Российские исследователи разработали алгоритм машинного обучения, способный подбирать характеристики магнитных наночастиц для повышения качества МРТ и терапии злокачественных новообразований.
Для создания этой системы искусственного интеллекта (ИИ) ученые использовали данные, полученные при изучении свойств 1 282 уникальных типов магнитных наночастиц.
Ученые сопоставили, как форма, химический состав, длина, ширина и магнитные параметры этих наноструктур влияли на то, насколько активно они поглощают радиоволны и как быстро они «намагничиваются» при взаимодействии с излучением томографа
Эти данные исследователи использовали для обучения нейросети. На получение данных прогнозов у нейросети уходит около 10 секунд, тогда как только синтез наночастиц обычно требует несколько часов.
Как отмечают исследователи, для развития и практического применения этого алгоритма им нужны новые данные, в том числе полученные в ходе наблюдений за действием магнитных наночастиц в опытах на животных, культурах клеток и тканях тела.
Для сбора подобных сведений российские ученые создали онлайн-портал, где любой исследователь может ознакомиться с уже изученными частицами.