Международная группа учёных разработала новый метод визуализации динамического поведения наночастиц — ключевых компонентов в производстве лекарств, электроники и материалов для преобразования энергии. Результаты исследования демонстрируют успешное объединение искусственного интеллекта с электронной микроскопией для наблюдения за реакцией наночастиц на различные воздействия.

«Каталитические системы на основе наночастиц оказывают огромное влияние на общество. По оценкам, 90% всех производимых продуктов включают каталитические процессы в своей производственной цепочке. Мы разработали метод на основе искусственного интеллекта, который открывает новые возможности для изучения динамики структур материалов на атомном уровне», — отмечает Карлос Фернандес-Гранда, директор Центра науки о данных NYU и профессор математики и науки о данных, один из авторов исследования.

Слева — платиновая наночастица, полученная с помощью электронного микроскопа. Справа — вывод системы искусственного интеллекта, которая способна удалять шум и выявлять атомную структуру наночастицы. Источник: Arizona State's Peter Crozier and Joshua Vincent and NYU's Carlos Fernandez-Granda and Sreyas Mohan.

В исследовании, проведённом совместно учёными из Университета штата Аризона, Корнельского университета и Университета Айовы, удалось достичь беспрецедентного временного разрешения при наблюдении за структурами и движением молекул размером в одну миллиардную метра.

Питер А. Крозье, профессор материаловедения и инженерии Университета штата Аризона, поясняет: «Электронная микроскопия способна получать изображения с высоким пространственным разрешением, но из-за скорости изменения атомной структуры наночастиц во время химических реакций нам необходимо собирать данные на очень высокой скорости. Это приводит к появлению сильных шумов в измерениях. Наш метод искусственного интеллекта автоматически удаляет эти шумы, позволяя визуализировать ключевую динамику на атомном уровне».

Для решения проблемы наблюдения за движением атомов, которые практически невидимы в получаемых данных, исследователи обучили глубокую нейронную сеть, которая способна «освещать» изображения электронного микроскопа, выявляя расположение атомов и их динамическое поведение.

Дэвид С. Маттесон, профессор и заместитель председателя кафедры статистики и науки о данных Корнельского университета, директор Национального института статистических наук, подчёркивает: «Характер изменений в частицах исключительно разнообразен, включая периоды флуктуаций, проявляющиеся как быстрые изменения атомной структуры, формы частиц и их ориентации. Для понимания этой динамики требуются новые статистические инструменты. Наше исследование представляет новый статистический метод, использующий топологический анализ данных для количественной оценки флуктуаций и отслеживания стабильности частиц при переходе между упорядоченными и неупорядоченными состояниями».

Подробнее на iXBT