Нова комп'ютерна система може не тільки реконструювати зображення з безлічі рентгенівських даних
У статті, опублікованій у журналіApplied Physics Letters, Група фахівців з інформатики зМіністерства енергетики США (DOE) в Аргонської національної лабораторії продемонструвала використання штучного інтелекту (ІІ) для прискорення процесу відновлення зображень на основі даних когерентного розсіяння рентгенівських променів.
PtychoNN використовує методи штучногоінтелекту для відновлення як амплітуди, так і фази з рентгенівських даних, забезпечуючи зображення, які можуть використовувати вчені. Надано: Метью Черукара / Аргонської національної лабораторія
Процес використання комп'ютерів для збіркизображень з когерентних розсіяних рентгенівських даних називається птайкографіей. Вчені використовували нейронну мережу, яка вчиться перетворювати ці дані в узгоджену форму. Звідси і назва їх інновації: PtychoNN.
Використовуючи методи штучного інтелекту,група дослідників продемонструвала, що комп'ютери можна навчити передбачати та відновлювати зображення на основі рентгенівських даних, і вони можуть робити це у 300 разів швидше, ніж традиційний метод.
Варто зазначити, що замість використання змодельованих зображень для навчання нейронної мережі, команда використовувала реальні рентгенівські дані.
Читати далі
Дослідження: люди не зможуть управляти сверхразумное машинами з ІІ
Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять
Подивіться на найкрасивіші знімки «Хаббла». Що побачив телескоп за 30 років?
Сканирующая техніка отримання зображеньоб'єктів, розміри яких значно перевищують поперечні розміри фокального плями на зразку. Спочатку розроблена Walter Hoppe для розв'язання оберненої фазової задачі дифракції від перекриваються регіонів досліджуваного зразка.
Від грецького ptycho - перекриття.