盡管機(jī)器學(xué)習(xí)是 Google 旗下眾多產(chǎn)品的核心,而我們的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 已經(jīng)成為全球科學(xué)家研究成果、研究人員課題、甚至高中學(xué)生作業(yè)的核心組成部分。在 Google I/O 大會上,我們聆聽了來自這些人的分享,他們正在解決巨大的問題——比如關(guān)于宇宙起源之類的事情。接下來的案例展示了他們是如何用巧妙的方式借助 TensorFlow 幫助他們工作的。
Ari Silburt, 是賓夕法尼亞州州立大學(xué)的博士研究生,他想要解開我們太陽系起源的秘密。為了實現(xiàn)這個目標(biāo),他必須要把太陽系中的隕石坑做成地圖,這樣才能幫助他找到太陽系中已存的物質(zhì)形成的位置(和形成的時間)。你聽懂了嗎?在過去,這一過程需要用人的雙手來完成,既消耗時間又會受到主觀影響,然而,Ari和他的團(tuán)隊利用 TensorFlow 把這一過程自動化了。他們用現(xiàn)存的月球照片訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)模型,已經(jīng)使其辨認(rèn)出了超過6千個新的隕石坑。
左側(cè)這張月球的照片,很難分辨出隕石坑分布在哪里。而右側(cè)這張圖片,通過 TensorFlow, 我們可以清晰地看到隕石坑的分布。
讓我們從外太空來到巴西的熱帶雨林:Topher White(Rainforest Connection 的創(chuàng)始人)發(fā)明了 “The Guardian” 設(shè)備來阻止亞馬遜地區(qū)非法砍伐森林的行為。該設(shè)備在對舊手機(jī)的升級改造同時借助 TensorFlow 運行。它被安裝在樹上,遍布整個森林,通過識別電鋸和伐木工程車的聲音,向管轄該地區(qū)的管理員發(fā)出警報。如果沒有這些裝置,就必須依靠人力來監(jiān)督管理這一片區(qū)域,因此難以覆蓋大面積地區(qū)。
Topher 在亞馬遜地區(qū)的高聳樹木群中安裝監(jiān)控設(shè)備
糖尿病視網(wǎng)膜病變是目前越來越被人們重視的致盲病因,目前全球范圍內(nèi)有 4.15 億糖尿病患者面臨視網(wǎng)膜病變的風(fēng)險。若是發(fā)現(xiàn)及時,該病是可以被治愈的,但若是未能及時診斷,則可能導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的失明。在 2016 年,Google 宣布機(jī)器學(xué)習(xí)正在被用于對糖尿病視網(wǎng)膜病變領(lǐng)域的輔助性診斷,以高精準(zhǔn)度來幫助分析患者的眼底圖像(眼睛后部的圖片)。現(xiàn)如今,Google 正在運用 TensorFlow 將這些眼底圖像的分析提升到另一個新的階段。奧克蘭的驗光師 Jorge Cuadros 博士,正在運用深度學(xué)習(xí)的模型分析眼底圖像,通過分析能夠預(yù)估患者患心血管病的風(fēng)險概率。
此圖為一張眼部視力已經(jīng)受到視網(wǎng)膜病變威脅的眼底圖像,機(jī)器學(xué)習(xí)的分析能夠?qū)⒋藞D中不僅限于眼部健康的信息提供給醫(yī)生。
還有一個好消息,是關(guān)于世界各地園藝專業(yè)人士的:Shaza Mehdi 和 Nile Ravenell 這兩位高中生,發(fā)明了一個可以幫助他們了解植物是否患病的應(yīng)用程序。Shaza Mehdi 和 Nile Ravenell 在 TensorFlow 上運行機(jī)器學(xué)習(xí)的模型,同時從 plantvillage.com 以及一些大學(xué)的數(shù)據(jù)庫中收集數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練該模型去識別生病的植物。除此之外,Shaza 還創(chuàng)建了一款用類似方式來運行的能夠識別皮膚病的應(yīng)用程序。
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原文標(biāo)題:TensorFlow如何在全球范圍內(nèi)驅(qū)動科技發(fā)展
文章出處:【微信號:tensorflowers,微信公眾號:Tensorflowers】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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