Nanometrisis Success Story: Ανάπτυξη καινοτόμου λύσης για την βελτιώση της αποτελεσματικότητας και αξιοπιστίας των μετρήσεων της Nanometrisis

Μια ακόμη επιτυχημένη ιστορία (success story) αποτελεί η συνεργασία της  εταιρείας Nanometrisis και του smartHEALTH. Η Nanometrisis, μέσω της συνεργασίας αυτής, αντιμετώπισε αποτελεσματικά τις ψηφιακές της προκλήσεις, με σκοπό τη βελτίωση της ανάλυσης των εικόνων και τη βελτιστοποίηση των μετρήσεών της, βασιζόμενη σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.

Βασικές Πληροφορίες

Η Nanometrisis είχε στόχο τη βελτίωση της ακρίβειας, της ταχύτητας και της αυτοματοποίησης των μετρήσεων συγκέντρωσης παθογόνων μικροοργανισμών, μέσω της ανάλυσης εικόνων.

🔹Τεχνολογίες που χρησιμοποιήθηκαν: Μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) για ανάλυση εικόνων.

🔹Περίοδος Συνεργασίας: Απρίλιος 2024 – Μάρτιος 2025

🔹Παρεχόμενες Υπηρεσίες: Ανάλυση εικόνων μέσω AI και αυτοματοποιημένη επεξεργασία δεδομένων.

Η Ανάγκη

Η εταιρεία αντιμετώπιζε μια σημαντική πρόκληση στον τομέα της ανάλυσης εικόνων, και συγκεκριμένα στην πρόβλεψη της συγκέντρωσης σε παθογόνους μικροοργανισμούς. Οι υπάρχουσες μέθοδοι παρουσίαζαν περιορισμούς όσον αφορά την ακρίβεια, την ταχύτητα και την αυτοματοποίηση των διαδικασιών. Η ανάγκη επικεντρωνόταν στην ανάπτυξη μιας καινοτόμου λύσης που θα μπορούσε να βελτιώσει τη συνολική αποτελεσματικότητα και αξιοπιστία των μετρήσεων.

Βασικές απαιτήσεις:

🔹 Αυτοματοποίηση της ανάλυσης – Οι παραδοσιακές μέθοδοι βασίζονταν σε μεγάλο βαθμό σε χειροκίνητες διαδικασίες, γεγονός που οδηγούσε σε αυξημένο χρόνο επεξεργασίας και πιθανότητα ανθρώπινου λάθους. Ήταν απαραίτητη η ανάπτυξη ενός λογισμικού που θα εξασφάλιζε ταχύτερη και πιο αξιόπιστη επεξεργασία δεδομένων.

🔹 Ακρίβεια και επαναληψιμότητα – Οι αναλύσεις απαιτούν εξαιρετικά υψηλή ακρίβεια, κάτι που οι υπάρχουσες τεχνικές δεν μπορούσαν πάντα να εγγυηθούν. Η νέα λύση έπρεπε να διασφαλίζει ακριβή και επαναλήψιμα αποτελέσματα, μειώνοντας το περιθώριο σφάλματος.

🔹 Διαφάνεια και εύκολη διαχείριση δεδομένων – Η διαχείριση μεγάλων όγκων δεδομένων απαιτούσε ένα σύστημα που να επιτρέπει γρήγορη πρόσβαση, οπτικοποίηση και ανάλυση, διευκολύνοντας τόσο τους ερευνητές όσο και τις βιομηχανικές εφαρμογές.

Με βάση αυτές τις ανάγκες, η εταιρεία αναζήτησε μια λύση που θα συνδύαζε καινοτόμες τεχνολογίες ανάλυσης δεδομένων, προσφέροντας βέλτιστη απόδοση και αξιοπιστία στις διαδικασίες της.

Η λύση

Για την αντιμετώπιση των προκλήσεων που είχε η εταιρεία στην ανάλυση δεδομένων εικόνων, αναπτύχθηκε μια προηγμένη λύση, η οποία ενσωματώνει τεχνολογίες αιχμής για την αυτοματοποίηση, την ακρίβεια και την αποδοτικότητα των μετρήσεων.

Η λύση βασίστηκε σε ένα σύστημα ανάλυσης δεδομένων, το οποίο αξιοποιεί αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και τεχνικές επεξεργασίας εικόνας. Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης (AI) επέτρεψε τη βελτίωση της ακρίβειας, την ταχύτερη ανάλυση και την ελαχιστοποίηση των ανθρώπινων σφαλμάτων.

🔹 Αυτοματοποιημένη επεξεργασία δεδομένων – Η λύση μπορεί να αναλύει μεγάλους όγκους δεδομένων αυτόματα, εξοικονομώντας πολύτιμο χρόνο και μειώνοντας την ανάγκη για χειροκίνητη παρέμβαση.

🔹 Υποστήριξη πολλαπλών τύπων δεδομένων και αρχείων – Η πλατφόρμα σχεδιάστηκε ώστε να μπορεί να διαχειριστεί διαφορετικά είδη πειραματικών δεδομένων και εικόνων, αυξάνοντας τη χρηστικότητα και την ευελιξία της.

🔹 Δυνατότητα προσαρμογής και επεκτασιμότητας – Η λύση μπορεί να προσαρμοστεί και να επεκταθεί, προσφέροντας δυνατότητα ενσωμάτωσης νέων λειτουργιών και αλγορίθμων στο μέλλον, ανάλογα με τις ανάγκες της εταιρείας.

Η Υλοποίηση

Η ανάπτυξη της λύσης ακολούθησε μια ευέλικτη και επαναληπτική προσέγγιση (Agile), επιτρέποντας τη συνεχή προσαρμογή του συστήματος με βάση την ανατροφοδότηση των χρηστών και τα δεδομένα που προέκυπταν από τις δοκιμές. Ο σχεδιασμός και η υλοποίηση πραγματοποιήθηκαν σε διαδοχικές φάσεις ανάπτυξης, αξιολόγησης και βελτιστοποίησης, εξασφαλίζοντας έτσι την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια της τελικής λύσης.

Βασικά Στάδια Υλοποίησης:

🔹 Ανάλυση απαιτήσεων και σχεδιασμός – Η διαδικασία ξεκίνησε με τη συλλογή των απαιτήσεων των τελικών χρηστών και την ανάλυση των περιορισμών των υφιστάμενων μεθόδων. Στη συνέχεια, καθορίστηκαν οι τεχνολογικές επιλογές και οι βασικές λειτουργικότητες της λύσης.

🔹 Ανάπτυξη αλγορίθμων και τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων – Χρησιμοποιήθηκαν προηγμένες τεχνικές επεξεργασίας εικόνας και μηχανικής μάθησης για την ανάλυση δεδομένων εικόνας. Οι αλγόριθμοι αναπτύχθηκαν με βάση πραγματικά δεδομένα και εκπαιδεύτηκαν σε ένα σύνολο δοκιμών ώστε να βελτιωθεί η ακρίβεια και η επαναληψιμότητα των αποτελεσμάτων.

🔹 Επαλήθευση και συγκριτικές δοκιμές – Οι αλγόριθμοι επικυρώθηκαν μέσω συγκριτικών δοκιμών με υφιστάμενες μεθόδους μέτρησης, προκειμένου να διασφαλιστεί η υπεροχή τους σε ακρίβεια, ταχύτητα και ευελιξία. Έγιναν αναλύσεις σφάλματος, βελτιστοποιήσεις παραμέτρων και δοκιμές με διαφορετικά σύνολα δεδομένων.

Τα οφέλη

Η ανάπτυξη της λύσης παρείχε σημαντικά πλεονεκτήματα στον αποδέκτη, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα, την ακρίβεια και την αξιοπιστία των διαδικασιών ανάλυσης δεδομένων.

Βασικά αποτελέσματα:

🔹 Αυξημένη ακρίβεια μετρήσεων – Το σύστημα έχει ως στόχο τη μείωση των σφάλματων που προέκυπταν από τη χειροκίνητη ανάλυση, εξασφαλίζοντας μεγαλύτερη συνέπεια και επαναληψιμότητα.
🔹 Προσαρμοστικότητα και επεκτασιμότητα – Η λύση σχεδιάστηκε ώστε να προσαρμόζεται σε μελλοντικές ανάγκες, προσφέροντας τη δυνατότητα περαιτέρω ανάπτυξης και επέκτασης.

Συνολικά οφέλη:

🔹 Αυξημένη παραγωγικότητα λόγω της μείωσης του απαιτούμενου χρόνου ανάλυσης.

🔹 Βελτιωμένη ποιότητα δεδομένων και επιστημονικών αποτελεσμάτων.

🔹 Ενίσχυση της καινοτομίας μέσω της χρήσης προηγμένων τεχνολογιών μηχανικής μάθησης.

Ακολουθήστε μας στα Social Media για να ενημερώνεστε σχετικά με τις δράσεις μας: Facebook, LinkedIn, Twitter