Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Industrial Internet of Things >> Датчик

Использование ИИ для раскрытия полного потенциала электронных микроскопов

С разрешением в 1000 раз больше, чем у светового микроскопа, электронные микроскопы исключительно хоромы в визуализации материалов и детализации их свойств. Исследователи Лаборатории Аргонна Министерства энергетики США (DOE) демонстрируют, что передовые программные разработки и структура искусственного интеллекта (ИИ) могут толкать их производительность еще дальше.

Использование ИИ для раскрытия полного потенциала электронных микроскопов

Помимо создания увеличенных изображений, техники электронной микроскопии также захватывают информацию о свойствах материалов, таких как намагниченность и электростатический потенциал, который является энергией, необходимой для перемещения заряда против электрического поля. Информация хранится в свойстве электронной волны, известном как фаза. Фаза описывает положение или синхронизацию точки в цикле волны, такую как точка, где волна достигает своего пика.

Извлечение фазовых данных, однако, является десятилетиями проблема для ученых. Информация, такая как намагниченность и электрические потенциалы, переносится фазой электронной волны и теряется в процессе получения изображения.

Чтобы позволить ученым получать доступ к таким данным, исследователи Аргонна предложили использовать инструменты, созданные для обучения глубоких нейронных сетей, формы искусственного интеллекта (ИИ), имитирующей человеческий мозг и требующей обучающих алгоритмов.

С обучающими данными команда исследователей Аргонна продемонстрировала способ восстановления фазовой информации, а также важной информации об их электронном микроскопе, включая пространственное разрешение, точность и чувствительность микроскопии. ИИ-включенный анализ высокого разрешения изображений — процесс, известный как «режим обратного автоматического дифференцирования» — определяет атомные позиции для вывода физических свойств материалов.

Исследователи восстанавливают крошечные сдвиги в фазе, и в свою очередь получают информацию о малых изменениях в намагниченности и электростатическом потенциале, все без необходимости дорогих апгрейдов оборудования.

Читать отчет .

Для получения дополнительной информации свяжитесь с Лабораторией Аргонна; 630-252-2000.


Датчик

  1. Искусственный интеллект в ритейле: доказанные выгоды, а не модная волна
  2. Как ИИ усиливает силу Интернета вещей
  3. Как ИИ трансформирует ландшафт Интернета вещей
  4. Tableau: превращение сырых данных в стратегические инсайты
  5. ИИ, машинное и глубокое обучение: ключевые различия и принципы работы
  6. Лучшие сценарии применения ИИ: максимизация эффективности и инноваций
  7. Как ИИ революционизирует производство и обработку: интервью с Мэттом Данфордом
  8. Робототехника на базе ИИ: передовая интеллектуальная машина
  9. ИИ-ассистенты трансформируют туристическую индустрию: принятие интеллектуальных решений завтрашнего дня
  10. ИИ: преимущества, риски и влияние на промышленность