Révolution à Brunswick : l'IA reconnaît les molécules avec une précision de 99 % !

Révolution à Brunswick : l'IA reconnaît les molécules avec une précision de 99 % !

Des chercheurs du TU de Brunswick ont réalisé des progrès remarquables en microscopie en tirant parti de l’intelligence artificielle (IA) pour révolutionner l’analyse d’images. Dirigée par le professeur Timo de Wolff et le professeur Uta Schlickum, une équipe interdisciplinaire a développé une IA capable de caractériser les images du microscope à effet tunnel avec une précision impressionnante de 99 %.

L’utilisation de l’IA en microscopie ouvre non seulement de nouvelles voies de recherche, mais améliore également considérablement l’efficacité. Avant l’introduction de cette technologie, les scientifiques devaient rechercher et compter manuellement les molécules sur les images de microscopie à sonde à balayage, ce qui prenait beaucoup de temps. L’IA permet désormais une évaluation précise en quelques secondes et pourrait accélérer considérablement la recherche.

Le défi des données de formation

Auparavant, l'IA nécessitait des milliers d'images d'entraînement étiquetées pour fournir des résultats fiables. L'un des défis consistait à générer suffisamment de données pour la formation avec une petite quantité d'images originales. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont créé un ensemble de données d’entraînement générées par ordinateur dont la qualité n’est guère inférieure aux images réelles. Cette approche innovante a permis à l’IA de reconnaître également l’alignement chiral des molécules sur des données réelles avec une fiabilité de 99 %.

Un autre aspect notable de la recherche est l’augmentation de l’efficacité des technologies de catalyse et de capteurs, rendue possible par l’analyse des molécules en fonction de la chiralité. Le microscope électronique à balayage de photons du LENA utilisé dans cette recherche fournit des images précises à l’atome et constitue un outil crucial pour ce type d’études.

Un réseau pour l'intelligence artificielle

Le projet KI4ALL, dans lequel sont impliquées plusieurs universités telles que la TU Clausthal et l'Université des sciences appliquées d'Ostfalia, vise à créer un réseau complet dans le domaine de l'intelligence artificielle. Un élément central du projet est la création d’un hub d’IA qui favorise l’échange et la mise en réseau. À cette fin, des contenus pédagogiques numériques sont créés sur les domaines d'application et de recherche actuels de l'IA, disponibles sous forme de ressources éducatives ouvertes (REL). Cette offre s'adresse non seulement aux étudiants, mais également à toute personne intéressée à élargir ses compétences dans le domaine de l'IA.

Le projet est financé par le ministère fédéral de l'Éducation et de la Recherche et le Land de Basse-Saxe et fait partie de l'initiative de financement « Intelligence artificielle dans l'enseignement supérieur ». Cela montre l’importance croissante de l’IA dans le monde académique et pratique.

Synergies entre mécanique quantique et IA

L'influence de la mécanique quantique sur les développements dans le domaine de l'intelligence artificielle est un autre aspect passionnant. La connaissance est discuté. La mécanique quantique offre un aperçu des lois fondamentales de la matière et de l’énergie qui pourraient révolutionner fondamentalement le traitement des données et l’apprentissage automatique. Les synergies de ces deux domaines de recherche dynamiques ouvrent de nouveaux horizons, par exemple grâce à l'application de principes quantiques tels que l'intrication et la superposition dans les systèmes d'IA.

Ces principes pourraient accroître considérablement l’efficacité de l’analyse des données et trouver des applications dans divers domaines tels que la modélisation climatique, la recherche pharmaceutique et la science des matériaux. Cependant, la combinaison de l’informatique quantique et de l’IA présente non seulement des opportunités mais aussi des défis, notamment les exigences informatiques élevées et la complexité du développement d’algorithmes adaptés.

Les progrès de la recherche dans ces domaines promettent non seulement des approches innovantes pour résoudre des problèmes complexes, mais soulèvent également des questions éthiques sur la sécurité des données et l’utilisation responsable de l’information. Le chevauchement entre la mécanique quantique et l’IA pourrait repousser les limites de la technologie actuelle et ouvrir de nouvelles opportunités pour les futures orientations de recherche.