Rewolucja w Brunszwiku: sztuczna inteligencja rozpoznaje cząsteczki z 99% precyzją!

Rewolucja w Brunszwiku: sztuczna inteligencja rozpoznaje cząsteczki z 99% precyzją!

Naukowcy z TU Braunschweig poczynili niezwykłe postępy w mikroskopii, wykorzystując sztuczną inteligencję (AI) do zrewolucjonizowania analizy obrazu. Interdyscyplinarny zespół kierowany przez profesorów Timo de Wolffa i profesor Utę Schlickum opracował sztuczną inteligencję zdolną do charakteryzowania obrazów ze skaningowego mikroskopu tunelowego z imponującą dokładnością wynoszącą 99%.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w mikroskopii nie tylko otwiera nowe możliwości badawcze, ale także znacząco poprawia efektywność. Przed wprowadzeniem tej technologii naukowcy musieli ręcznie wyszukiwać i liczyć cząsteczki na obrazach mikroskopowych z sondą skanującą, co było bardzo czasochłonne. Teraz sztuczna inteligencja umożliwia precyzyjną ocenę w ciągu kilku sekund i może znacznie przyspieszyć badania.

Wyzwanie związane z danymi szkoleniowymi

Wcześniej sztuczna inteligencja wymagała tysięcy oznaczonych obrazów treningowych, aby zapewnić wiarygodne wyniki. Jednym z wyzwań było wygenerowanie wystarczającej ilości danych do szkolenia przy użyciu niewielkiej liczby oryginalnych obrazów. Aby rozwiązać ten problem, badacze stworzyli wygenerowany komputerowo zestaw danych szkoleniowych, którego jakość niewiele odbiega od rzeczywistych obrazów. To innowacyjne podejście umożliwiło sztucznej inteligencji rozpoznawanie również chiralnego ułożenia cząsteczek na rzeczywistych danych z 99-procentową niezawodnością.

Innym godnym uwagi aspektem badań jest zwiększenie wydajności technologii katalitycznych i czujników, co jest możliwe dzięki analizie cząsteczek zależnej od chiralności. Wykorzystany w tych badaniach fotonowy mikroskop elektronowy w LENA zapewnia obrazy z dokładnością do atomu i jest kluczowym narzędziem w tego typu badaniach.

Sieć dla sztucznej inteligencji

Projekt KI4ALL, w który zaangażowanych jest kilka uniwersytetów, takich jak TU Clausthal i Uniwersytet Nauk Stosowanych w Ostfalia, ma na celu stworzenie kompleksowej sieci w dziedzinie sztucznej inteligencji. Centralnym elementem projektu jest utworzenie centrum sztucznej inteligencji promującego wymianę i tworzenie sieci kontaktów. W tym celu tworzone są cyfrowe treści nauczania dotyczące aktualnych zastosowań sztucznej inteligencji i obszarów badawczych, które są dostępne jako otwarte zasoby edukacyjne (OER). Oferta skierowana jest nie tylko do studentów, ale także do wszystkich osób zainteresowanych poszerzaniem swoich umiejętności z zakresu AI.

Projekt jest finansowany przez Federalne Ministerstwo Edukacji i Badań Naukowych oraz kraj związkowy Dolna Saksonia i stanowi część inicjatywy finansowej „Sztuczna inteligencja w szkolnictwie wyższym”. Pokazuje to rosnące znaczenie sztucznej inteligencji w świecie akademickim i praktycznym.

Synergia między mechaniką kwantową a sztuczną inteligencją

Kolejnym ekscytującym aspektem jest wpływ mechaniki kwantowej na rozwój sztucznej inteligencji Wiedza jest omawiane. Mechanika kwantowa oferuje wgląd w podstawowe prawa materii i energii, które mogą zasadniczo zrewolucjonizować przetwarzanie danych i uczenie maszynowe. Synergia z tych dwóch dynamicznych dziedzin badawczych otwiera nowe horyzonty, na przykład poprzez zastosowanie zasad kwantowych, takich jak splątanie i superpozycja, w systemach AI.

Zasady te mogą znacznie zwiększyć efektywność analizy danych i znaleźć zastosowanie w różnych obszarach, takich jak modelowanie klimatu, badania farmaceutyczne i inżynieria materiałowa. Jednak połączenie obliczeń kwantowych i sztucznej inteligencji stwarza nie tylko możliwości, ale także wyzwania, w tym wysokie wymagania obliczeniowe i złożoność opracowania odpowiednich algorytmów.

Postęp badań w tych obszarach nie tylko obiecuje innowacyjne podejście do rozwiązywania złożonych problemów, ale także rodzi pytania etyczne dotyczące bezpieczeństwa danych i odpowiedzialnego korzystania z informacji. Nakładanie się mechaniki kwantowej i sztucznej inteligencji może poszerzyć granice obecnej technologii i otworzyć nowe możliwości dla przyszłych kierunków badań.