodzące z krwi peptydy związane z białkami z siatkówki i łez zostały odkryte wyłącznie w dwóch późniejszych listach.
Nie można wykluczyć, że wykrycie większej liczby peptydów na listach z 1475 roku spowodowana jest faktem, iż są one lepiej zachowane. Jednak możliwe jest też po prostu, że z wiekiem stan zdrowia Włada Palownika się pogarszał.
Niektóre z historycznych doniesień mówią, że Drakula „płakał krwawymi łzami”. Badania listów zdają się to potwierdzać. Zidentyfikowane przez naukowców białka i peptydy sugerują, że – przynajmniej w późniejszych latach życia – hospodar cierpiał na zapalenie układu oddechowego i/lub skóry oraz hemolakrię, charakteryzującą się obecnością krwi we łzach.
Oczywiście listy były dotykane przez więcej osób, niż tylko Wład. Możemy jednak z dużą dozą prawdopodobieństwa przypuszczać, że najbardziej wyraźne ślady pozostawił na nich sam autor. Ponadto ze wszystkimi trzema listami musiałyby mieć kontakt osoby cierpiące na podobne schorzenia.
Ze szczegółami analizy można zapoznać się w artykule Count Dracula Resurrected: Proteomic Analysis of Vlad III the Impaler’s Documents by EVA Technology and Mass Spectrometry opublikowanym na łamach Analytical Chemistry.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.