(Nanowerk Haberleri) Araştırmacılar, elektron ve taramalı prob mikroskobundan alınan görüntüleri çözümleme etmek için yeni bir yazılım paketi geliştirdiler. AtomAI paketi derin öğrenmeyi kullanıyor. Bu, bir programın, bir görüntünün yada metin bloğunun içeriğini doğru bir halde tanımlamak için kendisini eğitmesine olanak tanıyan bir tür makine öğrenimidir.
Bulgular şu adreste yayınlanıyor: Tabiat Makine Zekası (“Elektron ve taramalı prob mikroskobunda görüntü ve spektroskopi verilerinin derin öğrenme analizi için AtomAI çerçevesi”).
Derin öğrenme modelleri, katmanlı “nöronlardan” oluşan bir ağ kullanarak ilgili özellikleri otomatikman öğrenir. Biyolojik nöronlardan esin alan bu suni nöronlar, veri ve hesaplamaların akmış olduğu düğümler olarak hizmet ediyor. Bir görüntünün değişik karmaşıklık düzeylerinde çeşitli yanlarını saptamak için eğitilmişlerdir.
Bu, AtomAI’ye geleneksel makine öğreniminden daha çok duyarlılık ve daha geniş bir informasyon yelpazesini çözümleme etme kabiliyeti sağlar.
Elektron ve taramalı prob mikroskobu, bilim adamlarının malzemeleri nano ölçekte tasarlamasına olanak tanır. Bu teknikler bilim adamlarının bir malzemenin yapısını ve işlevsel özelliklerini incelemelerine destek verir.
AtomAI paketi, atomik çözünürlüklerdeki mikroskopi verilerine derin öğrenmeyi uygular. Bu, bir numunedeki her atomun kati konumu ve türü benzer biçimde ölçülebilir fizyolojik bilgiler sağlar. AtomAI ek olarak araştırmacıların verilerin gerçek zamanlı analizini yapmasına da olanak tanır. Paket, bir malzemenin yapısına ilişkin daha çok informasyon edinmek için bu bilgiyi direkt kuramsal simülasyonlara aktarabilir.
Kısmen Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı (ORNL) Nanofaz Araç-gereç Bilimi Merkezi’nde geliştirilen AtomAI, görüntü analizi için uçtan uca bir yazılım paketidir. Paket, mikroskopi verilerindeki nanofiberler yada alan duvarları (manyetik alanları ayıran arayüzler) benzer biçimde ince nesneleri tanımlamak için benzersiz bir model mimarisi ihtiva eder.
Yazılım paketi ek olarak, gelen kozmik ışınlar yada hedef olmayan malzemelerin görüntüleri benzer biçimde görüntü verilerindeki istenmeyen değişimleri hesaba katarak ve belirli değişmeyen fizyolojik özellikleri modele dahil ederek görüntü işlemedeki hataları azaltmak için oluşturulmuştur.
Elektron ve taramalı prob mikroskopları yoğun madde fiziği, araç-gereç bilimi ve kimya araştırmaları için eleştiri araçlar haline geldi. Sadece araştırmacılar mikroskopi gözlemleri ile araç-gereç davranışı içinde geniş bağlantılar kuracak altyapıdan yoksundu. AtomAI bu boşluğun giderilmesine destek olmak için tasarlandı.
Source: www.nanowerk.com