Революция в атомно-силовой микроскопии: представлен прорыв в области искусственного интеллекта

В результате новаторского открытия ученые из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн использовали возможности искусственного интеллекта (ИИ) для революционного преобразования атомно-силовой микроскопии (АСМ). АСМ, являющаяся неотъемлемой частью нанотехнологий, долгое время сталкивалась с ограничениями, накладываемыми размером зонда, что ограничивало разрешение поверхностей материалов, которые она могла точно отображать в трех измерениях.

Исследовательская группа под руководством профессора Инцзе Чжана с кафедры материаловедения и инженерии разработала алгоритм глубокого обучения для преодоления этого ограничения. Подробно описанная вsteemжурнале Nano Letters, их инновация в области искусственного интеллекта превосходит существующие методы, позволяя микроскопам с беспрецедентной точностью различать особенности материала, меньшие, чем кончик зонда.

Искусственный интеллект расшифровывает глубины с помощью глубокого обучения

В основе их прорыва лежит тщательно обученная структура кодировщика-декодера, предназначенная для устранения влияния ширины зонда на изображения АСМ. Лалит Бонагири, ведущий автор исследования иdent в группе Чжана, подчеркнул значимость этого подхода, основанного на искусственном интеллекте, который тщательно кодирует необработанные изображения АСМ, удаляет нежелательные эффекты и декодирует их в точные представления поверхностей материалов.

Традиционно методы микроскопии в основном ограничивались получением двухмерных снимков поверхностей материалов. Однако АСМ выделяется тем, что позволяет получать исчерпывающие топографические карты, демонстрирующие профили высоты поверхностных особенностей. Тем не менее, когда поверхностные особенности приближаются к масштабу кончика зонда — приблизительно 10 нанометров — разрешение микроскопа снижается. Команда Чжана смело взялась за решение этой проблемы, предложив детерминированное решение, которое defiтрадиционные ограничения.

Тренинг для трансформации

Исследователи создали искусственные изображения сложных трехмерных структур и смоделировали показания АСМ для обучения своего алгоритма. Алгоритм был тщательно разработан для обработки этих смоделированных изображений АСМ, позволяяtracскрытые особенности, замаскированные размерами зонда. Бонагири подчеркнул нетрадиционный подход, в частности, решение отказаться от типичных этапов обработки изображений в рамках искусственного интеллекта, чтобы сохранить абсолютную яркость и контраст, что повысило эффективность алгоритма.

В убедительной демонстрации возможностей своего ИИ команда синтезировала на кремниевой подложке наночастицы золота и палладия с точно известными размерами. Примечательно, что алгоритм без проблем устранил влияние наконечника зонда, точноdentи охарактеризовав сложные трехмерные особенности наночастиц. Чжан подчеркнул, что, хотя это достижение является важной вехой, оно лишь поверхностно затрагивает потенциал ИИ в развитии возможностей АСМ.

В перспективе траектория ясна – совершенствование и расширение. Чжан предполагает дальнейшее улучшение за счет непрерывного обучения на более обширных и разнообразных наборах данных. Как и во всех алгоритмах ИИ, на горизонте маячат итеративные улучшения, обещающие еще большие успехи в разгадывании тайн наноразмерных ландшафтов.

Сочетание искусственного интеллекта и атомно-силовой микроскопии, разработанное Университетом Иллинойса в Урбана-Шампейн, знаменует собой новую эру в наноразмерной визуализации. Преодолевая ограничения традиционных методологий, это новаторское исследование обещаетdentоткрытия в области материальных и биологических систем и открывает путь к революционным достижениям в разработкеtron.