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  • 利用人工智能改善材料表面成像技術(shù)

    作者:光行天下小萌新譯 來(lái)源:ScitechDaily 時(shí)間:2024-03-04 22:42 閱讀:598 [投稿]
    研究人員推出了一種人工智能技術(shù),通過(guò)使原子力顯微鏡(AFM)能夠觀察到比探針尖端更小的材料特征,從而大大提高了原子力顯微鏡(AFM)的性能。

    伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校的研究人員推出了一種人工智能技術(shù),通過(guò)使原子力顯微鏡(AFM)能夠觀察到比探針尖端更小的材料特征,從而大大提高了原子力顯微鏡(AFM)的性能。這一突破首次提供了超越傳統(tǒng)分辨率限制的真正三維輪廓,有望徹底改變納米電子開(kāi)發(fā)和材料研究。

    原子力顯微鏡(AFM)是一種廣泛使用的技術(shù),可以定量繪制材料表面的三維圖。然而,原子力顯微鏡的精度受到顯微鏡探針尺寸的限制。為了突破這一限制,我們開(kāi)發(fā)了一種新型人工智能技術(shù),使顯微鏡在材料分析中達(dá)到更高的分辨率。

    伊利諾伊大學(xué)香檳分校的研究人員開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,可以從原子力顯微鏡圖像中去除探針寬度的影響。據(jù)《納米快報(bào) 》(Nano Letters)雜志報(bào)道, 該算法超越了其他方法,首次以低于顯微鏡探針尖端寬度的分辨率給出了真正的三維表面輪廓。

    材料表面成像技術(shù)的突破

    "精確的表面高度輪廓對(duì)于納米電子學(xué)的開(kāi)發(fā)以及材料和生物系統(tǒng)的科學(xué)研究至關(guān)重要,而原子力顯微鏡是一種能夠無(wú)創(chuàng)測(cè)量輪廓的關(guān)鍵技術(shù),"該項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、工大材料科學(xué)與工程系教授張英杰說(shuō)。"我們已經(jīng)展示了如何更加精確地觀察更小的東西,我們也展示了如何利用人工智能來(lái)克服看似無(wú)法克服的限制。"

    顯微鏡技術(shù)通常只能提供二維圖像,基本上只能為研究人員提供材料表面的航拍照片。原子力顯微鏡可提供完整的地形圖,準(zhǔn)確顯示表面特征的高度剖面。這些三維圖像是通過(guò)在材料表面移動(dòng)探針并測(cè)量其垂直偏轉(zhuǎn)而獲得的。


    經(jīng)深度學(xué)習(xí)算法處理的原子力顯微鏡圖像。左列包含模擬的原子力顯微鏡圖像,中間一列包含經(jīng)過(guò)算法處理和重建的圖像,右列包含添加原子力顯微鏡效應(yīng)之前的原始圖像。

    如果表面特征接近探針尖端的大。s 10 納米),顯微鏡就無(wú)法分辨,因?yàn)樘结樧兊锰,無(wú)法"感覺(jué)"出這些特征。幾十年來(lái),顯微鏡學(xué)家們一直意識(shí)到這一局限性,但伊利諾伊大學(xué)的研究人員是第一個(gè)給出確定性解決方案的人。

    "我們之所以求助于人工智能和深度學(xué)習(xí),是因?yàn)槲覀兿氆@得高度剖面--精確的粗糙度--而不受傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法的固有限制。"

    研究人員開(kāi)發(fā)了一種具有編碼器-解碼器框架的深度學(xué)習(xí)算法。它首先通過(guò)將原始原子力顯微鏡圖像分解為抽象特征對(duì)其進(jìn)行"編碼"。在對(duì)特征表示進(jìn)行處理以消除不良影響后,再將其"解碼"回可識(shí)別的圖像。

    為了訓(xùn)練該算法,研究人員生成了三維結(jié)構(gòu)的人工圖像,并模擬了它們的原子力顯微鏡讀數(shù)。然后構(gòu)建算法,利用探針尺寸效應(yīng)轉(zhuǎn)換模擬原子力顯微鏡圖像,并提取基本特征。

    博納吉里說(shuō):"實(shí)際上,我們必須做一些非標(biāo)準(zhǔn)的事情才能做到這一點(diǎn)。典型的人工智能圖像處理的第一步是根據(jù)某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)重新調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度,以簡(jiǎn)化比較。但在我們的案例中,絕對(duì)亮度和對(duì)比度才是有意義的部分,因此我們不得不放棄第一步。這讓問(wèn)題變得更具挑戰(zhàn)性。"

    為了測(cè)試他們的算法,研究人員在硅主機(jī)上合成了已知尺寸的金和鈀納米粒子。該算法成功消除了探針尖端效應(yīng),并正確識(shí)別了納米粒子的三維特征。

    張說(shuō):"我們已經(jīng)給出了概念驗(yàn)證,并展示了如何使用人工智能來(lái)顯著改善原子力顯微鏡圖像,但這項(xiàng)工作僅僅是個(gè)開(kāi)始。與所有人工智能算法一樣,我們可以通過(guò)在更多更好的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)改進(jìn)它,但前進(jìn)的道路是明確的。"

    相關(guān)鏈接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.3c04712

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