Yeni bilgisayar sistemi , çeşitli X-ışını verilerinden görüntüleri yeniden oluşturmaktan daha fazlasını yapabilir
Dergide yayınlanan bir makaledeUygulamalı Fizik Mektupları, bir grup bilgisayar bilimcisiArgonne Ulusal Laboratuvarı'ndaki ABD Enerji Bakanlığı (DOE), tutarlı X-ışını saçılım verilerine dayanan görüntü yeniden yapılandırma sürecini hızlandırmak için yapay zeka (AI) kullanımını gösterdi.
PtychoNN yapay kullanırX-ışını verilerinden hem genliği hem de fazı kurtarmak için zeka, bilim insanlarının kullanabileceği görüntüler sağlar. Kredi: Matthew Cherukara / Argonne Ulusal Laboratuvarı
İnşa etmek için bilgisayar kullanma sürecitutarlı dağınık X-ışını verilerinden gelen görüntülere ptycography denir. Bilim adamları, bu verileri tutarlı bir forma dönüştürmeyi öğrenen bir sinir ağı kullandılar. Dolayısıyla yeniliklerinin adı: PtychoNN
Bir araştırma ekibi, yapay zeka tekniklerini kullanarak, bilgisayarlara X-ışını verilerine dayalı görüntüleri tahmin etmenin ve yeniden yapılandırmanın öğretilebileceğini veGeleneksel yöntemden 300 kat daha hızlı yapın.
Bir sinir ağını eğitmek için simüle edilmiş görüntüler kullanmak yerine, ekibin gerçek X-ışını verilerini kullandığını belirtmekte fayda var.
Daha fazla oku
Araştırma: insanlar süper zeki AI makinelerini kontrol edemeyecek
Kürtaj ve bilim: doğum yapacak çocuklara ne olacak
Hubble'ın en güzel resimlerine göz atın. Teleskop 30 yılda ne gördü?
Tarama görüntüleme tekniğiboyutları, numunedeki odak noktasının enine boyutlarından çok daha büyük olan nesneler. İlk olarak Walter Hoppe tarafından, incelenen numunenin örtüşen bölgelerinden ters faz kırınım problemini çözmek için geliştirilmiştir.
Yunan ptycho'dan - örtüşme.