Российские химики совместно со специалистами по анализу данных предложили использовать программу на основе алгоритмов компьютерного зрения для более точного обнаружения металлических наночастиц.
Новый алгоритм разработали специалисты молодежной лаборатории когнитивных технологий и симуляционных систем Тульского государственного университета (ТулГУ) вместе с коллегами из Института органической химии имени Н. Д. Зелинского РАН, сообщили в понедельник в отделе популяризации науки и технологий Министерства науки и высшего образования России.
Современная сканирующая электронная микроскопия (СЭМ) позволяет исследователям непосредственно наблюдать наноразмерные структуры и строение материалов. Одна из актуальных задач анализа СЭМ-изображений, полученных с электронного микроскопа, связана с определением количества, размеров и взаимного расположения металлических наночастиц, наносимых на поверхность углеродных катализаторов. Полученную в результате такого анализа информацию используют в исследованиях для определения значимых характеристик исследуемых материалов, в том числе для выявления на поверхности катализаторов скрытых дефектов, влияющих на их свойства, но не поддающихся обнаружению другими методами. Сейчас химики анализируют тысячи изображений одного образца материала, полученных с микроскопа, вручную. Технологии искусственного интеллекта помогают ускорить этот процесс и снизить вероятность погрешностей в анализе
"Мы исследовали различные методы компьютерного зрения для обнаружения металлических наночастиц и разработали свой подход для решения задачи их автоматического обнаружения. Экспериментальное исследование показало, что предложенный метод позволяет получить наиболее высокое качество обнаружения наночастиц по сравнению с другими", - приводятся в сообщении слова ведущего научного сотрудника лаборатории ТулГУ Андрея Копылова.
Статистический анализ размеров наночастиц и их пространственного распределения позволил отличить два очень близких материала, приготовленных по одной и той же методике. Полученные результаты подтверждают способность быстрых алгоритмов компьютерного зрения обнаруживать очень малые изменения при проведении экспериментальных исследований в области изучения наночастиц и катализа.
Новый алгоритм анализа изображений электронной микроскопии облегчит изучение наночастиц