인공 지능은 전자 현미경의 유용성을 확대합니다

광학현미경보다 1000배 더 큰 분해능을 가진 전자현미경은 재료를 이미징하고 특성을 자세히 설명하는 데 탁월합니다. 미국 에너지부(DOE) 아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory)의 연구원들은 고급 소프트웨어 개발과 인공 지능(AI) 프레임워크가 성능을 더욱 높일 수 있음을 보여주고 있습니다.

확대된 이미지를 만드는 것과 함께 전자 현미경 기술은 전기장에 대해 전하를 이동시키는 데 필요한 에너지인 자화 및 정전기 전위와 같은 재료 특성에 대한 정보도 캡처합니다. 정보는 위상으로 알려진 전자파의 속성에 저장됩니다. 위상은 파동이 정점에 도달하는 지점과 같이 파동 주기 내 한 지점의 위치 또는 타이밍을 나타냅니다.

그러나 위상 데이터를 검색하는 것은 과학자들에게 수십 년이 지난 문제입니다. 자화 및 전위와 같은 정보는 전자파의 위상에 의해 전달되며 이미지 획득 과정에서 손실됩니다.

과학자들이 이러한 데이터에 액세스할 수 있도록 하기 위해 Argonne 연구원은 인간 두뇌를 모방하고 훈련 알고리즘이 필요한 인공 지능(AI)의 한 형태인 심층 신경망을 훈련하기 위해 구축된 도구를 활용할 것을 제안했습니다.

훈련 데이터를 통해 Argonne 연구팀은 위상 정보를 복구하는 방법과 현미경의 공간 분해능, 정확도 및 감도를 포함한 전자 현미경에 대한 필수 정보를 시연했습니다. AI 기반 고해상도 이미지 분석("역모드 자동 미분"으로 알려진 프로세스)은 원자 위치를 결정하여 재료에 대한 물리적 특성을 추론합니다.

연구원들은 값비싼 하드웨어 업그레이드 없이 작은 위상 변화를 복구하고 자화 및 정전기 전위의 작은 변화에 대한 정보를 받습니다.

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자세한 내용은 Argonne 국립 연구소에 문의하십시오. 630-252-2000 .