Ученые разработали самоуправляемую методику микроскопии с использованием искусственного интеллекта

Ученые из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США создали автономную, или самоуправляемую, методику микроскопии. Она использует искусственный интеллект (ИИ) для выборочного сканирования наиболее интересных точек на образце.

В отличие от традиционного растрового сканирования точка за точкой, этот инновационный подход идентифицирует кластеры интересных особенностей, пропуская однородные области.

"Многие области образца можно безопасно игнорировать или, по крайней мере, не сканировать интенсивно, но области, где есть разрывы и границы, могут давать подавляющее большинство информации об образце", — пояснил Чарудатта (C.D.) Патак, один из авторов исследования, опубликованного в Nature Communications.

Как это работает

Алгоритм ИИ начинает процесс сканирования с выбора набора случайных точек на образце. Затем он одновременно собирает данные с этих точек, предсказывая последующие точки интереса. Эта возможность предсказания в реальном времени позволяет значительно ускорить сбор данных, исключая необходимость вмешательства человека.

"Исключение человеческого компонента из процесса предсказания экономит массу времени и действительно ускоряет эксперимент", — отметил Саугат Кандел, ведущий автор исследования.

Преимущества и применение

Этот подход особенно ценен на установках, подобных Advanced Photon Source (APS) в Аргонне, где время работы пучка — ценный ресурс. Сокращая время сбора данных, ученые могут провести больше экспериментов.

"Способность автоматизировать эксперименты с помощью ИИ значительно ускорит научный прогресс в ближайшие годы", — заявил Мэтью Черукара, соавтор исследования.

Важно, что модель ИИ не требует обучения на специализированном наборе данных. "ИИ можно обучить на общем изображении, и он сразу понимает, как распознать области интереса", — сказала соавтор Цичао (Венди) Ди.

Технология имеет широкий спектр потенциального применения. "От рентгеновской микроскопии до электронной микроскопии и атомно-зондовой микроскопии — любое исследование, требующее 2D-сканирования, может быть ускорено с помощью этой методики", — отметил соавтор Тао Чжоу.

Эта методика открывает новые возможности для научных исследований, позволяя ученым быстро сканировать образцы и получать ключевую информацию о материалах.