Ziath, британская компания по контролю за приборами и управлению информацией, специализирующаяся на автоматизации лабораторий, совместно с Университетом Хартфордшира (Великобритания) обнаружила способ использования искусственного интеллекта (AI), позволяющий отличать пустые лунки в штативе для пробирок от лунок, в которых находятся пробирки с нечетким или плохо отображаемым штрих-кодом. Об этом сообщает PharmTech – информационный ресурс для специалистов в области разработки и производства лекарств.

Ziath использует штрих-коды DataMatrix для отслеживания биологических и комбинированных проб. Эти штрих-коды выгравированы лазером на нижней стороне пробирок с образцами, которые помещаются для хранения в стеллажи. Затем идентификация пробирок выполняется с помощью считывателя штрих-кода, который сканирует нижнюю часть штатива и декодирует ее.

Однако иногда традиционные считыватели штрих-кода не могли определить разницу между пустой лункой и лункой с трудночитаемой этикеткой. Эта ошибка может возникать по разным причинам, например из-за освещения, лазерной обработки фонового изображения и так далее.

Александр Бисли, из Университета Хартфордшира, применил свой опыт в проектировании встроенных систем для разработки сканера, который позволяет обойти эти проблемы. Используя сверточную нейронную сеть (convolutional neural network, CNN) для выделения признаков изображений, Бисли смог успешно различать пустые и полные лунки.

 «По сравнению с ранее существовавшими эвристическими методами, подход CNN позволил выполнить эту задачу почти в десять раз быстрее и с практически 100% точностью», – отметил Брисли.

Ожидается, что новая технология будет внедрена в сканеры штрих-кодов Ziath к концу 2021 года.

«Это только первый результат нашего сотрудничества с Александром и командой Хартфордширского университета, – сказал управляющий директор Ziath Нил Бенн. – Мы ожидаем, что этот проект произведет революцию в способах декодирования пробирок DataMatrix и поможет нам создать следующее поколение более быстрых, легких и универсальных считывателей для пробирочных штативов. Это разработка очень скоро улучшит отслеживание проб для ученых во всем мире».