AIで電子顕微鏡の潜在能力を最大限に引き出す

光学顕微鏡の1000倍の分解能を持つ電子顕微鏡は、材料の撮像と特性詳細化に非常に優れています。米国エネルギー省（DOE）アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、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、その性能をさらに押し上げられることを実証しています。

拡大画像の作成に加え、電子顕微鏡技術は磁化や静電ポテンシャル——電場に対して電荷を動かすのに必要なエネルギー——などの材料特性情報も取得します。情報は電子波の位相と呼ばれる特性に格納されます。位相は、波がピークに達する点など、波周期内の一点の位置やタイミングを記述します。

しかし、位相データの取得は科学者たちにとって数十年来の問題です。磁化や電位などの情報は電子波の位相によって運ばれますが、画像取得プロセスで失われます。

科学者たちがこのようなデータにアクセスできるようにするため、アルゴンヌの研究者たちは、人間の脳を模倣し訓練アルゴリズムを必要とする人工知能（AI）の一種であるディープニューラルネットワークの訓練に構築されたツールを活用することを提案しました。

訓練データを用いて、アルゴンヌ研究チームは位相情報の回復と、空間分解能、精度、顕微鏡の感度など電子顕微鏡に関する本質的情報の取得方法を実証しました。高分解能画像のAIによる解析——「逆モード自動微分」と呼ばれるプロセス——が原子位置を決定し、材料の物理的特性を推測します。

研究者たちは微小な位相シフトを回復し、その結果、磁化と静電ポテンシャルの小さな変化に関する情報を得られます。すべて高価なハードウェアアップグレードなしで。

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詳細については、アルゴンヌ国立研究所まで； 630-252-2000.

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