Das neue Computersystem kann mehr als nur Bilder aus einer Vielzahl von Röntgendaten rekonstruieren
In einem in der Zeitschrift veröffentlichten ArtikelAngewandte Physik Briefe, eine Gruppe von Informatikern ausDas US-Energieministerium (DOE) des Argonne National Laboratory hat den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) demonstriert, um den Prozess der Bildrekonstruktion auf der Grundlage kohärenter Röntgenstreuungsdaten zu beschleunigen.
PtychoNN verwendet künstlicheIntelligenz zur Wiederherstellung von Amplitude und Phase aus Röntgendaten und Bereitstellung von Bildern, die Wissenschaftler verwenden können. Bildnachweis: Matthew Cherukara / Argonne National Laboratory
Der Prozess der Verwendung von Computern zum ErstellenBilder aus kohärent gestreuten Röntgendaten werden als Ptykographie bezeichnet. Wissenschaftler haben ein neuronales Netzwerk verwendet, das lernt, diese Daten in eine konsistente Form umzuwandeln. Daher der Name ihrer Innovation: PtychoNN.
Mit Methoden der Künstlichen Intelligenz,Ein Forscherteam hat gezeigt, dass Computern beigebracht werden kann, Bilder aus Röntgendaten vorherzusagen und zu rekonstruieren, und zwar 300-mal schneller als mit der herkömmlichen Methode.
Es ist erwähnenswert, dass das Team anstelle simulierter Bilder zum Trainieren des neuronalen Netzwerks echte Röntgendaten verwendete.
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Scan-BildgebungstechnikObjekte, deren Abmessungen viel größer sind als die Querabmessungen des Brennpunkts auf der Probe. Ursprünglich von Walter Hoppe entwickelt, um das Problem der inversen Phasenbeugung aus überlappenden Bereichen der untersuchten Probe zu lösen.
Aus dem griechischen Ptycho - Überlappung.