Un equipo de científicos ha desarrollado un método para iluminar el comportamiento dinámico de las nano partículas, que son los principales ingredientes en la formación de materiales farmacéuticos, electrónicos y relacionados con la energía industrial y de energía. La revista, reportada en la revista Science, conecta la inteligencia artificial con microscopía electrónica para presentar las visuales y cómo responden estas pequeñas piezas de material a las motivaciones.
El abuelo de Nueva York Fernández, director de ciencias de datos de la NYU y profesor de matemáticas y ciencias de datos, explica Carlos Fernández Abuelo, “Los sistemas clínicos basados en nano -particular tienen un gran impacto en la sociedad”. Hemos desarrollado un método de inteligencia artificial que abre una nueva ventana para encontrar dinámicas estructurales de superficie nuclear en el contenido.
En este trabajo, que incluyó investigadores de la Universidad Estatal de Arizona, la Universidad de Cornell y la Universidad de Iowa, la microscopía electrónica con IA para permitir a los científicos ver la estructura y los movimientos de las moléculas, que son de mil millones de tamaños de tiempo extraordinario.
“La microscopía electrónica puede capturar imágenes en una alta resolución local, pero durante la reacción química, la estructura nuclear de los nanoterales se debe a este ritmo, necesitamos recopilar datos muy rápido para comprender su funcionalidad”, Universidad Estatal de Arizona y profesor de ciencias en la Universidad de Arizona. “Esto da como resultado una medición muy ruidosa. Hemos desarrollado un método de inteligencia artificial que aprende cómo eliminar este ruido, permite automáticamente el concepto de dinámica de la superficie nuclear”.
Para comprender la funcionalidad en las aplicaciones industriales, es importante observar el movimiento de los átomos en la partícula nano. El problema es que las estadísticas apenas son visibles en los datos, por lo que los científicos pueden no estar seguros de cómo se están comportando: en el video tomado por la noche, el equivalente a rastrear elementos que llevan una cámara antigua. Para hacer frente a este desafío, los autores del documento entrenaron una red nerviosa profunda, el motor computacional de la IA, que puede “iluminar” las imágenes del microscopio electrónico, mostrando el comportamiento básico atómico y su comportamiento dinámico.
“La naturaleza de los cambios en las partículas es extraordinariamente diversa, incluidos los períodos de flujo, como cambios rápidos en la estructura nuclear, la forma y la orientación de las partículas, se requieren nuevas herramientas de estadísticas para comprender estas dinámicas”, David S. Meticon, el Departamento de Corredor, el Departamento de Estadísticas, el Departamento de Estadísticas, el Departamento de Estado, el Departamento de Estado. Director del Instituto Estadístico del Instituto Estadístico. “Este estudio introduce una nueva estadística que utiliza el análisis de datos topológicos para ambos, lo que corrige tanto el fluxiti como rastrea la estabilidad de las partículas a medida que transfieren entre el orden y los estados inaccesibles”.
Esta investigación fue apoyada por la National Science Foundation (OAC-1940263, OAC-2104105, CBET 1604971, DMR 184084, Chee 2109202, OAC-1940097, OAC-1940097, OAC-2003936, OAC-1940124, DMS-214143).
