Uso de IA para Desbloquear el Pleno Potencial de los Microscopios Electrónicos

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

Junto con la creación de imágenes ampliadas, las técnicas de microscopía electrónica también capturan información sobre propiedades de materiales, como magnetización y 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 electrónica 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 pico.

Recuperar datos de fase, sin embargo, es un problema de décadas para los científicos. Información como magnetización y potenciales eléctricos es transportada por la fase de la onda electrónica y se pierde durante el proceso de adquisición de imágenes.

Para permitir a los científicos acceder a tales 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, incluyendo resolución espacial, precisión y sensibilidad de la microscopía. El análisis de imágenes de alta resolución habilitado por IA —un proceso conocido como "diferenciación automática en modo inverso"— determina posiciones atómicas para inferir propiedades físicas sobre los materiales.

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

Lea el informe .

Para más información, contacte al Laboratorio Nacional Argonne; 630-252-2000.