Revolucija v Braunschweigu: AI prepozna molekule z 99-odstotno natančnostjo!

Revolucija v Braunschweigu: AI prepozna molekule z 99-odstotno natančnostjo!

Raziskovalci na TU Braunschweig dosegli izjemen napredek v mikroskopiji z uporabo umetne inteligence (AI) za revolucijo pri analizi slik. Interdisciplinarna ekipa, ki jo vodita profesor Timo de Wolff in profesorica Uta Schlickum, je razvila umetno inteligenco, ki lahko karakterizira slike skenirajočega tunelskega mikroskopa z impresivno 99-odstotno natančnostjo.

Uporaba umetne inteligence v mikroskopiji ne le odpira nove poti za raziskave, ampak tudi bistveno izboljša učinkovitost. Pred uvedbo te tehnologije so morali znanstveniki ročno iskati in šteti molekule na slikah z mikroskopsko sondo, kar je bilo zelo zamudno. Zdaj umetna inteligenca omogoča natančno vrednotenje v nekaj sekundah in bi lahko bistveno pospešila raziskave.

Izziv podatkov o usposabljanju

Prej je umetna inteligenca za zagotavljanje zanesljivih rezultatov zahtevala na tisoče označenih slik za usposabljanje. Eden od izzivov je bil ustvariti dovolj podatkov za usposabljanje z majhno količino izvirnih slik. Da bi rešili to težavo, so raziskovalci ustvarili računalniško ustvarjen nabor podatkov o usposabljanju, ki po kakovosti skorajda ni slabši od resničnih slik. Ta inovativni pristop je AI omogočil, da prepozna kiralno poravnavo molekul na resničnih podatkih z 99-odstotno zanesljivostjo.

Drug pomemben vidik raziskave je povečanje učinkovitosti kataliznih in senzorskih tehnologij, kar omogoča analiza molekul, ki je odvisna od kiralnosti. Fotonski vrstični elektronski mikroskop v LENA, uporabljen v tej raziskavi, zagotavlja atomsko natančne slike in je ključno orodje za tovrstne študije.

Omrežje za umetno inteligenco

Projekt KI4ALL, v katerega je vključenih več univerz, kot sta TU Clausthal in Ostfalia University of Applied Sciences, želi ustvariti celovito mrežo na področju umetne inteligence. Osrednja komponenta projekta je vzpostavitev vozlišča AI, ki spodbuja izmenjavo in mreženje. V ta namen so digitalne učne vsebine ustvarjene na trenutnih aplikacijskih in raziskovalnih področjih umetne inteligence, ki so na voljo kot odprti izobraževalni viri (OER). Ta ponudba ni namenjena samo študentom, ampak tudi vsem, ki jih zanima razširitev znanja na področju umetne inteligence.

Projekt financirata zvezno ministrstvo za izobraževanje in raziskave ter dežela Spodnja Saška in je del pobude za financiranje »Umetna inteligenca v visokem šolstvu«. To kaže na vse večji pomen umetne inteligence v akademskem in praktičnem svetu.

Sinergije med kvantno mehaniko in AI

Vpliv kvantne mehanike na razvoj na področju umetne inteligence je še en vznemirljiv vidik Znanje se razpravlja. Kvantna mehanika ponuja vpogled v temeljne zakone materije in energije, ki lahko korenito spremenijo obdelavo podatkov in strojno učenje. Sinergije teh dveh dinamičnih raziskovalnih področij odpirajo nova obzorja, na primer z uporabo kvantnih principov, kot sta prepletenost in superpozicija v sistemih umetne inteligence.

Ta načela bi lahko močno povečala učinkovitost analize podatkov in našla uporabo na različnih področjih, kot so podnebno modeliranje, farmacevtske raziskave in znanost o materialih. Vendar pa kombinacija kvantnega računalništva in umetne inteligence ne predstavlja le priložnosti, ampak tudi izzive, vključno z visokimi računalniškimi zahtevami in kompleksnostjo razvoja ustreznih algoritmov.

Napredovanje raziskav na teh področjih ne obljublja le inovativnih pristopov k reševanju zapletenih problemov, ampak odpira tudi etična vprašanja o varnosti podatkov in odgovorni uporabi informacij. Prekrivanje med kvantno mehaniko in umetno inteligenco bi lahko razširilo meje trenutne tehnologije in odprlo nove priložnosti za prihodnje raziskovalne smeri.