A primeira etapa em treinar um sistema de aprendizagem profundo envolve encontrar um grande corpus dos dados. Para isto, o solar teamed acima com Kristen Harris, um professor da neurociência na Universidade do Texas em Austin e um dos peritos principais na microscopia do cérebro.
Seus protocolos são usados em todo o mundo. Fez a ciência aberta antes que estêve fresca. Obtem imagens incredibly detalhadas e tem colaborado com o Salk por um número de anos.”
Harris ofereceu a solar tantos dados quanto ele necessário para treinar. Então, usar o super-computador independente no Texas avançou o centro de elaboração (TACC) e os diversos dias da computação contínua, criou analogs da baixo-definição das imagens de alta resolução do microscópio e treinou uma rede de aprendizagem profunda naqueles pares da imagem.
“TACC foi incredibly útil,” Solar disse. “Forneceram-nos o hardware para fazer o treinamento antes que nosso cabelo caiu para fora e desde que nós com experiência computacional e ajudados mesmo a executar experiências computacionais para ajustar nosso processo.”
Infelizmente, o solar tenta primeiramente criar versões da super-definição de imagens da baixo-definição era mal sucedido. “Quando nós tentamos testar o sistema nos dados da baixa definição de mundo real que eram muito mais ruidosos do que nossos dados do treinamento da baixa definição, a rede não fez tão bem.”