Novi računalni sustav može više od puke rekonstrukcije slika iz raznih rendgenskih podataka
U članku objavljenom u časopisuSlova primijenjene fizike, skupina informatičara izAmeričko Ministarstvo energetike (DOE) iz Nacionalnog laboratorija Argonne pokazalo je upotrebu umjetne inteligencije (AI) za ubrzavanje procesa rekonstrukcije slike na temelju koherentnih podataka o raspršivanju X-zraka.
PtychoNN koristi umjetnointeligencija za oporavak i amplitude i faze iz rendgenskih podataka, pružajući slike koje znanstvenici mogu koristiti. Zasluge: Matthew Cherukara / Nacionalni laboratorij Argonne
Proces korištenja računala za izgradnjuslike iz koherentnih raspršenih rentgenskih podataka nazivaju se pikografija. Znanstvenici su koristili neuronsku mrežu koja uči transformirati ove podatke u dosljedan oblik. Otuda i naziv njihove inovacije: PtychoNN.
Koristeći metode umjetne inteligencije,tim istraživača pokazao je da se računala mogu naučiti predviđati i rekonstruirati slike iz rendgenskih podataka, i to mogu učiniti 300 puta brže od tradicionalne metode.
Vrijedno je napomenuti da je umjesto korištenja simuliranih slika za treniranje neuronske mreže tim koristio stvarne podatke X-zraka.
Čitaj više
Istraživanje: ljudi neće moći kontrolirati superinteligentne AI strojeve
Pobačaj i znanost: što će se dogoditi s djecom koja će roditi
Pogledajte najljepše slike Hubblea. Što je teleskop vidio u 30 godina?
Tehnika skeniranja slikeobjekti čije su dimenzije mnogo veće od poprečnih dimenzija žarišne točke na uzorku. Izvorno ga je razvio Walter Hoppe za rješavanje problema inverzne fazne difrakcije s preklapajućih područja uzorka koji se proučava.
Od grčkog ptycho - preklapanje.