人工知能は電子顕微鏡の有用性を拡大します
電子顕微鏡は、光学顕微鏡の1000倍の解像度を備えており、材料のイメージングとその特性の詳細化に非常に優れています。米国エネルギー省（DOE）のアルゴンヌ国立研究所の研究者は、高度なソフトウェア開発と人工知能（AI）フレームワークがパフォーマンスをさらに向上させることができることを実証しています。
電子顕微鏡技術は、拡大画像を作成するだけでなく、磁化や静電ポテンシャルなどの材料特性に関する情報もキャプチャします。これは、電界に対して電荷を移動させるために必要なエネルギーです。情報は、位相と呼ばれる電子波のプロパティに保存されます。フェーズは、波がピークに達するポイントなど、波サイクル内のポイントの位置またはタイミングを表します。
ただし、位相データの取得は、科学者にとって数十年前の問題です。磁化や電位などの情報は、電子波の位相によって運ばれ、画像取得プロセス中に失われます。
科学者がそのようなデータにアクセスできるようにするために、アルゴンヌの研究者は、人間の脳を模倣し、トレーニングアルゴリズムを必要とする人工知能（AI）の形式であるディープニューラルネットワークをトレーニングするために構築されたツールを活用することを提案しました。
トレーニングデータを使用して、アルゴンヌの研究チームは、位相情報、および顕微鏡の空間分解能、精度、感度など、電子顕微鏡に関する重要な情報を復元する方法を示しました。 AIを利用した高解像度画像の分析（「逆モード自動微分」と呼ばれるプロセス）により、原子の位置を特定して、材料の物理的特性を推測します。
研究者は、位相の小さな変化を回復し、次に、高価なハードウェアのアップグレードを必要とせずに、磁化と静電ポテンシャルの小さな変化に関する情報を受け取ります。
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詳細については、アルゴンヌ国立研究所にお問い合わせください。 630-252-2000 。
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