布伦瑞克的革命：人工智能识别分子的精度高达 99%！

布伦瑞克的革命：人工智能识别分子的精度高达 99%！

研究人员在 布伦瑞克工业大学 通过利用人工智能 (AI) 彻底改变图像分析，在显微镜领域取得了显着进步。由 Timo de Wolff 教授和 Uta Schlickum 教授领导的跨学科团队开发了一种人工智能，能够以高达 99% 的准确度表征扫描隧道显微镜图像。

人工智能在显微镜中的应用不仅开辟了新的研究途径，而且显着提高了效率。在引入这项技术之前，科学家们必须在扫描探针显微镜图像上手动搜索和计数分子，这非常耗时。现在，人工智能可以在几秒钟内进行精确评估，并可以显着加快研究速度。

训练数据的挑战

此前，人工智能需要数千张带标签的训练图像才能提供可靠的结果。挑战之一是使用少量原始图像生成足够的数据进行训练。为了解决这个问题，研究人员创建了一个计算机生成的训练数据集，其质量几乎不逊色于真实图像。这种创新方法使人工智能能够识别真实数据上分子的手性排列，可靠性高达 99%。

该研究的另一个值得注意的方面是催化和传感器技术效率的提高，这是通过分子的手性依赖性分析实现的。本研究中使用的 LENA 光子扫描电子显微镜可提供原子级精确的图像，是此类研究的重要工具。

人工智能网络

项目 KI4ALL 克劳斯塔尔工业大学和奥斯特法利亚应用科学大学等多所大学参与其中，旨在创建人工智能领域的综合网络。该项目的核心组成部分是建立一个促进交流和联网的人工智能中心。为此，在当前人工智能应用和研究领域创建数字教学内容，这些内容作为开放教育资源（OER）提供。该优惠不仅针对学生，还针对任何有兴趣扩展人工智能领域技能的人。

该项目由联邦教育和研究部和下萨克森州资助，是“高等教育中的人工智能”资助计划的一部分。这表明人工智能在学术和实践领域日益重要。

量子力学与人工智能之间的协同作用

量子力学对人工智能领域发展的影响是另一个令人兴奋的方面 知识点 被讨论。量子力学提供了对物质和能量基本定律的见解，有可能从根本上彻底改变数据处理和机器学习。这两个动态研究领域的协同效应开辟了新的视野，例如通过在人工智能系统中应用纠缠和叠加等量子原理。

这些原理可以大大提高数据分析的效率，并在气候建模、药物研究和材料科学等不同领域得到应用。然而，量子计算与人工智能的结合不仅带来了机遇，也带来了挑战，包括高计算要求和开发合适算法的复杂性。

推进这些领域的研究不仅有望提供解决复杂问题的创新方法，而且还提出了有关数据安全和负责任地使用信息的道德问题。量子力学和人工智能之间的重叠可以扩展当前技术的边界，并为未来的研究方向开辟新的机会。