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Mi, 29.05.2024 10:30
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pte20240529013 Forschung/Entwicklung, Medizin/Wellness

KI macht Embryo-Entwicklung nachvollziehbar

"Dev-ResNet" von Experten der University of Plymouth setzt auf 3D und den Einsatz von Videos
Embryo: Entwicklung wird dank KI lückenlos nachvollziehbar (Foto: pixabay.com, OpenClipart-Vectors)
Embryo: Entwicklung wird dank KI lückenlos nachvollziehbar (Foto: pixabay.com, OpenClipart-Vectors)

Plymouth (pte013/29.05.2024/10:30) - Das neue Deep-Learning-KI Modell "Dev-ResNet" von Forschern der University of Plymouth ( https://www.plymouth.ac.uk/ ) macht anhand von Videos die embryonalen Entwicklungszyklen lückenlos nachvollziehbar. Es ist in der Lage, das Eintreten von Schlüsselereignissen bei Teichschnecken zu erkennen. Dazu gehören unter anderem die Herzfunktion, das Kriechen, das Schlüpfen und sogar der Tod. Eine entscheidende Neuerung dieser Studie ist der Einsatz eines 3D-Modells, das die Veränderungen zwischen den Frames des Videos nutzt.

Selbstlernendes Tool

Die KI lernt von den angesprochenen Features. Dabei haben sich Sensibilitäten verschiedener Funktionalitäten auf die jeweilige Temperatur herausgestellt, die so bisher noch nicht bekannt waren. Der leitende Wissenschaftler Ziad Ibbini betont, dass dieses Modell über eine breite Anwendbarkeit bei allen Arten verfügt. In Zukunft könnte dieses Verfahren zu einem rascheren Verstehen des Klimawandelns und anderer externer Faktoren beitragen, die sich auf Menschen und Tiere auswirken.

Ibbini hat Dev-ResNet selbst entwickelt, trainiert und getestet. Herauszufinden, was in der frühen Entwicklung eines Tieres geschieht, so der Forscher, ist eine große Herausforderung. Dieses Wissen helfe dabei, Veränderungen im Timing von Ereignissen zwischen Arten und Umgebungen zu verstehen. "Dev-ResNet ein neuronales Netzwerk mit 3D, das mittels eines Videos die Ereignisse in der Entwicklung erkennen und relativ leicht mittels Consumer Hardware trainiert werden kann."

KI benötigt viele Daten

Die einzigen wirklichen Einschränkungen des Ansatzes bestehen darin, dass diesem Modell die Daten für das Training zur Verfügung gestellt werden. Derartige Tools sollen auch der weiteren Forschergemeinschaft zur Verfügung gestellt werden. Ziel ist es, besser zu verstehen, wie die Entwicklung einer Spezies durch verschiedene Faktoren beeinflusst wird, und wie sie sich schützen lässt. Details sind im Fachmagazin "Journal of Experimental Biology" nachzulesen.

(Ende)

Aussender: pressetext.redaktion
Ansprechpartner: Moritz Bergmann
Tel.: +43-1-81140-300
E-Mail:
Website: www.pressetext.com
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