التعرف التلقائي الفائق على طفيليات المثقبيات باستخدام نموذج التعلم العميق الهجين

الهدف من البحث هو تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم تقنية التعلم العميق الهجين للكشف عن الأشياء والعمود الفقري للتصنيف لتحديد نوع المثقبيات الأولية ، وهي المثقبية الكروزية ، T.brucei ، و T.evansi ، من الغمر بالزيت ، والصور المجهرية على منصة الذكاء الاصطناعي الداخلية منخفضة التعليمات البرمجية CiRA CORE. أحدث تطور في مجال بحثنا هو تطوير خوارزميات التعلم التي يمكنها تحديد وتصنيف أنواع المثقبيات من الصور المجهرية. هذا البرنامج لديه القدرة على إحداث ثورة في المراقبة والسيطرة من خلال توفير طريقة فحص آلية سريعة ودقيقة يمكن استخدامها من قبل الموظفين المحليين في المناطق النائية.

يمكن أن يؤدي استخدام الخوارزميات المعدلة والهجينة بين نموذجين مختلفين للتعلم العميق ضمن الغرض الذكاء الاصطناعي البرنامج إلى التغلب على العديد من التحديات. إن تحديد التشكل المشترك ، والعدوى المختلطة وغير الناضجة ، والتوصيف الدقيق للأنواع يتيح التصنيف القياسي التلقائي.