- Ученые из Иллинойсского университета повышают точность АСМ с помощью ИИ, раскрывая наноуровневые особенности.
- Их алгоритм устраняет влияние ширины зонда, демонстрируя трехмерные поверхности материалов в деталях.
- При наличии большего объема данных они стремятся улучшить визуализацию АСМ для прорывов в нанотехнологиях.
В прорывном развитии ученые из Иллинойсского университета в Урбана-Шампейн использовали силу искусственного интеллекта (ИИ) для революционизации атомно-силовой микроскопии (АСМ). АСМ, являющаяся неотъемлемой частью нанотехнологий, долгое время страдала от ограничений, накладываемых размером зонда, что ограничивало разрешение поверхностей материалов, которые он может точно отображать в трех измерениях.
Исследовательская группа под руководством профессора Инцзе Чжана из кафедры материаловедения и инженерии разработала алгоритм глубокого обучения для преодоления этого ограничения. Описанная в уважаемом журнале Nano Letters, их инновация на основе ИИ превосходит существующие методы, позволяя микроскопам выделять особенности материалов, меньшие, чем кончик зонда, с беспрецедентной точностью.
Расшифровка глубины с помощью глубокого обучения
В основе их прорыва лежит структура кодировщика-декодировщика, тщательно обученная устранять влияние ширины зонда на изображения АСМ. Лалитх Бонагири, ведущий автор исследования и аспирант в группе Чжана, подчеркнул значимость этого подхода на основе ИИ, который тщательно кодирует исходные изображения АСМ, устраняет нежелательные эффекты и декодирует их в точные представления поверхностей материалов.
Традиционно микроскопические техники в основном ограничивались предоставлением двумерных снимков поверхностей материалов. Однако АСМ выделяется тем, что предоставляет комплексные топографические карты, демонстрируя профили высоты поверхностных особенностей. Однако, когда поверхностные особенности приближаются к масштабу кончика зонда — примерно 10 нанометров — разрешение микроскопа снижается. Команда Чжана смело взялась за решение этой проблемы, предложив детерминированное решение, которое преодолевает традиционные ограничения.
Обучение для трансформации
Исследователи создали искусственные изображения сложных трехмерных структур и смоделировали показания АСМ для обучения своего алгоритма. Алгоритм был тщательно разработан для манипулирования этими смоделированными изображениями АСМ, извлекая скрытые особенности, маскируемые эффектами размера зонда. Бонагири выделил нестандартный подход, особенно решение отказаться от типичных шагов обработки изображений ИИ, чтобы сохранить абсолютную яркость и контрастность, повышая эффективность алгоритма.
В убедительном демонстрации возможностей своего ИИ команда синтезировала наночастицы золота и палладия с точно известными размерами на кремниевой подложке. Примечательно, что алгоритм бесшовно устранил эффекты кончика зонда, точно идентифицировав и охарактеризовав сложные трехмерные особенности наночастиц. Чжан подчеркнул, что хотя это достижение является значительным этапом, оно лишь поверхностно затрагивает потенциал ИИ в расширении возможностей АСМ.
Заглядывая в будущее, траектория ясна — совершенствование и расширение. Чжан видит дальнейшие улучшения благодаря продолжению обучения на более обширных и разнообразных наборах данных. Как и во всех алгоритмах ИИ, итеративные улучшения находятся в перспективе, обещая еще большие шаги в раскрытии тайн наномасштабных ландшафтов.
Слияние ИИ и АСМ, возглавляемое Иллинойсским университетом в Урбана-Шампейн, знаменует новую эру в наномасштабной визуализации. Преодолевая ограничения традиционных методологий, это новаторское исследование обещает беспрецедентные знания о материалах и биологических системах и прокладывает путь для трансформирующих достижений в разработке наноэлектроники.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com не несет ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем провести независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любого инвестиционного решения.
Джеймс Киноти
Энтузиаст криптовалют Джеймс получает удовольствие от обмена знаниями в области финтеха, криптовалют, блокчейна и передовых технологий. Его главная страсть — новейшие инновации в криптоиндустрии, криптогейминг, искусственный интеллект, технологии блокчейна и другие смежные направления. Его миссия: быть в курсе трансформационных приложений в различных отраслях.
