11 岁女孩自学开发 AI 程序检测眼部疾病,准确率高达 70 %
整理 | 朱珂欣
10 岁时开发“创新” 之作
10 岁时开发“创新” 之作
Ogler EyeScan ,是 Leena Rafeeq 在 10 岁时开发的 AI 应用程序。
通过使用先进的计算机视觉和机器学习算法,可以分析光线和颜色强度、距离和查找点,从而在帧范围内定位眼睛。同时,Ogler EyeScan 还可以识别任何光线爆发问题,以及眼睛是否完全位于扫描仪框架内。
(图源:LinkedIn 截图)
通过一段演示视频,Leena Rafeeq 展示了 Ogler EyeScan 如何帮助她识别 Arcus,黑色素瘤,翼状胬肉和白内障等疾病的过程。
Leena Rafeeq 还透露了这款应用程序的“创新之处”:Ogler EyeScan 是使用 SwiftUI 原生创建的,经过六个月的研究和开发,没有任何第三方库或软件包。
据 NDTV 在 Twitter 上的报道,Leena Rafeeq 称:“自己的父母非常支持自己学习 AI ”。毋庸置疑,这也在一定程度上为 Ogler EyeScan 的诞生奠定了基础。
(图源:Twitter 截图)
从计算机视觉到 iOS 开发,一切自学
值得一提的是,从 Ogler EyeScan 的计算机视觉到 iOS 开发,都是由 eena Rafeeq 自学完成。
在开发过程中,她学习了许多关于眼睛状况、计算机视觉、算法、机器学习模型和苹果 iOS 开发高级水平的知识,包括传感器数据、AR、CreateML 、CoreML 等。
同时,她也大方的分享了目前所面临的问题 —— 由于捕获扫描所需的距离而导致的眩光和灯光爆发。为解决此问题,她正在部署与光相关的问题的指标和检测,使用户能够重新进行扫描。Leena Rafeeq 也表示,很乐意接受大家的建议和反馈,自己将不断地提升 Ogler EyeScan 的能力。
始于热爱,打破年龄局限
显然,小小年纪就致力于成为开发者的 Leena Rafeeq ,一切都始于她的兴趣和热爱。从她的 LinkedIn 中可知,将喜欢的代码图片作为背景。此外,相关动态中也展现出非常关注大型语言模型(LLM)、GPT-4 、新型神经网络技术等话题。
(图源:LinkedIn 截图)
反观国内,也不乏对 AI 充满兴趣的“小开发者们”。
年仅 12 岁的郭佳慧 ,在疫情期间,用百度飞桨 EasyDL 开发平台做了一款“智能口罩模型”,帮助志愿者检测疫情期间进出人员口罩的佩戴情况。口罩检测项目上线后,实现了 3000 多次的调用。
东北大学的高鸿志,在疫情“困"在家里的时间里关注 AI ,随后对这一领域产生了浓厚的兴趣,一年后用 AI 做出了一个治理沙漠机器人。
时下,在 ChatGPT 火爆出圈后, AI 成为大家茶余饭后谈论的话题。眼看着技术大牛们纷纷投身大潮,AI 的应用前景正在不断拓展,开发者的年纪似乎也不在受限。未来,或许还会涌现更多像 Leena Rafeeq 一样的让人意想不到的小开发者,你期待吗?可以在评论区留言和讨论。
参考链接:
https://www.hindustantimes.com/technology/kerala-girl-11-develops-ai-app-to-detect-eye-diseases-101679970586298.html
https://www.linkedin.com/in/leena-rafeeq-938498259/?locale=zh_CN
https://new.qq.com/rain/a/20210504A04OU100