Новата компютърна система може да направи повече от това просто да реконструира изображения от различни рентгенови данни
В статия, публикувана в спПисма за приложна физика, група компютърни учени отМинистерството на енергетиката на САЩ (DOE) в Националната лаборатория в Аргон демонстрира използването на изкуствен интелект (AI) за ускоряване на процеса на реконструкция на изображения въз основа на кохерентни данни от разсейване на рентгенови лъчи.
PtychoNN използва изкуственоинтелигентност за възстановяване както на амплитудата, така и на фазата от рентгеновите данни, предоставяйки изображения, които учените могат да използват. Кредит: Матю Черукара / Национална лаборатория Аргон
Процесът на използване на компютри за изгражданеизображения от кохерентни разпръснати рентгенови данни се нарича ptycography. Учените са използвали невронна мрежа, която се научава да трансформира тези данни в последователна форма. Оттук и името на тяхната иновация: PtychoNN.
Използвайки техники за изкуствен интелект, екип от изследователи демонстрира, че компютрите могат да бъдат научени да предсказват и реконструират изображения въз основа на рентгенови данни и те могат даНаправете го 300 пъти по-бързо от традиционния метод.
Струва си да се отбележи, че вместо да използва симулирани изображения за обучение на невронна мрежа, екипът използва реални рентгенови данни.
Прочетете още
Изследвания: хората няма да могат да контролират свръхинтелигентни машини с изкуствен интелект
Аборт и наука: какво ще се случи с децата, които ще раждат
Вижте най-красивите снимки на Хъбъл. Какво е видял телескопът за 30 години?
Техника за сканиране на изображенияобекти, чиито размери са много по-големи от напречните размери на фокусното петно върху пробата. Първоначално разработено от Walter Hoppe за решаване на проблема с обратната дифракция на фазата от припокриващи се области на тестовата проба.
От гръцки ptycho - припокриване.