Revolução em Braunschweig: a IA reconhece moléculas com 99% de precisão!

Revolução em Braunschweig: a IA reconhece moléculas com 99% de precisão!

Pesquisadores do Universidade Técnica de Braunschweig fizeram avanços notáveis ​​na microscopia, aproveitando a inteligência artificial (IA) para revolucionar a análise de imagens. Liderada pelo professor Timo de Wolff e pela professora Uta Schlickum, uma equipe interdisciplinar desenvolveu uma IA capaz de caracterizar imagens de microscópio de tunelamento de varredura com uma precisão impressionante de 99%.

O uso da IA ​​em microscopia não só abre novos caminhos para a pesquisa, mas também melhora significativamente a eficiência. Antes da introdução desta tecnologia, os cientistas tinham que pesquisar e contar moléculas manualmente em imagens de microscopia de varredura por sonda, o que consumia muito tempo. Agora a IA permite uma avaliação precisa em segundos e pode acelerar significativamente a investigação.

O desafio dos dados de treinamento

Anteriormente, a IA exigia milhares de imagens de treinamento rotuladas para fornecer resultados confiáveis. Um dos desafios foi gerar dados suficientes para treinamento com uma pequena quantidade de imagens originais. Para resolver este problema, os pesquisadores criaram um conjunto de dados de treinamento gerado por computador que dificilmente é inferior em qualidade às imagens reais. Esta abordagem inovadora permitiu que a IA também reconhecesse o alinhamento quiral de moléculas em dados reais com 99% de confiabilidade.

Outro aspecto notável da pesquisa é o aumento da eficiência das tecnologias de catálise e sensores, que é possibilitado pela análise das moléculas dependente da quiralidade. O microscópio eletrônico de varredura de fótons no LENA usado nesta pesquisa fornece imagens com precisão de átomos e é uma ferramenta crucial para esses tipos de estudos.

Uma rede para inteligência artificial

O projeto KI4ALL, na qual estão envolvidas várias universidades como a TU Clausthal e a Ostfalia University of Applied Sciences, pretende criar uma rede abrangente no domínio da inteligência artificial. Um componente central do projeto é o estabelecimento de um centro de IA que promova o intercâmbio e o networking. Para tanto, são criados conteúdos didáticos digitais sobre as atuais áreas de aplicação e pesquisa de IA, que estão disponíveis como Recursos Educacionais Abertos (REA). Esta oferta dirige-se não só a estudantes, mas também a qualquer pessoa interessada em expandir as suas competências na área da IA.

O projeto é financiado pelo Ministério Federal da Educação e Pesquisa e pelo estado da Baixa Saxônia e faz parte da iniciativa de financiamento “Inteligência Artificial no Ensino Superior”. Isto mostra a crescente importância da IA ​​no mundo acadêmico e prático.

Sinergias entre mecânica quântica e IA

A influência da mecânica quântica no desenvolvimento no campo da inteligência artificial é outro aspecto interessante O conhecimento é discutido. A mecânica quântica oferece insights sobre as leis fundamentais da matéria e da energia que têm o potencial de revolucionar fundamentalmente o processamento de dados e o aprendizado de máquina. As sinergias destes dois campos de investigação dinâmicos abrem novos horizontes, por exemplo através da aplicação de princípios quânticos como o emaranhamento e a superposição em sistemas de IA.

Estes princípios poderão aumentar significativamente a eficiência da análise de dados e encontrar aplicação em diversas áreas, como a modelação climática, a investigação farmacêutica e a ciência dos materiais. No entanto, a combinação da computação quântica e da IA ​​apresenta não só oportunidades, mas também desafios, incluindo os elevados requisitos computacionais e a complexidade do desenvolvimento de algoritmos adequados.

O avanço da investigação nestas áreas não só promete abordagens inovadoras para resolver problemas complexos, mas também levanta questões éticas sobre a segurança dos dados e a utilização responsável da informação. A sobreposição entre a mecânica quântica e a IA poderia expandir os limites da tecnologia atual e abrir novas oportunidades para futuras direções de investigação.