Автор: Денис Аветисян

В статье представлен обзор современных квантовых методов, открывающих новые возможности для получения изображений в биологии и медицине.

Многопараметрическая квантовая визуализация позволяет восстанавливать как карту глубины волокон (например, в образцах ткани для линз), так и гиперспектральные данные, где спектр в любой точке изображения может быть получен, или, наоборот, можно выделить области изображения, соответствующие определенной длине волны, демонстрируя возможности квантовой корреляционной световой полевой визуализации и гиперспектральной визуализации.

Анализ перспектив и проблем применения квантовой оптики для повышения разрешения, контрастности и чувствительности биомедицинской визуализации.

Несмотря на значительный прогресс в биомедицинской визуализации, достижение предельных разрешений и чувствительности остается сложной задачей. В настоящем обзоре, 'Quantum Optical Techniques for Biomedical Imaging', рассматриваются передовые методы, использующие неклассические свойства света для преодоления фундаментальных ограничений традиционных подходов. Ключевым результатом является демонстрация потенциала квантовой оптики для повышения пространственного разрешения, улучшения отношения сигнал/шум и снижения дозы облучения при визуализации биологических тканей. Смогут ли эти квантовые технологии стать основой для разработки принципиально новых, более точных и безопасных методов диагностики и терапии?

Преодолевая Дифракционный Предел: Квантовый Взгляд на Визуализацию

Традиционные методы оптической визуализации, такие как эндоскопия и суперразрешающая микроскопия, ограничены дифракционным пределом и рассеянием света, что препятствует глубокому проникновению в ткани и получению высокоразрешающих изображений. Ранние методы, например, рентгеновская визуализация, сопряжены с риском радиационного воздействия и недостаточной четкостью. Когерентная дифракционная визуализация и фотоакустические методы сталкиваются с трудностями в достижении оптимального разрешения и контрастности при глубоком проникновении. Квантовая визуализация, использующая коррелированные фотоны, представляет собой перспективный подход к преодолению этих ограничений, позволяя получать информацию о структуре образца, недоступную классическим методам. Достоверность визуализации, как и любого детерминированного процесса, зависит от воспроизводимости полученных результатов.

Экспериментальная схема квантовой визуализации с использованием света низкой интенсивности, полученного в результате спонтанного параметрического рассеяния, включает в себя настройку полной визуализации, где лазер на 355 нм накачивает кристалл BBO, генерируя коллинеарные пары фотонов с пониженной энергией на 710 нм, а выходная грань кристалла отображается как на предметном стекле, содержащем образец, так и на ПЗС-камере, при этом используется линия задержки для компенсации электронных задержек в системе триггера.

Квантовая Корреляция: Новый Импульс для Визуализации

Квантовая визуализация представляет собой парадигматический сдвиг, использующий квантовую запутанность и неклассические корреляции для улучшения разрешения и чувствительности. В отличие от классических методов, квантовая визуализация преодолевает ограничения, связанные с обычным светом, открывая новые возможности анализа образцов. Ключевым элементом является создание и манипулирование квантовыми состояниями света, такими как сжатые состояния и состояния N00N, обладающими уникальными свойствами и позволяющими значительно улучшить характеристики визуализации. Состояния N00N позволяют достичь повышения разрешения, превосходящего дифракционный предел, за счет корреляций между фотонами. Новые методы визуализации, основанные на квантовых состояниях света, улучшают осевое разрешение до 2 раз, как продемонстрировано в квантовой оптической томографии когерентности (QOCT). Эти методы не только повышают качество изображения, но и снижают фототоксичность, что особенно важно для биологических образцов, благодаря уменьшению интенсивности освещения.

В схеме запутанной микроскопии в многофотонном флуоресцентном микроскопе два запутанных фотона направляются на флуорофоры, что приводит к поглощению пары фотонов, при этом многофотонное поглощение флуорофорами снижает количество фотонов, необходимых для освещения образца при фиксированном отношении сигнал/шум, минимизируя потенциальное повреждение, а квантовые измерения с использованием состояний N00N, где два коррелированных луча света освещают немного разные участки образца, позволяют повысить точность.

Регистрация Квантового Сигнала: Методы и Реализация

Для регистрации слабых сигналов в квантовой визуализации требуются высокочувствительные камеры, такие как камеры, чувствительные к одиночным фотонам. Эти камеры являются ключевым компонентом различных схем визуализации, позволяя обнаруживать чрезвычайно слабые световые сигналы. Классическая визуализация призраков, демонстрирует возможности коррелированного детектирования фотонов. В этой технике информация об объекте восстанавливается путем корреляции между двумя детекторами. Квантовые методы визуализации, такие как квантовая спектральная гетеродинная интерферометрия (SHI), демонстрируют потенциал достижения спектрального разрешения до 2 нм за счет использования квантовых корреляций. Визуализация ультраслабого фотонного излучения (UPE) показала предел обнаружения менее 103 фотонов/сек/см2, что позволяет визуализировать чрезвычайно слабые сигналы в биологических системах.

Трехмерная вычислительная визуализация призраков реализуется с помощью экспериментальной установки, в которой световой проектор освещает объект (голову) компьютерными случайными двоичными спеклями, четыре пространственно разделенных однопиксельных фотодетектора фиксируют отраженный свет, а записанные с этих детекторов сигналы обрабатываются для реконструкции вычислительного изображения для каждого канала обнаружения.

Квантовая Визуализация: Перспективы и Расширение Области Применения

Квантовая визуализация обладает огромным потенциалом в биомедицинской визуализации, позволяя проводить более раннюю и точную диагностику заболеваний за счет улучшения разрешения и контрастности. Такое улучшение достигается за счет использования квантовых свойств света для преодоления классических ограничений. В частности, квантовые корреляции в свете позволяют создавать изображения с более высокой детализацией и чувствительностью. Сочетание фотоакустической визуализации с квантовыми улучшениями обеспечивает более глубокое проникновение в ткани и получение более подробной анатомической информации. Квантовое сканирование, использующее запутанные фотоны, снижает уровень шума и повышает сигнал, что особенно важно при визуализации глубоко расположенных тканей. Квантовое световое полевое изображение (LFI) способно достигать в 10 раз большего углового разрешения по сравнению с классическим LFI, открывая новые возможности для трехмерной визуализации. Помимо медицины, квантовая визуализация находит применение в материаловедении, безопасности и фундаментальных исследованиях. Разработка квантовых сенсоров и методов обработки изображений открывает возможности для обнаружения и анализа материалов с беспрецедентной точностью. Каждый квант света, подобно элементу сложной мозаики, вносит свой вклад в создание целостной картины мира, лишенной избыточности и лишних деталей.

Визуализация ультраслабого света (UPE) с использованием квантового сенсора, такого как ПЗС/ЭПЗС-камера с высокой эффективностью обнаружения в видимом диапазоне, позволяет получать изображения образцов в полной темноте, а изображения, полученные с помощью ЭПЗС-камеры живых систем, таких как опухоль в теле мыши, лицо человека во сне и поврежденные листья, демонстрируют, что UPE является признаком жизнеспособности организма при поддержании постоянной температуры.

Исследование квантовых методов визуализации, представленное в данной работе, подчеркивает стремление к повышению разрешения, контрастности и чувствительности в биомедицинской оптике. Этот подход, опирающийся на неклассический свет и запутанность, требует математической строгости и доказательности. Как отмечал Луи де Бройль: «Всякий факт физики может быть объяснен лишь в том случае, если мы признаем, что вся материя обладает волновыми свойствами». Эта мысль созвучна с принципами, лежащими в основе квантовой визуализации, где свет рассматривается не только как поток частиц, но и как волна, несущая информацию о структуре и свойствах исследуемого объекта. Доказательность алгоритмов и корректность математических моделей – залог успешной реализации перспективных методов биомедицинской диагностики.

Что Дальше?

Представленный обзор, хотя и демонстрирует многообещающие перспективы квантово-оптических методов в биомедицинской визуализации, неизбежно наталкивается на суровую реальность. Утверждения о превосходстве квантовой запутанности или однофотонной эмиссии над классическими подходами требуют не просто демонстрации на лабораторных образцах, но и строгих доказательств корректности в условиях, приближенных к реальным биологическим тканям. До тех пор, пока шум и декогеренция не будут покорены математически, а не эмпирически, заявления о повышенном разрешении и контрастности остаются лишь элегантными гипотезами.

Перспективы гиперспектральной визуализации, использующей неклассический свет, безусловно, интригуют. Однако, алгоритмическая сложность обработки таких данных, вкупе с необходимостью создания стабильных и эффективных квантовых источников света, представляет собой серьезный вызов. Необходимо сместить акцент с простого увеличения количества информации к разработке методов, способных извлекать осмысленные данные из этого потока, игнорируя случайные флуктуации.

Будущее этого направления, вероятно, лежит в тесной интеграции квантовой оптики с передовыми алгоритмами машинного обучения и глубокого анализа данных. Доказательство того, что квантовые корреляции действительно приводят к улучшению диагностических возможностей, должно быть математически безупречным. Иначе, это всего лишь еще один пример красивой теории, столкнувшейся с упрямой реальностью.

Оригинал статьи: denisavetisyan.com/kvantovyj-vzglyad-na-biomediczinskuyu-vizualizacziyu

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают принципиально новый подход к расширению возможностей больших языковых моделей, наделяя их способностью формировать и использовать структурированную "семантическую рабочую область" для более глубокого понимания и обработки информации.

В основе системы лежит процесс формирования эпизодической памяти, где обширные текстовые данные сегментируются на семантически связанные фрагменты, преобразуемые оператором в локальные рабочие пространства, представленные в виде семантических графов, которые затем последовательно интегрируются в единую глобальную память, позволяя при ответах на вопросы извлекать релевантные части этой памяти посредством сопоставления именованных сущностей и реконструкции эпизодических сводок для последующей обработки языковой моделью и генерации ответа.

Предложенная архитектура Generative Semantic Workspace (GSW) позволяет языковым моделям моделировать мир и рассуждать о развивающихся событиях, используя вероятностное представление знаний.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их способность к логическому выводу и отслеживанию событий в длинных текстах остается ограниченной. В работе «Beyond Fact Retrieval: Episodic Memory for RAG with Generative Semantic Workspaces» предложена новая архитектура – Генеративное Семантическое Рабочее Пространство (GSW), – позволяющая LLM строить структурированное, интерпретируемое представление развивающейся ситуации и эффективно использовать внешнюю память. Эксперименты на корпусах длиной до 1 миллиона токенов показали, что GSW превосходит существующие подходы к поиску и генерации ответов на 20%, значительно сокращая при этом объем контекста, необходимого для работы модели. Не откроет ли это путь к созданию более разумных агентов, способных к долгосрочному планированию и рассуждению?

Пределы Контекста: Узкое Горлышко в Языковых Моделях

Несмотря на революцию, произведенную большими языковыми моделями (LLM) в обработке естественного языка, их производительность фундаментально ограничена фиксированным окном контекста. Это препятствует решению сложных задач, требующих анализа больших объемов информации и установления долгосрочных зависимостей.

Корень проблемы – квадратичная вычислительная сложность механизмов внимания (O(n2)). При увеличении длины последовательности вычислительные затраты растут экспоненциально, делая эффективную обработку длинных текстов практически невозможной.

Существующие подходы, такие как дополнение извлечением, часто оказываются хрупкими и испытывают трудности с пониманием нюансов. Они полагаются на предварительно извлеченные фрагменты, что может привести к потере контекста или внесению нерелевантных данных.

Ограничения контекстного окна – не просто техническая проблема, а отражение природы информации: хаос – это не сбой, а язык природы.

Структурированные Знания: RAG и За Его Пределами

Генерация с расширением извлечения (RAG) – перспективный подход к преодолению ограничений контекста LLM. В основе RAG – дополнение LLM релевантными внешними знаниями для генерации более точных и информативных ответов.

Эффективность RAG напрямую зависит от способности находить наиболее подходящую информацию. Часто используется семантическое сходство, вычисляемое на основе плотных векторных представлений фрагментов текста.

В разработанной системе вопросов и ответов (QA) сначала выполняется извлечение ключевых сущностей из запроса, которые затем сопоставляются с соответствующими экземплярами глав в базе знаний GSW посредством сопоставления строк; извлеченные краткие содержания сущностей ранжируются на основе их семантической близости к запросу, что позволяет получить наиболее релевантные ответы от LLM, при этом среднее количество токенов значительно сокращается благодаря лаконичности кратких содержаний и выбору только релевантных глав.

Однако простого извлечения текста недостаточно. Использование структурированных представлений знаний, таких как графы знаний, может значительно повысить точность и возможности рассуждения систем RAG. Результаты исследований показывают, что использование графов знаний позволяет снизить количество используемых токенов на 51% по сравнению с другими методами.

Генеративное Семантическое Пространство: Единая Архитектура

Предложенная модель Generative Semantic Workspace (GSW) – единая вычислительная структура для моделирования мировых знаний в виде структурированной, вероятностной семантики. В основе GSW – представление знаний не как набора фактов, а как динамической системы взаимосвязанных понятий, способной к адаптации и обогащению.

GSW состоит из двух основных компонентов: Operator Framework и Reconciler Framework. Operator Framework интерпретирует локальную семантику в пределах коротких контекстных окон, обеспечивая понимание текущей ситуации. Reconciler Framework интегрирует и обновляет структурированные представления знаний во времени, формируя целостную картину мира. Эти фреймворки функционируют посредством оперирования сущностями – Акторами, Ролями и Состояниями, что предоставляет надежный механизм для представления и рассуждения о динамичных ситуациях.

В предложенной модели эпизодической памяти, вдохновленной структурой мозга, гиппокампальная система (DG, CA3, CA1) и неокортикальные области (NC) служат основой для модулей Reconciler (извлечение, рабочее пространство, обновление) и Operator (семантическое извлечение на основе LLM), что обеспечивает биологически вдохновленную и интерпретируемую модель для моделирования мировых знаний из текстовых данных.

Взаимодействие между Operator Framework и Reconciler Framework позволяет GSW эффективно обрабатывать и интегрировать новую информацию, разрешать противоречия и формировать согласованное представление о мире. Это открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных к обучению, адаптации и рассуждению в сложных и динамичных условиях.

Оценка Эпизодической Памяти в Пространственно-Временном Контексте

Критически важным аспектом интеллекта является эпизодическая память – способность запоминать конкретные события, привязанные к уникальным пространственно-временным контекстам. Она позволяет не просто хранить информацию, но и воспроизводить пережитый опыт, что является основой для обучения и адаптации.

Для оценки способности больших языковых моделей (LLM) к подобному типу вспоминания разработан Episodic Memory Benchmark. Этот тест требует от модели не только извлечения фактов, но и проведения логических рассуждений о времени и месте, что значительно повышает сложность задачи.

GSW, работающая на базе GPT-4o, демонстрирует высокую эффективность в решении данного теста, достигая передового результата F1-score в 0.85. На EpBench-2000 GSW опережает ближайший аналог на 15% по показателю F1-score и демонстрирует Recall в 0.822 в категории 6+ Cues, что примерно на 20% выше, чем у HippoRAG2.

Каждый новый слой памяти – это не просто хранилище фактов, а эхо прошедшего, предрекающее будущие сбои.

К Долгосрочному Рассуждению и Адаптивному Интеллекту

Архитектура GSW представляет подход к представлению знаний, который отделяет репрезентацию знаний от ограничений фиксированного размера контекстного окна. Это открывает возможности для реализации действительно долгосрочного рассуждения, выходящего за рамки традиционных моделей обработки естественного языка.

Структурированный подход, используемый в GSW, обеспечивает эффективное обновление и адаптацию знаний. Это позволяет искусственным интеллектам непрерывно учиться и совершенствовать свое понимание мира, интегрируя новую информацию без потери контекста предыдущих знаний. В отличие от систем, полагающихся на большие языковые модели с фиксированным контекстом, GSW позволяет динамически расширять базу знаний.

Будущие исследования будут направлены на масштабирование GSW для работы с еще более крупными базами знаний и изучение его применения к более широкому спектру сложных задач, требующих рассуждений. Особое внимание будет уделено оптимизации алгоритмов поиска и извлечения знаний из графовой структуры для повышения эффективности и скорости работы системы.

Исследование представляет собой не просто улучшение систем поиска информации, а создание полноценной экосистемы памяти для больших языковых моделей. Авторы предлагают концепцию Generative Semantic Workspace (GSW), позволяющую LLM формировать структурированное, вероятностное представление мира, что особенно важно при работе с длинными, динамично меняющимися повествованиями. Этот подход напоминает о мудрости Брайана Кернигана: «Простота — это высшая сложность». Подобно тому, как GSW стремится к элегантному представлению сложных данных, Керниган подчеркивает ценность лаконичности и ясности. Создание такого “внутреннего мира” для LLM – это не попытка построить идеальную систему, а скорее выращивание сложной структуры, способной адаптироваться и эволюционировать, учитывая постоянные изменения в поступающей информации.

Что дальше?

Предложенная работа, как и любая попытка обуздать хаос долговременной памяти, лишь аккуратно отодвигает завесу над бездной нерешенных вопросов. Создание "генеративного семантического пространства" – это не строительство, а скорее взращивание, и каждое решение об организации знаний – это пророчество о будущем сбое. Попытки формализовать "мировую модель" внутри LLM неизбежно столкнутся с проблемой репрезентации: как удержать текучесть реальности, не превратив её в застывший артефакт? Ведь сама суть повествования – в его эволюции, в постоянном пересмотре прошлого.

Очевидно, что истинный прогресс потребует смещения фокуса с совершенствования алгоритмов поиска на понимание механизмов забывания. Не менее важной задачей является разработка методов оценки "правдоподобия" или "когерентности" создаваемой модели мира – как отличить правдоподобную иллюзию от истинного знания? Настоящая система не должна просто отвечать на вопросы, она должна уметь удивляться, признавать собственную некомпетентность и, возможно, даже мечтать.

В конечном итоге, задача состоит не в создании идеальной памяти, а в обучении LLM жить с несовершенством, с неточностями и противоречиями. Ведь взросление системы – это не устранение ошибок, а принятие их как неотъемлемой части её существования. И тогда, возможно, эти искусственные "воспоминания" начнут напоминать не просто данные, а эхо пережитого опыта.

Оригинал статьи: denisavetisyan.com/pamyat-kak-osnova-razuma-novyj-podhod-k-generaczii-otvetov

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Маск заявил, что в течение 20 лет люди смогут "жить вечно" — перенеся сознание в тело робота

По словам Илона Маска, технологии типа Neuralink со временем позволят создавать цифровую копию человеческого сознания и загружать ее в андроидов Optimus. Он сказал, что такая копия не будет полностью идентична оригиналу, но сохранит основные черты личности, воспоминания и способ мышления.

Таким образом, по мнению Маска, человечество стоит на пороге цифрового бессмертия, где граница между биологической и машинной формой жизни постепенно стирается.

Мне лично эта новость напоминает серию из Чёрного зеркала, когда девушке пришлось сделать операцию и перенести часть сознания в облако. Компания сделала операцию бесплатно, но потом включила тарифы по подписке и чтобы просто нормально жить пришлось платить деньги. Представьте как легко будет управлять людьми в такой конфигурации?

P.S. Оставляю ссылку на свой Телеграм канал! Там я публикую про IT, ИИ, инвестиции, маркетинг и методологии формирования спроса.

Если вам интересно как применять AI в своём бизнесе, можете посетить мой канал:

👉 Мой телеграмм канал: https://t.me/imironov_tech