Gymnasiearbete om hjärnans funktion
Hur kan vi förstå vår egen hjärna? Den mänskliga hjärnan är det mest komplexa vi känner till i vårt universum. Neurovetenskap, alltså forskning om hjärnan, är ett ytterst aktivt forskningsområde vars rön gör att vi kan leva ett både längre och bättre liv.
Gymnasiearbete: Hur är människans syns kopplad till artificiell intelligens?
Introduktion
Inom neurovetenskap jobbar fysiker och biologer tillsammans med datavetare och matematiker för att bygga modeller av hjärnan och nervsystemet. En del forskare försöker förstå hur olika hjärnfunktioner uppstår, eller ta reda på vad som går fel när hjärnan blir sjuk, för att hitta behandlingar mot till exempel depression eller Alzheimers sjukdom. Andra jobbar i gränslandet mellan neurovetenskap och teknik för bygga neuroproteser för amputerade kroppsdelar. Neurovetenskap har även en stor påverkan på utvecklingen av artificiell intelligens. Inom området hjärninspirerad artificiell intelligens används principer som finns i hjärnan för att lösa tekniska problem.
Beskrivning av undersökningen
Få en allmän förståelse för hur visuell bearbetning fungerar och vilka huvudsakliga principer som möjliggör den. Experimentera med artificiellt neuronnät genom att använda faltningsnätverket (Convolutional Neural Network, CNN), för en bildbehandlingsuppgift och få en förståelse för hur det fungerar.
Gör så här
Visuell bearbetning handlar om att förstå och behandla bilder. Vi kan göra det genom att använda datorprogram som använder matematiska metoder för att analysera och manipulera bilderna.
Ett viktigt verktyg för visuell bearbetning är det artificiella neuronnätet, särskilt faltningsnätverket (CNN). Ett CNN är en typ av datorprogram som är specialiserat på att arbeta med bilder. Du kan till exempel använda dig av Keras .
För att få en intuitiv förståelse för hur CNN fungerar kan du tänka dig det som en sorts "lärande" program. Du tränar det genom att mata in massor av bilder och berätta vilka objekt eller mönster som finns i varje bild. CNN:et lär sig att hitta mönster och funktioner i bilderna genom att analysera olika delar av dem.
När du väl har tränat ditt CNN kan du använda det för att lösa olika bildbehandlingsuppgifter. Till exempel kan du be CNN:et att klassificera bilder och berätta vilka objekt som finns i dem, eller be det att hitta och markera specifika delar av en bild.
Genom att experimentera med att bygga och träna ditt eget CNN kan du få en bättre förståelse för hur det fungerar. Du kan använda olika bilder och se hur nätverket reagerar på dem. Du kan också justera olika inställningar och se hur det påverkar resultatet.
Ställ dig frågorna
- Hur fungerar synen i hjärnan?
- Hur har upptäckter inom människans syn påverkat lösningar för bildbehandling i datorer?
Koppling till aktuella forskningsområden och arbetsmarknad
Neurovetenskap både inspirerar och använder verktygen från ny teknik. Därför har KTH flera utbildningar som är kopplade till detta område, till exempel datateknik, medicins teknik, teknisk matematik eller elektroteknik. I dessa utbildningar lär sig studenterna metoder som hjälper oss att modellera nervsystemet, och om maskinlärning och artificiell intelligens som använder kunskap from biologin. Områden passar dig mycket bra om du är intresserad av matte och teknik, men också biologi. Experter inom neurovetenskap kommer att bli mycket eftertraktade, inom medicin och sjukvård men också inom industrier som utvecklar eller använder artificiell intelligens.
Läs mer om neurovetenskap och artificiell intelligens .