Forradalom Braunschweigben: A mesterséges intelligencia 99 százalékos pontossággal ismeri fel a molekulákat!

Forradalom Braunschweigben: A mesterséges intelligencia 99 százalékos pontossággal ismeri fel a molekulákat!

A kutatók a TU Braunschweig figyelemre méltó fejlődést értek el a mikroszkópiában azáltal, hogy a mesterséges intelligenciát (AI) forradalmasították a képelemzésben. Timo de Wolff professzor és Uta Schlickum professzor vezetésével egy interdiszciplináris csapat kifejlesztett egy mesterséges intelligenciát, amely képes jellemezni a pásztázó alagútmikroszkóp képeit lenyűgöző, 99 százalékos pontossággal.

A mesterséges intelligencia mikroszkópos alkalmazása nemcsak új utakat nyit meg a kutatás számára, hanem jelentősen javítja a hatékonyságot is. A technológia bevezetése előtt a tudósoknak manuálisan kellett keresniük és megszámolniuk a molekulákat a pásztázó szonda mikroszkópos felvételein, ami nagyon időigényes volt. Most az AI lehetővé teszi a pontos értékelést másodpercek alatt, és jelentősen felgyorsíthatja a kutatást.

A képzési adatok kihívása

Korábban a mesterséges intelligencia több ezer címkézett edzésképet igényelt a megbízható eredmények eléréséhez. Az egyik kihívás az volt, hogy kis mennyiségű eredeti képből elegendő adatot generáljunk az edzéshez. A probléma megoldására a kutatók egy számítógéppel generált képzési adatkészletet hoztak létre, amely minőségében aligha rosszabb a valós képeknél. Ez az innovatív megközelítés lehetővé tette a mesterséges intelligencia számára, hogy 99 százalékos megbízhatósággal felismerje a molekulák királis igazodását valós adatokon.

A kutatás másik figyelemre méltó aspektusa a katalizátor- és szenzortechnológiák hatékonyságának növelése, amelyet a molekulák kiralitásfüggő elemzése tesz lehetővé. A LENA-ban ebben a kutatásban használt foton pásztázó elektronmikroszkóp atompontos képeket biztosít, és döntő eszköz az ilyen típusú vizsgálatokhoz.

Mesterséges intelligencia hálózata

A projekt KI4ALL, amelyben több egyetem is részt vesz, mint például a TU Clausthal és az Ostfalia University of Applied Sciences, célja egy átfogó hálózat létrehozása a mesterséges intelligencia területén. A projekt központi eleme egy mesterséges intelligencia-központ létrehozása, amely elősegíti a cserét és a hálózatépítést. Ebből a célból digitális oktatási tartalmat hoznak létre a jelenlegi AI alkalmazási és kutatási területeken, amelyek nyílt oktatási forrásként (OER) érhetők el. Ez az ajánlat nem csak a diákoknak szól, hanem mindenkinek, aki érdeklődik az AI területén szerzett ismereteik bővítése iránt.

A projektet a Szövetségi Oktatási és Kutatási Minisztérium és Alsó-Szászország állam finanszírozza, és része a „Mesterséges intelligencia a felsőoktatásban” finanszírozási kezdeményezésnek. Ez mutatja az AI növekvő jelentőségét a tudományos és gyakorlati világban.

Szinergiák a kvantummechanika és a mesterséges intelligencia között

Egy másik izgalmas szempont a kvantummechanika hatása a mesterséges intelligencia fejlesztésére A tudás kerül megvitatásra. A kvantummechanika betekintést nyújt az anyag és az energia alapvető törvényeibe, amelyek alapvetően forradalmasíthatják az adatfeldolgozást és a gépi tanulást. E két dinamikus kutatási terület szinergiái új távlatokat nyitnak meg, például az olyan kvantumelvek alkalmazása révén, mint az összefonódás és a szuperpozíció az AI-rendszerekben.

Ezek az alapelvek nagymértékben növelhetik az adatelemzés hatékonyságát, és számos területen alkalmazhatók, mint például az éghajlatmodellezés, a gyógyszerkutatás és az anyagtudomány. A kvantumszámítástechnika és a mesterséges intelligencia kombinációja azonban nemcsak lehetőségeket, hanem kihívásokat is jelent, beleértve a magas számítási követelményeket és a megfelelő algoritmusok fejlesztésének bonyolultságát.

A kutatás előrehaladása ezeken a területeken nemcsak innovatív megközelítéseket ígér az összetett problémák megoldására, hanem etikai kérdéseket is felvet az adatbiztonsággal és az információ felelős felhasználásával kapcsolatban. A kvantummechanika és a mesterséges intelligencia közötti átfedés kitágíthatja a jelenlegi technológia határait, és új lehetőségeket nyithat meg a jövőbeli kutatási irányok számára.