Ученые из Национальной лаборатории Argonne разработали метод анализа материалов на основе рентгеновской спектроскопии (XPCS) и искусственного интеллекта (ИИ). Этот метод позволяет создавать уникальные «отпечатки пальцев» материалов, которые затем анализируются нейросетью для получения новой информации о структуре и поведении материалов.
В новом исследовании ученые использовали алгоритм машинного обучения, который не требует специального обучения. Алгоритм самостоятельно распознает паттерны в данных, полученных при рентгеновском сканировании. Этот метод позволяет понять, как материалы двигаются и изменяются со временем. Ранее сложные для анализа данные теперь становятся понятными благодаря помощи ИИ.
Ученые отметили, что по мере того, как используется рентгеновское излучение, паттерны становятся настолько разнообразными и сложными, что даже экспертам становится трудно понять их значение. Для лучшего понимания материала ученые выделяют из полученных данных ключевую информацию, своего рода «отпечаток пальца».
Полученные отпечатки пальцев затем сортируются по схожести, образуя своеобразную «карту». Анализируя эту карту, ученые могут получить более полное представление о структуре материала и его изменениях под воздействием различных факторов.
Похожие новости:
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака
Криоконсервация мозга | Спутниковый 5G в России | Смена пола эмбриону | Робот-дублёр микрохирургии
Атомная батарейка | Карманный 3D-принтер | Китайский Мега-Коллайдер | Робот-водитель