ИИ содействовал визуализации динамики наночастиц в режиме реального времени

Международная команда исследователей разработала инновационный подход для визуализации динамических процессов внутри наночастиц, которые являются критически важными для создания лекарственных препаратов, электронных устройств и энергетических материалов. Результаты их работы показали, как успешно объединяются возможности искусственного интеллекта и электронной микроскопии для оценки изменений в наночастицах под воздействием различных факторов.

«Каталитические системы, основанные на наночастицах, оказывают значительное влияние на современное общество. По оценкам, 90% всех производимых товаров проходят через каталитические этапы в их производственном цикле. Мы разработали методологию с использованием искусственного интеллекта, которая позволяет исследовать динамические изменения структур материалов на атомном уровне», — утверждает Карлос Фернандес-Гранда, директор Центра науки о данных в NYU и профессор в области математики и данных, один из авторов работы.

Эксперимент, проведённый в сотрудничестве с учёными из Университета штата Аризона, Корнельского университета и Университета Айова, достиг небывалого временного разрешения в наблюдениях за молекулами, чьи размеры составляют одну миллиардную долю метра.

Питер А. Крозье, профессор материаловедения и инженерии Университета штата Аризона, отмечает: «Электронная микроскопия обеспечивает изображения с высочайшим пространственным разрешением, но из-за быстрого изменения атомной структуры наночастиц во время химических реакций нам необходимо собирать данные с большой скоростью, что вызывает значительный уровень шума в измерениях. Наш метод искусственного интеллекта автоматически устраняет этот шум, позволяя визуализировать важные динамические процессы на атомном уровне».

Чтобы справиться с задачей наблюдения за движением атомов, которые едва различимы в получаемых данных, команда учёных обучила глубокую нейронную сеть, способную «подсвечивать» изображения, предоставленные электронным микроскопом, тем самым выявляя локализацию атомов и их поведение во времени.

Дэвид С. Маттесон, профессор и заместитель председателя кафедры статистики и науки о данных в Корнельском университете, а также директор Национального института статистических наук, подчёркивает: «Диапазоны изменений в частицах необычайно широки и включают периоды флуктуаций, которые отображаются как стремительные изменения в атомной структуре, форме частиц и их ориентации. Для понимания этой динамики требуются новаторские статистические инструменты. Наша работа представляет новый статистический метод, использующий топологический анализ данных для количественной оценки флуктуаций и наблюдения за стабильностью частиц в переходах между упорядоченными и хаотичными состояниями».

Источник: iXBT