ИИ научил микроскопы находить самое важное в нанообразцах
Учёные из Окриджской национальной лаборатории (ORNL) разработали ИИ-фреймворк SimuScan, который помогает атомно-силовым микроскопам (АСМ) самостоятельно находить наиболее информативные нанообъекты в образце. АСМ позволяет видеть структуры размером с молекулу, но раньше управление прибором требовало опыта эксперта: нужно было решать, где сканировать, как настроить параметры и что изучать детальнее. SimuScan снимает эту нагрузку, делая АСМ быстрее и стабильнее. Данную информацию сообщает портал Phys.org.
Проблема обучения ИИ для АСМ — нехватка размеченных данных. В отличие от обычных фотографий, изображений АСМ мало и их редко размечают вручную. SimuScan решает это, генерируя синтетические изображения с автоматическими метками, привязанными к геометрии объектов. При этом синтетика не идеальна: она воспроизводит реальные дефекты — эффекты иглы, дрейф сканера, электронный шум, загрязнения и шероховатость поверхности.
SimuScan поддерживает замкнутый цикл: сначала быстрый обзорный скан, затем ИИ выделяет объекты, ранжирует их по заданным критериям и направляет микроскоп в нужные зоны. Учёный задаёт цели и ограничения, а ИИ берёт на себя рутину. В тестах на наноструктурах, сборках ДНК и бактериальных клетках модели, обученные на синтетике, успешно работали с реальными данными. Главные ошибки возникали из-за фона — например, регулярных текстур, которые модель должна научиться игнорировать.
В перспективе SimuScan сделает АСМ доступнее для исследователей, не являющихся экспертами в микроскопии, и ускорит массовые измерения наночастиц, ДНК-структур и клеток. Разработчики планируют интегрировать фреймворк с ПО микроскопов и добавить инструменты проверки надёжности моделей.
