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Ein Team von Forschern der University of California (UCLA) beschäftigt sich mit der Suche nach effizienteren Möglichkeiten Krebs-Biomarker, Viren und Proteine zu erkennen. Vielversprechend klingt ihr neuestes Projekt: Ein 3D-gedruckter-Prototyp-Detektor mit inkludiertem Sensor, der durch maschinelle Lerntechniken modifiziert werden kann. Dieser könnte die Behandlung und Diagnose von schweren Infektionen und Krankheiten verbessern.
Es gibt Tausende von verschiedenen LED-Typen, die für den Sensor verwendet werden können. Die Technik des Prototypen erlaubt es ihm aufgrund eines Algorythmus selbst zu lernen und zu entscheiden, die vier am besten geeigneten Lichtquellen auszuwählen, abhängig davon welches Bio-Ziel zu erfassen ist. Durch diese Methode können Proben viel effizienter und genauer bestimmt werden.
Die 3D-Drucktechnologie ermöglicht es, den Prototyp billig zu machen, aber dennoch stabil- und entsprechend für unterschiedliche Situationen modifizierbar zu sein.
Ozcan und sein Team berichten, dass ihre Arbeit außerdem als Smartphone-Gadget konzipiert werden könnte. Dies würde die Produktionskosten weiter senken und die Cloud-Verbindung sowie die Rechenleistung der Smartphones nutzen.
