Исследование микромира – это увлекательное занятие, позволяющее узнать много нового и интересного. Элементарные микроскопы появились очень давно и сразу же буквально перевернули представление человека о мире. Современные микроскопы обладают куда большими возможностями, но и у них имеются ограничения и погрешности. Чтобы справиться с возможными неточностями, исследователи подключили к анализу получаемых данных искусственный интеллект.

Увеличенный мир

Самые первые микроскопы, впрочем, как и современные, использовали оптику, чтобы увеличить объекты, находящиеся на предметном стекле. Со временем микроскопы совершенствовались, а кратность увеличения постоянно росла, но этого оказалось слишком мало для проведения современных исследовательских работ. В начале 1930-х годов появился первый электронный микроскоп, но лишь через 30 лет его усовершенствовали для широкого использования. В отличие от обычного оптического, здесь вместо света используются электроны, разогнанные специальными магнитными линзами. Благодаря точной фокусировке электронного пучка кратность увеличения возросла в среднем в 10000 раз, но и здесь не обошлось без проблем.

Для того, чтобы построить понятное человеку изображение, полученное при помощи электронного микроскопа, специальные датчики анализируют используемый поток электронов. Электроны ведут себя подобно волнам, поэтому их анализ позволяет получить большое количество информации о материале, с которым электроны взаимодействовали. Среди прочего, можно определить степень намагничивания материала и его электростатический потенциал, что было бы крайне важным в производстве разнообразной электроники и в исследованиях новых материалов. Вот только получить эти данные никак не представлялось возможным: они терялись во время измерения характеристик электронов.

Искусственный интеллект в вопросах визуализации

О проблеме известно уже более десяти лет, она периодически всплывает в разных областях, таких как рентгеновская визуализация и электронная микроскопия. Её, в основном, старались решить, совершенствуя техническую часть, что является крайне дорогим и непростым занятием. Свой подход к решению проблемы представили исследователи из Аргоннской национальной лаборатории, принадлежащей Министерству энергетики США. Они предложили использовать программное обеспечение, а точнее, нейронные сети. Специалисты уверены, что благодаря передовым разработкам в сфере программного обеспечения можно существенно увеличить чувствительность электронного микроскопа и расширить его функционал, получая более подробную информацию о различных материалах. По их мнению, это позволит избежать крайне дорогостоящей замены оборудования.

Для решения проблемы сотрудники Аргоннской национальной лаборатории предлагают использовать глубокие нейронные сети, форму искусственного интеллекта. Применив для обучения нейросети уже существующие методы, исследователи смогут с его помощью «додумать» несуществующие данные, например, те, что теряются в процессе исследования объектов. Таким образом, обработав входную и выходную информацию, можно найти те самые сведения о степени намагниченности и электростатическом потенциале. Также использование нового метода должно помочь увеличить точность электронного микроскопа, всё это без замены оборудования на более современное. Пока что этот процесс существует только в теории, будет ли он применён на практике и насколько окажется эффективным, покажет время.

Понравилась эта новость? Подпишись на нас в соцсетях!