發(fā)布日期：2017-03-03

機器學習技術(shù)是一個重要和涉及廣泛的計算領(lǐng)域。因此，當我們得知UCLA（加州大學洛杉磯分校）研究人員在一個新項目中將該技術(shù)與3D打印結(jié)合在一起時，一定會倍感興奮。

據(jù)了解，研究人員開發(fā)了一個3D打印原型探測器，其中包含一個采用了機器學習技術(shù)來不斷進行自我調(diào)整的傳感器。一種新的、更有效的微小物質(zhì)檢測方法由此誕生，該方法可檢測癌癥生物標志物、病毒、蛋白質(zhì)等。這可以改善嚴重感染和疾病的診斷和治療。

在醫(yī)學研究中，等離子體感測（plasmonic sensing）已被使用多年，來收集亞微觀級別的物質(zhì)組成的相關(guān)信息。然而，由于所涉及的儀器數(shù)量龐大且成本高，在實驗室環(huán)境外使用等離子體感測受到很大的限制?，F(xiàn)在，由Aydogan Ozcan教授領(lǐng)導的UCLA團隊開發(fā)了一個可移動且便宜的等離子體讀取器原型，該原型比傳統(tǒng)的傳感器設(shè)計更精確。

在等離子體感測過程中，原型利用機器學習技術(shù)來決定應(yīng)當使用什么類型的光源。要知道，有成千上萬種不同類型的LED可用在傳感器上。在某種特定情況，機器學習能更有效和更準確地決定哪四個LED是最適合的。因此，傳感器可根據(jù)自己將要捕獲的生物目標來輕松地自我調(diào)整。

讀取器包括四種不同顏色的LED、一個相機和一個3D打印塑料外殼。由于采用了3D打印技術(shù)，原型的造價很便宜，但同時也很耐用，可根據(jù)不同的情況進行定制化設(shè)計。

Ozcan及其團隊希望他們的讀取器可作為一個設(shè)計工具而為該領(lǐng)域的其他研究人員和科學家使用，來改進他們自己的等離子體讀取器設(shè)備。他們還表示，這種不可缺少的醫(yī)療設(shè)備甚至可被設(shè)計成一個智能手機附件。這將進一步降低生產(chǎn)成本，同時還能利用手機的云連接功能和計算能力。

來源：天工社