Noul sistem informatic poate face mai mult decât să reconstruiască imagini dintr-o varietate de date cu raze X
Într-un articol publicat în revistăLitere de fizică aplicată, un grup de informaticieni dinDepartamentul SUA pentru Energie (DOE) de la Laboratorul Național Argonne a demonstrat utilizarea inteligenței artificiale (AI) pentru a accelera procesul de reconstrucție a imaginii pe baza datelor coerente de împrăștiere a razelor X.
PtychoNN folosește artificialinteligență pentru a recupera atât amplitudinea cât și faza din datele cu raze X, oferind imagini pe care oamenii de știință le pot folosi. Credit: Matthew Cherukara / Laboratorul Național Argonne
Procesul de utilizare a computerelor pentru a construiimaginile din date cu raze X dispersate coerente se numesc pticografie. Oamenii de știință au folosit o rețea neuronală care învață să transforme aceste date într-o formă consistentă. De aici și numele inovației lor: PtychoNN.
Folosind tehnici de inteligență artificială, o echipă de cercetători a demonstrat că computerele pot fi învățate să prezică și să reconstruiască imagini pe baza datelor cu raze X și potFă-o de 300 de ori mai repede decât metoda tradițională.
Este demn de remarcat faptul că, în loc să folosească imagini simulate pentru a antrena o rețea neuronală, echipa a folosit date reale cu raze X.
Citeste mai mult
Cercetare: oamenii nu vor putea controla mașinile superinteligente AI
Avortul și știința: ce se va întâmpla cu copiii care vor naște
Vedeți cele mai frumoase imagini ale Hubble. Ce a văzut telescopul în 30 de ani?
Tehnica de scanare a imaginiiobiecte ale căror dimensiuni sunt mult mai mari decât dimensiunile transversale ale punctului focal pe eșantion. Dezvoltat inițial de Walter Hoppe pentru a rezolva problema difracției de fază inversă din regiunile suprapuse ale probei de testare.
Din ptycho grecesc - suprapunere.