AI로 전자현미경 잠재력 완전 개방

광학 현미경보다 1000배 높은 해상도로 전자현미경은 물질 이미징과 특성 상세화에 탁월합니다. 미국 에너지부(DOE) 아르곤 국립연구소 연구자들은 첨단 소프트웨어 개발과 인공지능(AI) 프레임워크가 그 성능을 더 끌어올릴 수 있음을 입증하고 있습니다.

확대 이미지 생성 외에도 전자현미경 기술은 자화와 정전위 같은 물질 특성 정보를 포착합니다. 정전위는 전하를 전기장에 대항해 이동시키는 데 필요한 에너지입니다. 이 정보는 위상(phase)이라 불리는 전자파의 한 특성에 저장됩니다. 위상은 파동 주기 내 한 점의 위치나 타이밍을 설명합니다. 예를 들어 파동이 정점에 도달하는 지점입니다.

그러나 위상 데이터 검색은 과학자들에게 수십 년 된 문제입니다. 자화와 전기 포텐셜 같은 정보는 전자파 위상에 실려 이미지 획득 과정에서 손실됩니다.

과학자들이 그런 데이터에 접근할 수 있게 하기 위해 아르곤 연구자들은 딥 뉴럴 네트워크 훈련용으로 구축된 도구를 활용할 것을 제안했습니다. 이는 인간의 뇌를 모방하고 훈련 알고리즘을 요구하는 인공지능(AI)의 한 형태입니다.

훈련 데이터로 아르곤 연구팀은 위상 정보를 복원하는 방법뿐만 아니라 공간 해상도, 정확도, 현미경 민감도 등 전자현미경에 대한 필수 정보도 복원하는 방법을 시연했습니다. 고해상도 이미지의 AI 지원 분석( '역모드 자동 미분'으로 알려진 과정)은 원자 위치를 결정하여 물질의 물리적 특성을 추론합니다.

연구자들은 미세한 위상 변화를 복원하고, 그에 따라 자화와 정전위의 미세한 변화 정보도 비용이 많이 드는 하드웨어 업그레이드 없이 얻습니다.

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자세한 정보: 아르곤 국립연구소; 630-252-2000.