Учёные из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разработали метод на основе искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения химического анализа наноматериалов, преодолев сложности с шумными данными и смешанными сигналами. Наноматериалы, размер которых варьируется от 1 до 100 нанометров, включают углеродные нанотрубки и серебряные наночастицы, и используются в медицине, электронике и других областях.
Традиционные методы анализа, такие как энергодисперсионная рентгеновская спектроскопия (EDX), часто дают зашумленные данные, что усложняет точное определение химического состава. Исследователи из EPFL предложили метод PSNMF, который улучшает ясность и точность данных EDX.
Метод PSNMF использует матричное разложение, чтобы отделить полезные химические сигналы от шума, что позволяет более точно идентифицировать и количественно оценивать элементы в наноматериалах. Этот метод успешно прошёл проверку на синтетических данных и реальных образцах, таких как наноминералы и нанокатализаторы, обеспечив точное разделение и анализ материалов.
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
Зарядка по Wi-Fi | 65 нм, зато свои | Прививка от ВИЧ | Таблетка от старости
Криоконсервация мозга | Спутниковый 5G в России | Смена пола эмбриону | Робот-дублёр микрохирургии