Yunon startapi Marcos Aerospace Quencher deb nomlangan amfibiya avtomatik tirbandlik apparati kontseptsiyasini namoyish etdi. Ushbu ishlab chiqish haqida Aviation Week nashri xabar berdi. Bu avtomatik tirbandlik apparatining batafsil texnik xususiyatlari kompaniyaning rasmiy veb-saytida topiladi.
Uchuvchi apparat 22 metrlik qanot kengligiga va 12,7 tonnagacha yetadigan maksimal koʻtarilish massasiga loyihalashtirilgan. U 4500 litrgacha suv tashishga qodir boʻlib, shu bilan birga koʻl, daryo va dengizlar kabi suv havzalaridan suvni oʻn besh soniyadan kam vaqtda olish funksiyasiga ega.
Dron uchun quvvatlash tizimi yuqorida joylashgan uch ming ot kuchiga ega bitta turbovintli dvigatel shaklida rejalashtirilgan. Hisoblashlarga koʻra, apparatning sayohat tezligi soatiga 360 kilometr, avtonom parvoz vaqti esa 4,5 soatni tashkil etadi.
Quencherning asosiy xususiyati radar, lidar va sunʼiy yoʻldosh navigatsiyasi maʼlumotlaridan foydalanish orqali tunda missiyalarni bajarish qobiliyatidir. Boshqaruv tizimi sunʼiy intellekt elementlari bilan jihozlangan boʻlib, bu bitta yer operatoriga bir vaqtning oʻzida besh ta bunday mashinani boshqarish imkonini beradi, faqat zarurat tugʻilganda jarayonga aralashib kiradi.
Ogʻiz boʻshligʻi saratoni yoki oral saraton Indiya sogʻliqni saqlash sohasidagi eng jiddiy muammolardan biridir. Koʻpgina bemorlar kasallikni faqat kech yoki halokatli bosqichlarda aniqlaydilar. Buning asosiy sababi kesishni talab qiladigan biopsiya kabi invaziv tahlillar oʻtkazish zarurati hisoblanadi.
Biroq, Hindiston texnologiya instituti (IIT) tadqiqotchilari igna ishlatmasdan, yangi, arzon va innovatsion metodika yaratdilar. Bu texnologiya faqat tirnoq va ogʻiz boʻshligʻidan olingan namuna yordamida oral saratonning dastlabki belgilarini aniqlash imkonini beradi.
Tadqiqot jarayonida olimlar suyuqlik xromatografiyasi-mass-spektrometriya texnikasidan foydalanganlar va sogʻlom odamlar, fibroz bilan ogʻrigan bemorlar va saratonli bemorlarning namunalarini taqqoslaganlar. Ushbu usul ogʻiz ichida sodir boʻladigan kimyoviy oʻzgarishlarni qayd etib, keratin va hujayralarni toʻgʻridan-toʻgʻri shilliq qavatlardan yigʻadi.
Oʻrganilganidek, yogʻ, energiya, oksidativ stress va organizm immunitet tizimi bilan bogʻliq maxsus molekulyar oʻzgarishlar kasallikning koʻrinadigan simptomlari paydo boʻlishidan oldin ham tirnoq va namunalarda namoyon boʻladi.
Bu inqilobiy tadqiqot IIT Indorening «Hayot fanlari va biomeditsinik muhandislik oilaviy maktabi» professor Hema Chandra Jha rahbarligida amalga oshirildi. Ishda IIT Indorening Davlat stomatologiya kollejidan doktor Tarun Prakash Verma va doktor Dipak Agrawal ishtirok etdi.
Tadqiqot doirasida oral saraton eng keng tarqalgan va oʻlimga olib keluvchi tur boʻlganligi sababli, ikkita holatga alohida eʼtibor qaratildi. Bu holat koʻpincha tamaki, supari yoki chubu isteʼmol qiluvchi odamlarda rivojlanadi va keyinchalik saraton rivojlanishiga olib kelishi mumkin.
Ushbu ish natijalari nufuzli «British Journal of Cancer» nashrida chop etildi va patent uchun ariza topshirildi. IIT Indore direktori professor Suhas Joshi tadqiqotlarning yakuniy maqsadi jamiyatga xizmat qilishi kerakligini taʼkidladi. U bu tadqiqot murakkab laboratoriya ilmini juda oddiy tirnoq tahlili usuliga aylantirib, mamlakat boʻylab oddiy bemorlar uchun ogʻriqsiz saratonni aniqlashni mumkinligini taʼkidladi.
Bosh tadqiqotchi professor Hem Chandra Jha ushbu giyohsiz belgilarni yuqori xavfli bemorlarni muntazam kuzatish uchun amaliy qurilmalarga aylantirishni maqsad qilganini maʼlum qildi.
São Paulo universiteti (USP) tadqiqotchilari stomatologik rentgen tasvirlaridagi tishlarni aniqlash va tuberkuloz belgilarini belgilash uchun moʻljallangan sunʼiy intellekt (AI) vositasini yaratdilar. Ribeirão Pretoda ishlab chiqilgan bu texnologiya klinikalarni baholashni tezlashtirish va aniqlik kiritish orqali stomatologlarga ushbu tasvirlarni tushunishda yordam berishni maqsad qilgan.
Bu ish Ribeirão Pretodagi Falsafa, Fanlar va Adabiyotlar fakulteti kompyuter fanlari mutaxassislari va USP Stomatologiya fakulteti mutaxassislari oʻrtasidagi hamkorlikdan kelib chiqqan. Taxminan 30 ta tadqiqotchidan iborat InReDD guruhining vazifasi stomatologiya sohasiga yoʻnaltirilgan raqamli yechimlarni yaratishdir.
Konvolyutsion neyron tarmoqlaridan foydalangan holda, uskunaning minglab mutaxassislar tomonidan tahlil qilingan rentgen tasvirlari bilan oʻqitilgan. Asosiy maqsad stomatologni almashtirish emas, balki tashxis va davolanish rejalashtirishga oid qarorlarni qoʻllab-quvvatlash mumkin boʻlgan ikkinchi fikr berishdir.
Ishlash jarayoni keng koʻlamli stomatologik tasvirlar toʻplamini tayyorlash bilan boshlanadi, ular tegishli mutaxassis baholanishlari bilan birga keladi. Bu material tizimni oʻqitish uchun asosiy manba boʻlib xizmat qiladi, u rentgen tasvirlarining vizual naqshlarini tanib olishi kerak boʻlgan oʻzgarishlar bilan bogʻlashni oʻrganadi.
Qoʻllanilgan arxitektura konvolyutsion neyron tarmoqlari toifasiga tegishli boʻlib, aynan vizual maʼlumotlarni qayta ishlash uchun moʻljallangan. FFCLRP kompyuter fanlari professori va loyihtaning koʻrsatuvchisi Alessandra Alaniz Macedo ushbu turdagi tuzilma tish rentgenlari kabi tasvirni oʻz ichiga olgan vazifalar uchun ideal ekanligini tushuntirdi.
Oʻqitish bosqichi davomida model oʻz prognozlarini mutaxassislar tomonidan belgilangan maʼlumotlar bilan solishtiradi. Farqlar aniqlanganda, u xatolarni kamaytirish uchun parametrlarini sozlaydi, bu esa vositaning tasvirlardagi oʻzgarishlarni topish qobiliyatini doimiy ravishda yaxshilashiga imkon beradi.
Biroq, bunday tizimni yaratish faqat algoritmni kodlashdan tashqari oʻtadi; u maʼlumotlarni tanlash va tayyorlash, shuningdek, uning samaradorligini sinovdan oʻtkazishni ham oʻz ichiga oladi, bu esa kompyuter olimlari tomonidan olib boriladigan ilmiy jarayondir.
Poliklinika muhitida guruh taklif qilgan qoʻllanilishlardan biri AI ni mutaxassis tomonidan amalga oshirilgan tahlilga qoʻshimcha yordam sifatida ishlatishdir. Ushbu vosita muammolarni aniqlashda ham, klinik holatning davolanish rejasi tuzilishida ham yordam bera oladi.
Loyiha doirasi rentgen tasvirlaridan tashqariga choʻziladi. Jamoa AI yechimlari shuningdek poliklinikalarning maʼmuriy funksiyalarida, masalan, yozuvlarni boshqarish, oddiy savollarga javob berish va bemorlar bilan aloqa materiallarini ishlab chiqarishda qoʻllanilishi mumkinligini bildirdi.
Natijalar umidlantiruvchi deb hisoblansa-da, tadqiqotchilar bu texnologiya hali stomatologning rolini egallamasligi kerakligini taʼkidlaydilar. Eʼtiborga loyiq qiyinchilik – baʼzi modellar qanday qilib xulosalarga kelishini toʻliq tushuntirishning murakkabligidir, bu esa koʻpincha bu tizimlarni 'qora quti' tushunchasi bilan bogʻlashga olib keladi. Ribeirão Pretodagi Stomatologiya fakulteti professori va Alessandra Macedo bilan hamkor koʻrsatuvchi Camila Tirapelli hech qanday AI tizimi mukammal emasligini taʼkidlab, natijani talqin qilish va klinik qarorni mutaxassis zimmasida saqlab turish zarurligini taʼkidladi.
Oʻqitishda ishlatilgan maʼlumotlarning sifati tizimning samaradorligiga bevosita taʼsir qiladi. Tirapelli aytishicha, yetarli boʻlmagan maʼlumotlar vositani oʻrganish uchun ishlatilgan materialdagi kamchiliklarni takrorlashiga sabab boʻlishi mumkin. Shu sababli, sogʻliqni saqlash va kompyuter mutaxassislari oʻrtasidagi birlashma ishonchli modellarni qurish uchun juda muhim deb hisoblanadi.
Kutilayotganidek, bemorlar uchun bu vositalar baʼzi baholashlar uchun kerakli vaqtni qisqartirishga va yanada aniqroq tashxis qoʻyishga hissa qoʻshishi mumkin. Ilmiy tadqiqotlar doirasida, katta hajmdagi rentgen tasvirlarni qayta ishlash qobiliyati aholi naqshlarini aniqlash va ogʻiz boʻshligʻi sogʻligʻidagi epidemiologik tadqiqotlarni qoʻllab-quvvatlashni osonlashtirishi mumkin.
InReDD tomonidan yaratilgan yechimlar stomatologlar, rentgenologlar va tadqiqotchilar kabi turli auditoriyalarga moʻljallangan. Joriy taraqqiyotlar ijobiy boʻlsa-da, tizimlar klinik amaliyotda keng qoʻllanilishidan oldin yanada takomillashtirishni talab qiladi.
Bu ish Ribeirão Pretodagi USP ning ikki birligi oʻrtasidagi hamkorlik mahsulidir, u turli darajadagi oʻqituvchilar, talabalar va tadqiqotchilarni birlashtiradi. Guruhga bakalavrlar, magistrantlar, doktorantlar, bir magistr, postdoktor tadqiqotchisi va tegishli sohalardagi oʻqituvchilar kiradi.
Bu tashabbus Shpon Paulo shtati Tadqiqotlarni Qoʻllab-quvvatlash Fondi tomonidan moliyaviy yordam ham olmoqda. Vositani keltirib chiqargan asl loyiha multimodal fuziya orqali AI va stomatologiyani integratsiya qilishni maqsad qiladi, bu ogʻiz boʻshligʻi sogʻligʻida kompyuteringizdan foydalanish imkoniyatlarini kengaytiradi.
Alessandra Macedo uchun, bitta yechimda koʻp funksionaliyatni birlashtirish jamoa ishining farqlovchi jihati hisoblanadi. Loyiha allaqachon akademik nashrlar, dissertatsiyalar va tezislar, shuningdek, USP tomonidan roʻyxatdan oʻtirilgan texnologik mahsulotni yaratdi. Tadqiqotchilar kelajakdagi tadqiqotlar vositalarni takomillashtirishi va ularning qoʻllanilishini kengaytirishni maqsad qilishadi, bunda AI mutaxassisning klinik masʼuliyatini buzmasdan qoʻshimcha resurs sifatida xizmat qiladigan stomatologiya mavjud boʻladi.
