Нейросеть стала участником беседы о радиации в Челябинске

Участниками вечера стали и юные гости. Фото Александры Звизжовой, предоставлено ИЦАЭ

Может ли искусственный интеллект отличить реальное хромосомное нарушение от случайной пылинки на объективе микроскопа? А рассчитать дозу облучения радиацией? Ответы на эти вопросы узнали гости тематического вечера «Наука всегда кстати. Нейросети» в Информационном центре по атомной энергии Челябинска. Полноценным участником беседы стала виртуальная соведущая Кванта. Подробнее — в материале «Вечерки» (https://max.ru/vecherchel).

Центральным событием вечера стала премьера научно-игрового ток-шоу «Ученые не против ИИ», на котором обсудили радиобиологию, дозиметрию и применение нейросетей в медицине. Виртуальная соведущая Кванта задавала участникам вопросы, предлагала версии, а иногда и допускала ошибки. Каждый неверный ответ алгоритма разбирал научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории цифровых и вычислительных методов дозиметрии Южно-Уральского федерального научно-клинического центра медицинской биофизики ФМБА России Павел Шарагин.

Главной темой стала радиация, последствия которой нельзя оценить одной цифрой. На примере облучения в два грея — единицы измерения поглощенной энергии — участники разобрали, почему нейросеть ошиблась. Алгоритм попытался дать быстрый и однозначный ответ, однако эксперт объяснил: сухие цифры бесполезны без контекста. Важно учитывать, какие органы подверглись воздействию, как долго оно продолжалось и в каком состоянии находился человек.

Павел Шарагин также рассказал, почему одно и то же облучение может по-разному сказаться на людях. По его словам, все зависит от типа клеток, скорости их деления, способности к восстановлению, уровня кислорода в тканях и времени, прошедшего после воздействия. Из-за этой сложности живой организм нельзя рассматривать как простой прибор, реагирующий одинаково на один и тот же сигнал.

— В радиобиологии число само по себе не дает готового ответа. Доза важна, но за ней всегда стоят условия: что именно получилось, как была распределена энергия, сколько длилось воздействие и какие изменения остались в клетках. ИИ может помогать в анализе таких данных, но он не заменяет научную интерпретацию. Модель должна показывать не только результат, но и границы уверенности, — отметил Павел Шарагин.

Разговор коснулся и биодозиметрии — метода, позволяющего оценить полученную человеком дозу радиации по изменениям в клетках. Гости узнали, что хоть поврежденные хромосомы и считаются надежным маркером, одной картинки недостаточно для диагноза. Виртуальная соведущая предложила свой вариант классификации изображений, а эксперт объяснил, почему машине нельзя слепо доверять. Алгоритм способен увидеть закономерность там, где есть просто брак съемки, поэтому вывод нейросети всегда должен проверять специалист.

Часть вечера посвятили разговору о машинном обучении. Павел Шарагин наглядно показал, как обучается искусственный интеллект и почему допускает ошибки. Если данные однотипны, плохо размечены или содержат случайный визуальный мусор, то нейросеть может принять яркость фона или особенности картинки за научно значимый признак. Поэтому важно давать обучаемому алгоритму качественные исходные данные и перепроверять его ответы.

Тематический вечер завершился квизом «Адреналин», в ходе которого команды пытались угадать правильные ответы, делая на них ставки перед каждым раундом.

Недавно в ИЦАЭ прошел вечер «Наука всегда кстати». Участники встречи сыграли в трехмерные шахматы, как в сериале «Звездный путь».

Информационным партнером центра выступает медиахолдинг «Гранада Пресс».

Читайте «Вечерку» там, где удобно. Подписывайтесь на нас в Дзен, ВКонтакте, Одноклассники и в Max, чтобы всегда быть в курсе событий Челябинска!