Revoluție în Braunschweig: AI recunoaște moleculele cu o precizie de 99%!

Revoluție în Braunschweig: AI recunoaște moleculele cu o precizie de 99%!

Cercetătorii de la TU Braunschweig au făcut progrese remarcabile în microscopie prin valorificarea inteligenței artificiale (AI) pentru a revoluționa analiza imaginilor. Condusă de profesorul Timo de Wolff și profesorul Uta Schlickum, o echipă interdisciplinară a dezvoltat o inteligență artificială capabilă să caracterizeze imaginile de la microscop cu tunel de scanare cu o acuratețe impresionantă de 99%.

Utilizarea inteligenței artificiale în microscopie nu numai că deschide noi căi pentru cercetare, dar și îmbunătățește semnificativ eficiența. Înainte de introducerea acestei tehnologii, oamenii de știință au trebuit să caute și să numere manual moleculele din imaginile de microscopie cu sonde de scanare, ceea ce a consumat foarte mult timp. Acum AI permite o evaluare precisă în câteva secunde și ar putea accelera semnificativ cercetarea.

Provocarea datelor de antrenament

Anterior, IA necesita mii de imagini de antrenament etichetate pentru a oferi rezultate fiabile. Una dintre provocări a fost generarea de date suficiente pentru antrenament cu o cantitate mică de imagini originale. Pentru a rezolva această problemă, cercetătorii au creat un set de date de antrenament generat de computer, care este cu greu inferioară ca calitate imaginilor reale. Această abordare inovatoare a permis AI să recunoască, de asemenea, alinierea chirală a moleculelor pe date reale, cu o fiabilitate de 99%.

Un alt aspect notabil al cercetării este creșterea eficienței tehnologiilor de cataliză și senzori, care este posibilă prin analiza dependentă de chiralitate a moleculelor. Microscopul electronic cu scanare fotonică din LENA utilizat în această cercetare oferă imagini precise la atom și este un instrument crucial pentru aceste tipuri de studii.

O rețea pentru inteligența artificială

Proiectul KI4ALL, în care sunt implicate mai multe universități precum TU Clausthal și Universitatea de Științe Aplicate Ostfalia, își propune să creeze o rețea cuprinzătoare în domeniul inteligenței artificiale. O componentă centrală a proiectului este înființarea unui hub AI care promovează schimbul și crearea de rețele. În acest scop, conținutul digital de predare este creat pe domeniile actuale de aplicare și cercetare AI, care sunt disponibile ca Resurse Educaționale Deschise (OER). Această ofertă se adresează nu numai studenților, ci și oricărei persoane interesate să-și extindă competențele în domeniul AI.

Proiectul este finanțat de Ministerul Federal al Educației și Cercetării și de statul Saxonia Inferioară și face parte din inițiativa de finanțare „Inteligenta artificială în învățământul superior”. Acest lucru arată importanța tot mai mare a AI în lumea academică și practică.

Sinergii între mecanica cuantică și IA

Influența mecanicii cuantice asupra evoluțiilor din domeniul inteligenței artificiale este un alt aspect interesant Cunoașterea se discută. Mecanica cuantică oferă informații despre legile fundamentale ale materiei și energiei care au potențialul de a revoluționa fundamental procesarea datelor și învățarea automată. Sinergiile din aceste două domenii dinamice de cercetare deschid noi orizonturi, de exemplu prin aplicarea principiilor cuantice precum întanglementarea și suprapunerea în sistemele AI.

Aceste principii ar putea crește foarte mult eficiența analizei datelor și ar putea găsi aplicații în diverse domenii, cum ar fi modelarea climatică, cercetarea farmaceutică și știința materialelor. Cu toate acestea, combinația dintre calculul cuantic și IA prezintă nu numai oportunități, ci și provocări, inclusiv cerințele mari de calcul și complexitatea dezvoltării algoritmilor adecvați.

Avansarea cercetării în aceste domenii nu numai că promite abordări inovatoare pentru rezolvarea problemelor complexe, dar ridică și întrebări etice cu privire la securitatea datelor și la utilizarea responsabilă a informațiilor. Suprapunerea dintre mecanica cuantică și inteligența artificială ar putea extinde granițele tehnologiei actuale și ar putea deschide noi oportunități pentru direcțiile viitoare de cercetare.