Искусственный интеллект увеличивает полезность электронных микроскопов

Благодаря разрешению, в 1000 раз превышающему разрешение светового микроскопа, электронные микроскопы исключительно хороши для визуализации материалов и детализации их свойств. Исследователи из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) демонстрируют, что передовые разработки программного обеспечения и структура искусственного интеллекта (ИИ) могут еще больше повысить их производительность.

Наряду с созданием увеличенных изображений методы электронной микроскопии также собирают информацию о свойствах материала, таких как намагниченность и электростатический потенциал, то есть энергия, необходимая для движения заряда против электрического поля. Информация хранится в свойстве электронной волны, известном как фаза. Фаза описывает местоположение или время точки в цикле волны, например точку, где волна достигает своего пика.

Однако получение фазовых данных — проблема, стоящая перед учеными десятилетиями. Такая информация, как намагниченность и электрические потенциалы, переносится фазой электронной волны и теряется в процессе получения изображения.

Чтобы предоставить ученым доступ к таким данным, исследователи из Аргонна предложили использовать инструменты, созданные для обучения глубоких нейронных сетей — формы искусственного интеллекта (ИИ), которая имитирует человеческий мозг и требует алгоритмов обучения.

С помощью обучающих данных исследовательская группа из Аргонна продемонстрировала способ восстановления информации о фазе, а также важной информации об их электронном микроскопе, включая пространственное разрешение, точность и чувствительность микроскопии. Анализ изображений с высоким разрешением с помощью ИИ — процесс, известный как «автоматическая дифференциация в обратном режиме», — определяет положение атомов, чтобы сделать вывод о физических свойствах материалов.

Исследователи фиксируют крошечные фазовые сдвиги и, в свою очередь, получают информацию о небольших изменениях намагниченности и электростатического потенциала, и все это без необходимости дорогостоящих обновлений оборудования.

Читать отчет .

Для получения дополнительной информации обращайтесь в Аргоннскую национальную лабораторию; 630-252-2000 .