Робот самостоятельно прооперировал кишечник свиньи. Главные новости науки сегодня
Инженеры из Университета Джона Хопкинса разработали роботизированную систему STAR, которая провела уже четыре операции на кишечнике свиней. Прежде чем робота допустили к такой тонкой и сложной работе, как полосная операция, ученые провели очень серьезную подготовку. Стандартные хирургические инструменты модифицировали. Роботу дали систему камер ближнего инфракрасного и видимого света, чтобы он мог реконструировать трехмерное изображение операционного поля. Разработали специализированный софт, который помогает следить за смещением тканей во время операции. Но в результате все получилось. Робот надрезал внешние ткани, извлек кишечник, отсек его небольшой фрагмент и заново сшил ткани кишечника. Свиньи чувствуют себя нормально. И по оценке экспертов, робот сделал работу не хуже человека. Ученые не говорят, что в обозримом будущем робот заменит хирурга. Об этом речь не идет. Но как помощник хирурга, робот, вероятно, сможет работать уже в ближайшие годы.
Для такого рода хирургической работы необходимо владение очень разными моторными навыками: разрезать скальпелем, сшивать иглой. И то, что система со всем этим комплексом успешно справилась — это сильный результат. Обычно даже продвинутые нейросети умеют что-то одно: распознавать речь и отвечать, читать и писать или узнавать картинки. Причем лучше всего справляются специализированные сети с заточенной под задачу архитектурой. Читают и пишут — генеративные сети. Распознают — сверточные. Но между разными типами сетей непроходимой границы нет. И хотелось бы построить такую нейросеть, которая умеет все сразу: понимает речь, распознает картинки, да еще и говорит, рисует, пишет. И немного шьет. И за разработку такой сети взялась компания Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) (бывший Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации)). И что-то у Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) уже получается. Сеть называется data2vec. Она как раз умеет и говорить и писать и узнавать картинки. Правда, то, что она умеет, она делает хуже, чем специализированные сети. Но то, что она сразу и самостоятельно обучается на совершенно разных типах неразмеченных данных, — впечатляет. Цукерберг говорит: «Люди познают мир с помощью комбинации зрения, звука и слов, и подобные системы однажды смогут понять мир так же, как это делаем мы».
Сегодня нейросети применяют повсеместно. Теперь их обучили еще и искать метеориты. Метеориты очень нужны планетологам и геологам, чтобы исследовать эволюцию Земли. Небольшие метеориты падают часто, но находят их редко. По самой простой причине: метеорит, упавший на Землю, ничем, на первый взгляд, от обычных камней не отличается. Но есть место на Земле, где практически любой найденный камень — метеорит. Это Антарктические ледники. Там камням просто неоткуда взяться, кроме как из космоса. Изо всех найденных на Земле метеоритов две трети — из Антарктиды. Ученые из Брюссельского свободного университета проанализировали места находок в антарктических ледниках, соотнесли их координаты с характером льда и особенностями рельефа и на этих данных обучили нейросеть. И она нанесла на карту Антарктиды 600 мест, где стоит искать метеориты. И даже оценила сколько их там можно найти. Получилась внушительная цифра — 300 тысяч. Оказалось, что некоторые места находятся прямо рядом с научными станциями. Никаких дорогостоящих экспедиций не надо организовывать. Вышел на прогулку — нашел пару метеоритов. Вроде как по грибы сходил.
Человека ИИ заменит еще не скоро, но некоторая польза от него уже есть