Il nuovo sistema informatico può fare molto di più che ricostruire le immagini da una varietà di dati radiografici
In un articolo pubblicato sulla rivistaLettere di fisica applicata, un gruppo di scienziati informatici diIl Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE) presso l'Argonne National Laboratory ha dimostrato l'uso dell'intelligenza artificiale (AI) per accelerare il processo di ricostruzione dell'immagine sulla base di dati coerenti di diffusione dei raggi X.
PtychoNN utilizza artificialeintelligenza per recuperare sia l'ampiezza che la fase dai dati dei raggi X, fornendo immagini che gli scienziati possono utilizzare. Credito: Matthew Cherukara / Argonne National Laboratory
Il processo di utilizzo dei computer per costruirele immagini ottenute da dati radiografici sparsi e coerenti sono chiamate ptycography. Gli scienziati hanno utilizzato una rete neurale che impara a trasformare questi dati in una forma coerente. Da qui il nome della loro innovazione: PtychoNN.
Utilizzando tecniche di intelligenza artificiale, un team di ricercatori ha dimostrato che ai computer può essere insegnato a prevedere e ricostruire le immagini sulla base di dati a raggi X e possonoFallo 300 volte più velocemente rispetto al metodo tradizionale.
Vale la pena notare che invece di utilizzare immagini simulate per addestrare una rete neurale, il team ha utilizzato dati a raggi X reali.
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Tecnica di imaging a scansioneoggetti le cui dimensioni sono molto più grandi delle dimensioni trasversali della macchia focale sul campione. Sviluppato originariamente da Walter Hoppe per risolvere il problema della diffrazione in fase inversa da regioni sovrapposte del campione in esame.
Dal greco ptycho: sovrapposizione.