För att lära ett neuralt nätverk att utföra denna uppgift måste det visas flera tiotusentals
För att komma runt detta problem taggade forskare inte riktiga fotografier för att träna det neurala nätverket utan genererade bilder som simulerar dem på en dator.
SEM (svepelektronmikroskop), som använder en stråle av elektroner istället för synligt ljus, används i studier av nanopartiklar som syntetiseras för medicin och andra ändamål.Analys av EMS-bilder består av att detektera partiklar och fördela dem efter storlek.Neurala nätverksmetoder inom detta område är inte utvecklade, och standardmetoder för bildbehandling ger inteav rätt kvalitet.
Alexander Kharin, specialist, Institutet för teknisk fysik för biomedicin, National Research Nuclear University MEPhI
Resultaten av studien kommer att göra det möjligt att automatisera behandlingen av SEM-bilder, vilket revolutionerar standardmetoder för att studera nya material, forskare är övertygade om.
Detta arbete, tror författarna, kommer inte bara att hjälpaför att minska forskningstiden, men också för att öka antalet analyserade partiklar - från hundratals enheter till tiotusentals. I framtiden kommer forskargruppen att automatisera klassificeringen av nanopartiklar.
Läs också
En meteorit föll på ett indonesiskt hus. Dess ägare blev miljonär
Neuroner i människans hjärna och nätverket av galaxer liknar varandra
På grund av plattans rörelse ligger Stillahavsbotten djupt under Kina