Электронный микроскоп с искусственным интеллектом / Фото = POSTECH
Команда исследователей во главе с профессором Ян Хён Чжон из Pohang University of Science and Technology (далее – POSTECH) совместно с Ulsan National Institute of Science and Technology (далее – UNIST), Egovid и COXEM разработала электронный микроскоп с искусственным интеллектом, позволяющий даже начинающим получить результаты анализа наравне с опытными специалистами.
Электронный микроскоп дает большую амплификацию и более разнообразные информаций по сравнению с оптическим микроскопом. Однако для использования электронного микроскопа требуется знание, охватывающее различные области, включая электронные лучи, характеристику пробы и свойство вакуума. Поэтому начинающим с малым опытом трудно получить качественное изображение, а предприятиям – в частности в отделах контроля качества или производства – приходится проводить долгое обучение или нанять опытных специалистов, чтобы пользоваться электронным микроскопом.
Команда исследователей решали воспользоваться ИИ, чтобы решить эту проблему. Электронный микроскоп на базе глубокого обучения состоит из «оценивателя», который оценивает качество изображения пробы по 10-уровневой шкале, и «контроллера», который на базе полученной оценки автоматически меняет контрольные параметры электронного микроскопа. «Оцениватель» и «контроллер» обучаются методами «обучения с учителем» и «обучение с подкреплением». Обученный алгоритм управляет электронным микроскопом через программное обеспечение, совместно разработанные фирмами Egovid и COXEM.
Хотя ИИ использовался для анализа изображения пробы и раньше, это первый случай, когда электронный микроскоп управляется с помощью технологии машинного обучения, причем на уровне опытного специалиста.
«Для того чтобы получить четкое изображение пробы с помощью электронного микроскопа, необходимо настраивать различные параметры. Разработанная нами технология позволит любому человеку пользоваться аппаратом без особых трудностей в местах производства или образовательных учреждениях» - сказал профессор Ян Хён Чжон.
Результат был опубликован в международном научном журнале «Microscopy and Microanalysis» два раза подряд (в 2019 и 2020 гг.), а также был представлен на международной научной конференции по робототехнике «IROS 2020».
Comments