Исследователи из Университета Дьюка разработали систему искусственного интеллекта для микроскопии, которая может анализировать двумерные материалы с той же точностью, что и обученные эксперты-люди, что знаменует собой значительный прорыв в автономных научных исследованиях. Система под названием ATOMIC (Autonomous Technology for Optical Microscopy & Intelligent Characterization) достигла точности до 99,4% в определении дефектов материалов и структур слоёв.
Революционная интеграция базовых моделей
Прорыв, опубликованный в ACS Nano 2 октября, представляет собой первую успешную интеграцию общедоступных базовых моделей ИИ — в частности, ChatGPT от OpenAI и Segment Anything Model (SAM) — в автономное лабораторное оборудование. Ведущий исследователь Хаочжэ «Гарри» Ван из отдела электротехники и вычислительной техники Университета Дьюка описал систему как способную понимать, а не просто следовать инструкциям.
«ATOMIC может оценить образец, принимать решения самостоятельно и получать результаты так же хорошо, как эксперт-человек», — пояснил Ван. Система подключает стандартный оптический микроскоп к этим моделям ИИ, обеспечивая автономное управление перемещением образца, фокусировкой изображения и настройкой освещения, одновременно анализируя микроскопические характеристики.
Устранение критических узких мест в исследованиях
Разработка нацелена на устранение серьёзного препятствия в исследованиях материаловедения, где характеризация двумерных материалов — кристаллов толщиной всего в один или несколько атомов — традиционно требует месяцев или лет специализированного обучения. Эти материалы демонстрируют перспективы для полупроводников нового поколения, сенсоров и квантовых устройств, но дефекты изготовления могут снизить их исключительные электрические свойства.
Аспирантка Цзинъюнь «Джолин» Ян, первый автор исследования, отметила, что «модель могла обнаруживать границы зёрен в масштабах, которые человек не может легко увидеть». Система сохраняла высокую точность даже в неоптимальных условиях съёмки, включая переэкспонирование, плохую фокусировку или недостаточное освещение, и в некоторых случаях выявляла дефекты, невидимые для человека-наблюдателя.
Более широкая научная трансформация
Система ATOMIC отражает более широкую трансформацию в научных исследованиях, где ИИ всё больше участвует на каждом этапе процесса открытий. Недавнее исследование, опубликованное в ACS Nano командами из KAIST, Университета Дрексел и Северо-Западного университета, демонстрирует, что ИИ теперь функционирует во всех областях исследования материалов — от первоначального открытия до оптимизации. Между тем, другие недавние разработки включают запуск автономных лабораторных платформ, таких как исследовательские фабрики на базе ИИ компании Lila Sciences, и внедрение систем ИИ, способных выполнять полные экспериментальные рабочие процессы.
Как недавно предсказал Сэм Альтман из OpenAI, ИИ может совершить крупное научное открытие в течение двух лет, что подчёркивает ускоряющуюся роль искусственного интеллекта в исследованиях. Команда Вана позиционировала свою работу в рамках этой более широкой тенденции, подчеркивая, что хотя ИИ усиливает человеческий опыт, исследователи остаются необходимыми для интерпретации результатов и определения их значимости.
Комментариев нет:
Отправить комментарий