[智能应用]科学家首次利用人工智能观察原子运动[1P] [复制链接]

            
      科学家们开发出了一种开创性的人工智能驱动技术，它能揭示纳米粒子的隐秘运动，而纳米粒子在材料科学、制药和电子学中至关重要。通过将人工智能与电子显微镜相结合，研究人员现在可以直观地看到以前被噪声掩盖的原子级变化。 这一突破使人们能够更清楚地了解这些微小粒子在各种条件下的行为，从而有可能彻底改变工业流程和科学发现。
科学家们开发出一种新方法，用于揭示纳米粒子如何随时间移动和变化。 这些微小颗粒在制药、电子和能源等行业中发挥着至关重要的作用。 这一突破发表在《科学》（Science）上，它将人工智能与电子显微镜相结合，创造出纳米粒子在不同条件下如何反应的详细视觉效果。
"基于纳米粒子的催化系统对社会有着巨大的影响，"纽约大学数据科学中心主任、数学和数据科学教授卡洛斯-费尔南德斯-格兰达（Carlos Fernandez-Granda）解释说，他也是论文的作者之一。"据估计，90% 的制成品在其生产链的某个环节都涉及催化过程。 我们已经开发出一种人工智能方法，为探索材料中原子级结构动态打开了一扇新窗口"。
左图是通过电子显微镜成像的铂纳米粒子。 这些数据具有足够的空间分辨率来显示单个原子。 然而，由于时间分辨率较高，这些图像受到噪声的严重破坏，但这对于观察纳米粒子表面与其功能相关的基本动态行为是必要的。 右图是人工智能系统的输出结果，该系统能够有效去除噪声，并揭示纳米粒子的原子结构。 图片来源：亚利桑那州立大学的彼得-克罗泽、约书亚-文森特和纽约大学的卡洛斯-费尔南德斯-格兰达、斯里亚斯-莫汉提供

这项研究是与亚利桑那州立大学、康奈尔大学和爱荷华大学的科学家合作进行的，它将电子显微镜与人工智能融为一体。 这种强大的组合使科学家们能够以前所未有的细节和速度观察分子结构和运动，最小可达十亿分之一米。
亚利桑那州立大学材料科学与工程学教授、本文作者之一 Peter A. Crozier 解释说："电子显微镜可以捕捉高空间分辨率的图像，但由于纳米粒子的原子结构在化学反应过程中的变化速度极快，我们需要以极高的速度收集数据才能了解它们的功能。这导致测量结果噪声极大。 我们开发了一种人工智能方法，可以学习如何自动消除这些噪声，从而实现关键原子级动态的可视化"。
观察纳米粒子上原子的运动对于了解工业应用中的功能至关重要。 问题在于，数据中几乎看不到原子，因此科学家无法确定它们的行为方式--这就相当于用老式相机在夜间拍摄的视频中追踪物体。 为了解决这一难题，论文作者训练了一个深度神经网络（人工智能的计算引擎），它能够"点亮"电子显微镜图像，揭示底层原子及其动态行为。
"粒子变化的性质异常多样，包括通变期，表现为原子结构、粒子形状和方向的快速变化；理解这些动态变化需要新的统计工具，"康奈尔大学统计与数据科学系教授兼副系主任、国家统计科学研究所所长、论文作者之一大卫-马特森（David S. Matteson）解释说。"这项研究引入了一种新的统计方法，利用拓扑数据分析来量化通量，并跟踪粒子在有序态和无序态之间转换时的稳定性。"

　　科学家们开发出了一种开创性的人工智能驱动技术，能够揭示纳米粒子的隐秘运动。这一突破性的技术结合了人工智能和电子显微镜，使得研究人员能够直观地看到以前被噪声掩盖的原子级变化。这项技术在材料科学、制药和电子学等领域具有重要意义，因为它能够帮助科学家们更清楚地了解纳米粒子在各种条件下的行为，从而有可能彻底改变工业流程和科学发现。

　　技术背景

　　纳米粒子在许多行业中发挥着至关重要的作用，包括制药、电子和能源等。然而，由于纳米粒子的尺寸极小，观察其原子级的运动和变化一直是一个巨大的挑战。传统的电子显微镜虽然可以捕捉高空间分辨率的图像，但由于纳米粒子的原子结构在化学反应过程中的变化速度极快，需要以极高的速度收集数据，这导致测量结果噪声极大。

　　技术突破

　　为了克服这一难题，科学家们开发了一种新的方法，将人工智能与电子显微镜相结合。具体来说，他们使用深度神经网络（人工智能的计算引擎）来处理电子显微镜捕捉到的高噪声图像。通过训练深度神经网络，科学家们能够有效地去除噪声，揭示纳米粒子的原子结构及其动态行为。

　　应用前景

　　这一技术的突破使得科学家们能够以前所未有的细节和速度观察纳米粒子的运动和变化。这不仅有助于理解纳米粒子在工业应用中的功能，还能够为开发新材料和改进现有材料提供重要的 insights。例如，在制药领域，这一技术可以帮助科学家们更好地理解药物分子在纳米尺度上的行为，从而优化药物的设计和制造过程。

　　合作与贡献

　　这项研究是由多个机构的科学家合作完成的，包括纽约大学、亚利桑那州立大学、康奈尔大学和爱荷华大学。每个机构的研究人员都在这一项目中发挥了重要作用。例如，纽约大学的卡洛斯-费尔南德斯-格兰达教授开发了一种新的统计方法，利用拓扑数据分析来量化通量，并跟踪粒子在有序态和无序态之间转换时的稳定性。

　　结语

　　这一突破性的技术不仅为科学研究提供了新的工具，还为工业应用带来了巨大的潜力。通过更深入地了解纳米粒子的运动和变化，科学家们可以开发出更高效、更环保的材料和工艺，从而推动社会的进步和发展。

AI在原子观测中的应用
AI技术在原子观测中的重要性
人工智能（AI）技术在原子观测中的应用正逐步成为科学研究的重要推动力。特别是在原子尺度的成像和动态观测方面，AI技术展现出了巨大的潜力和优势。

数据处理与分析
在原子观测中，数据的获取和处理是至关重要的第一步。AI技术通过自动化的数据清洗与预处理，显著提高了数据的质量。例如，机器学习算法能够识别并修正实验数据中的错误或缺失值，使得观测数据更加准确可靠。

图像与信号处理
图像和信号处理技术在原子观测中也发挥着关键作用。AI技术，尤其是深度学习算法，能够帮助处理和分析大量的原子级图像数据。例如，卷积神经网络（CNN）在天文图像处理中的应用，可以自动识别和分类星系、恒星和其他天体，这对于理解材料的微观结构和性质具有重要意义。

计算模拟与建模
计算模拟和建模是理解原子行为和材料功能的重要工具。AI技术可以加速分子动力学模拟过程，预测分子的相互作用势能曲线，提高模拟的精度和效率。此外，AI还可以优化和改进气候模型和生态系统模型，帮助科学家更好地理解和预测宏观系统的变化。

最新研究成果
毫秒级分辨率的原子移动观测
最近的研究表明，科学家首次使用AI技术以毫秒级分辨率观察原子移动，这一突破性的成果发表在《Science》杂志上。这项研究由亚利桑那州立大学和纽约大学合作完成，他们开发了一种基于无监督深度学习的去噪框架，能够在温和的电子束剂量下实现原子尺度的高时间分辨率成像。

纳米颗粒隐藏运动的揭示
另一项研究则结合了AI与电子显微镜，成功突破了噪声干扰，揭示了纳米颗粒的隐藏运动。这一技术对于材料科学、制药和电子领域至关重要，因为它能够清晰展示纳米颗粒随时间变化的轨迹，帮助科学家更深入地理解纳米颗粒在不同条件下的行为。

结论
综上所述，AI技术在原子观测中的应用不仅提高了数据处理的准确性和效率，还推动了新的科研突破。随着技术的不断发展，未来AI在原子观测中的应用将更加广泛和深入，为我们理解和探索微观世界提供更多的可能性。