Команда младшего научного сотрудника Центра компетенций НТИ на базе Университета Иннополис Владислава Останьковича заняла второе место в соревновании по компьютерному зрению и машинному обучению, которое проводила программа Human Protein Atlas. Команда россиянина классифицировала и сегментировала клеточные протеины с помощью нейронных сетей, сообщает пресс-служба Национальной технологической инициативы.
Соревнование проходило на платформе Kaggle. Организаторы предоставили участникам набор снимков клеток под микроскопом, к которым прилагалась схематичная информация о классах клеток, присутствующих на них. Затем конкурсанты должны были сегментировать каждую клетку на снимке и присвоить ей собственный класс или несколько классов.
Соревнование длилось с февраля по май 2021 года. В нем участвовали отдельные ученые или команды до пяти человек. Всего в соревновании поучаствовало 757 исследователей и команд, а победителем стал представитель Китая. Второе место заняла команда, в которую вошел россиянин Владислав Останькович. Он начинал в одиночку, но затем объединился с датским ученым российского происхождения и двумя китайскими исследователями.
«Подобную задачу никто раньше не решал, и подобные соревнования не проводились. О сложности и интересе задачи говорят все участники от новичков до грандмастеров и самих организаторов. Я люблю участвовать в соревнованиях, где решается нестандартная задача, и всегда выбираю то, что посложнее, чтобы в первую очередь набраться нового опыта из новой области. Было очень сложно. Все время шла постоянная борьба за топ-10 — это золото. Постоянно что-то приходилось придумывать, чтобы обойти других. Часто многое не получалось, но в итоге, перепробовав множество различных подходов, мы смогли собрать рабочее решение, которое привело нас ко второму месту», — рассказал Останькович.
Организатором соревнования выступила команда Human Protein Atlas. Она занимается созданием онлайн-библиотеки со всеми разновидностями клеток живых организмов. Результаты лучших команд организаторы включат в публикацию в журнале Nature Methods.
«Как заявляют организаторы, решение этой проблемы приведет к революции в одноклеточной биологии. Это важно для биологов, которым очень затратно и долго приходится рассматривать все под микроскопом и вручную отслеживать нахождение протеина внутри клетки. Мы же автоматизируем этот процесс, плюс зачастую нейронные сети справляются лучше человеческого глаза. Так что есть вероятность, что наши решения помогут выявить в клетках что-то, что человеку не под силу», — подчеркнул Владислав Останькович.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
