從視頻中拍攝的靜態圖像（如下所示）。左：通過電子顯微鏡成像成像的鉑納米顆粒。右：使用基於AI的方法去除噪聲。
帕特里夏·沃爾德隆（Patricia Waldron）
一個科學家團隊開發了一種闡明納米顆粒動態行為的方法。報導的作品 通過深層降級可視化納米顆粒的表面動力和不穩定性，在日記中 科學，將人工智能與電子顯微鏡結合在一起，以使這些微小物質對刺激的反應方式進行視覺效果。
“粒子變化的性質是異常多樣的，包括流量時期，表現為原子結構，粒子形和方向的快速變化；了解這些動態需要新的統計工具。”該論文的作者之一David S. Matteson（康奈爾大學）說。 “這項研究介紹了一個新的統計數據，該統計數據利用拓撲數據分析來量化通量性，並跟踪粒子在有序狀態和無序狀態之間過渡時的穩定性。”
在左側，通過電子顯微鏡成像的鉑納米顆粒顯示單個原子，但由於噪聲而嚴重損壞。右側的圖像顯示了AI系統的結果，該系統有效地消除了噪聲以揭示納米顆粒的原子結構。
這項工作還包括紐約大學，亞利桑那州立大學和愛荷華大學的研究人員，將電子顯微鏡與AI融合在一起，使科學家能夠以空前的時間分辨率看到分子的結構和運動。
合著者卡洛斯·費爾南德斯·格蘭達（Carlos Fernandez-Granda（NYU））說：“基於納米顆粒的催化系統對社會產生了巨大影響。” “據估計，所有製造產品中有90％涉及其生產鏈中某個地方的催化過程。我們已經開發了一種人工智能方法，該方法為探索材料中原子水平的結構動力學打開了一個新窗口。”
觀察原子在納米顆粒上的運動對於了解工業應用中的功能至關重要。問題在於，原子在數據中幾乎看不見，因此科學家無法確定它們的行為方式 – 相當於在晚上用舊相機拍攝的視頻中跟踪對象。為了應對這一挑戰，該論文的作者訓練了一個深層神經網絡，該網絡能夠“點亮”電子 – 微鏡圖像，從而揭示了基礎原子及其動態行為。
合著者Peter A. Crozier（亞利桑那州立大學）的合著者說：“電子顯微鏡可以以高空間分辨率捕獲圖像，但是由於化學反應期間納米顆粒的原子結構的速度，我們需要以很高的速度收集數據來了解其功能。”
“這導致極其嘈雜的測量。我們已經開發了一種人工智能方法，該方法學會瞭如何消除這種噪聲（自動），從而實現了關鍵原子級動力學的可視化。”
該研究得到了國家科學基金會的贈款的支持。
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康奈爾大學
