Rivoluzione a Braunschweig: l'intelligenza artificiale riconosce le molecole con una precisione del 99%!

Rivoluzione a Braunschweig: l'intelligenza artificiale riconosce le molecole con una precisione del 99%!

I ricercatori del TU Braunschweig hanno fatto notevoli progressi nella microscopia sfruttando l’intelligenza artificiale (AI) per rivoluzionare l’analisi delle immagini. Guidato dal professor Timo de Wolff e dalla professoressa Uta Schlickum, un team interdisciplinare ha sviluppato un'intelligenza artificiale in grado di caratterizzare le immagini del microscopio a effetto tunnel con un'impressionante precisione del 99%.

L’uso dell’intelligenza artificiale in microscopia non solo apre nuove strade per la ricerca, ma migliora anche significativamente l’efficienza. Prima dell'introduzione di questa tecnologia, gli scienziati dovevano cercare e contare manualmente le molecole sulle immagini microscopiche della sonda a scansione, il che richiedeva molto tempo. Ora l’intelligenza artificiale consente valutazioni precise in pochi secondi e potrebbe accelerare notevolmente la ricerca.

La sfida dei dati di addestramento

In precedenza, l’intelligenza artificiale richiedeva migliaia di immagini di addestramento etichettate per fornire risultati affidabili. Una delle sfide è stata generare dati sufficienti per l'addestramento con una piccola quantità di immagini originali. Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno creato un set di dati di addestramento generati dal computer, di qualità appena inferiore alle immagini reali. Questo approccio innovativo ha consentito all’intelligenza artificiale di riconoscere anche l’allineamento chirale delle molecole su dati reali con un’affidabilità del 99%.

Un altro aspetto degno di nota della ricerca è l'aumento dell'efficienza della catalisi e delle tecnologie dei sensori, reso possibile dall'analisi dipendente dalla chiralità delle molecole. Il microscopio elettronico a scansione di fotoni in LENA utilizzato in questa ricerca fornisce immagini precise per l'atomo ed è uno strumento cruciale per questo tipo di studi.

Una rete per l'intelligenza artificiale

Il progetto KI4ALL, a cui partecipano diverse università come la TU Clausthal e l'Università di Scienze Applicate di Ostfalia, mira a creare una rete globale nel campo dell'intelligenza artificiale. Una componente centrale del progetto è la creazione di un hub AI che promuova lo scambio e il networking. A questo scopo, vengono creati contenuti didattici digitali sulle attuali applicazioni e aree di ricerca dell’intelligenza artificiale, che sono disponibili come risorse educative aperte (OER). Questa offerta è rivolta non solo agli studenti, ma anche a chiunque sia interessato ad ampliare le proprie competenze nel campo dell'IA.

Il progetto è finanziato dal Ministero federale dell’istruzione e della ricerca e dallo Stato della Bassa Sassonia e fa parte dell’iniziativa di finanziamento “L’intelligenza artificiale nell’istruzione superiore”. Ciò dimostra la crescente importanza dell’intelligenza artificiale nel mondo accademico e pratico.

Sinergie tra meccanica quantistica e intelligenza artificiale

Un altro aspetto interessante è l’influenza della meccanica quantistica sugli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale La conoscenza viene discusso. La meccanica quantistica offre approfondimenti sulle leggi fondamentali della materia e dell’energia che hanno il potenziale per rivoluzionare radicalmente l’elaborazione dei dati e l’apprendimento automatico. Le sinergie di questi due campi di ricerca dinamici aprono nuovi orizzonti, ad esempio attraverso l’applicazione di principi quantistici come l’entanglement e la sovrapposizione nei sistemi di intelligenza artificiale.

Questi principi potrebbero aumentare notevolmente l’efficienza dell’analisi dei dati e trovare applicazione in diversi settori come la modellistica climatica, la ricerca farmaceutica e la scienza dei materiali. Tuttavia, la combinazione di calcolo quantistico e intelligenza artificiale presenta non solo opportunità ma anche sfide, compresi gli elevati requisiti computazionali e la complessità dello sviluppo di algoritmi adeguati.

I progressi della ricerca in questi settori non solo promettono approcci innovativi per risolvere problemi complessi, ma sollevano anche questioni etiche sulla sicurezza dei dati e sull’uso responsabile delle informazioni. La sovrapposizione tra meccanica quantistica e intelligenza artificiale potrebbe espandere i confini della tecnologia attuale e aprire nuove opportunità per direzioni di ricerca future.