La inteligencia artificial magnifica la utilidad de los microscopios electrónicos

Con una resolución 1000 veces mayor que la de un microscopio óptico, los microscopios electrónicos son excepcionalmente buenos para obtener imágenes de materiales y detallar sus propiedades. Los investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) están demostrando que los desarrollos de software avanzados y un marco de inteligencia artificial (IA) pueden impulsar su rendimiento aún más.

Además de crear imágenes ampliadas, las técnicas de microscopía electrónica también capturan información sobre las propiedades de los materiales, como la magnetización y el potencial electrostático, que es la energía necesaria para mover una carga contra un campo eléctrico. La información se almacena en una propiedad de la onda de electrones conocida como fase. La fase describe la ubicación o el tiempo de un punto dentro de un ciclo de onda, como el punto donde una onda alcanza su punto máximo.

Sin embargo, la recuperación de datos de fase es un problema de hace décadas para los científicos. La fase de la onda de electrones transporta información como la magnetización y los potenciales eléctricos y se pierde durante el proceso de adquisición de imágenes.

Para permitir que los científicos accedan a dichos datos, los investigadores de Argonne propusieron aprovechar herramientas creadas para entrenar redes neuronales profundas, una forma de inteligencia artificial (IA) que imita el cerebro humano y requiere algoritmos de entrenamiento.

Con datos de entrenamiento, el equipo de investigación de Argonne demostró una forma de recuperar información de fase, así como información esencial sobre su microscopio electrónico, incluida la resolución espacial, la precisión y la sensibilidad de la microscopía. El análisis habilitado por IA de imágenes de alta resolución, un proceso conocido como "diferenciación automática de modo inverso", determina las posiciones atómicas para inferir las propiedades físicas de los materiales.

Los investigadores recuperan pequeños cambios de fase y, a su vez, reciben información sobre pequeños cambios en la magnetización y el potencial electrostático, todo sin necesidad de costosas actualizaciones de hardware.

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Para obtener más información, comuníquese con el Laboratorio Nacional de Argonne; 630-252-2000 .