stuacach Féadann halgartaim AI Cruthú Ábhair Bhithscafall a Fheabhsú agus Cabhrú le Créachtaí a Shlánú - Unite.AI
Ceangail le linn

Cúram Sláinte

Féadann halgartaim AI Cruthú Ábhair Bhithscafall a Fheabhsú agus Cabhraíonn siad le Créachtaí a Shlánú

mm

foilsithe

 on

D’fhéadfadh faisnéis shaorga agus meaisínfhoghlaim cabhrú le gortuithe a leigheas trí luas forbartha bithscaifeanna clóite 3D a threisiú. Is ábhair iad bithscaifeanna a ligeann do rudaí orgánacha, cosúil le craiceann agus orgáin, fás orthu. Chuir obair le déanaí a rinne taighdeoirí in Ollscoil Rice halgartaim AI i bhfeidhm ar fhorbairt ábhar bithscafall, agus é mar sprioc cáilíocht na n-ábhar clóite a thuar. Fuair ​​​​na taighdeoirí amach go bhfuil sé ríthábhachtach luas na priontála a rialú chun ionchlannáin úsáideacha bithscafall a fhorbairt.

Mar a thuairiscigh ScienceDaily, foireann taighdeoirí ó Ollscoil Rice chomhoibrigh siad chun meaisínfhoghlama a úsáid chun feabhsuithe féideartha ar ábhair bhithscafall a aithint. Bhí an t-eolaí ríomhaireachta Lydia Kavraki, ó Scoil Innealtóireachta Brown ag Rice, i gceannas ar fhoireann taighde a chuir halgartaim meaisínfhoghlama i bhfeidhm chun cáilíocht ábhar scafall a thuar. Ba é an bith-innealtóir Rice, Antonios Mikos, a rinne an staidéar a chomhúdar, a oibríonn ar bhithscaifeanna cosúil le cnámh a fheidhmíonn mar athsholáthar fíocháin, atá beartaithe chun tacú le fás soithigh agus cealla fola agus a chuireann ar chumas fíocháin créachtaithe leigheas níos tapúla. Tá na bithscafallanna a n-oibríonn Mikos orthu ceaptha chun créachta matánchnámharlaigh agus craniofacial a leigheas. Déantar na bithscafallanna a tháirgeadh le cabhair ó theicnící priontála 3D a tháirgeann scafallanna a oireann d'imlíne créachta ar leith.

Teastaíonn go leor trialach agus earráide le próiseas ábhar bithscafall priontála 3D chun an bhaisc chlóite a fháil i gceart. Ní mór paraiméadair éagsúla amhail comhdhéanamh ábhair, struchtúr agus spásáil a chur san áireamh. Is féidir le cur i bhfeidhm teicnící meaisínfhoghlama cuid mhór den triail agus den earráid seo a laghdú, rud a thugann treoirlínte úsáideacha d'innealtóirí a laghdaíonn an gá atá le fidil timpeall le paraiméadair. Bhí Kavraki agus taighdeoirí eile in ann aiseolas a thabhairt don fhoireann bhithinnealtóireacht ar na paraiméadair ba thábhachtaí, na cinn is dóichí a mbeadh tionchar acu ar cháilíocht an ábhair chlóite.

Thosaigh an fhoireann taighde trí anailís a dhéanamh ar shonraí maidir le scafallanna priontála ó staidéar 2016 ar fhumarate polapróipiléine in-bhithmhillte. Taobh amuigh de na sonraí seo, tháinig na taighdeoirí suas le sraith athróg a chuideodh leo aicmitheoir meaisínfhoghlama a dhearadh. Nuair a bailíodh na sonraí riachtanacha go léir, bhí na taighdeoirí in ann samhlacha a dhearadh, iad a thástáil, agus na torthaí a foilsíodh i díreach os cionn leathbhliana a fháil.

Maidir leis na múnlaí meaisínfhoghlama a úsáideann an fhoireann taighde, rinne an fhoireann triail ar dhá chur chuige éagsúla. Bhí an dá chur chuige meaisínfhoghlama bunaithe ar algartaim foraoise randamacha, a chomhiomlánaíonn crainn chinnidh chun múnla níos daingne agus níos cruinne a bhaint amach. Ar cheann de na samhlacha a ndearna an fhoireann tástáil orthu bhí modh aicmithe dénártha a thuar an mbeadh táirge íseal nó ardcháilíochta mar thoradh ar shraith áirithe paraiméadair. Idir an dá linn, bhain an dara modh aicmithe úsáid as modh aischéimnithe a rinne meastachán ar na luachanna paraiméadar a thabharfadh toradh ardcháilíochta.

De réir thorthaí an taighde, ba iad na paraiméadair is tábhachtaí maidir le bithscafallanna ardcháilíochta ná spásáil, cisealú, brú, comhdhéanamh ábhair agus luas priontála. Ba é luas priontála an athróg ba thábhachtaí ar an iomlán, agus comhdhéanamh ábhair ina dhiaidh sin. Táthar ag súil go mbeidh priontáil bithscafall níos fearr agus níos tapúla mar thoradh ar thorthaí an staidéir, rud a chuirfeadh le hiontaofacht na gcodanna coirp priontála 3D cosúil le cartilage, caipíní glúine agus cnámh droma.

De réir Kavraki, d'fhéadfadh na modhanna a úsáideann an fhoireann taighde a úsáid i saotharlanna eile. Mar a luaigh ScienceDaily Kavraki:

“San fhadtréimhse, ba cheart go mbeadh saotharlanna in ann a thuiscint cé acu ábhar dá gcuid is féidir cineálacha éagsúla scafaill chlóite a thabhairt dóibh, agus san fhadtréimhse, fiú torthaí a thuar maidir le hábhair nár bhain siad triail astu. Níl go leor sonraí againn chun é sin a dhéanamh faoi láthair, ach ag am éigin is dóigh linn gur cheart dúinn a bheith in ann samhlacha den sórt sin a ghiniúint.”

Blogger agus ríomhchláraitheoir le speisialtachtaí i Foghlaim Meaisín agus Deep Learning topaicí. Tá súil ag Daniel cabhrú le daoine eile cumhacht AI a úsáid ar mhaithe le leas sóisialta.