Прорыв в обработке данных рентгеновской спектроскопии!
Новосибирский государственный университет (НГУ) представил нейросеть, которая кардинально ускоряет обработку спектров рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии (РФЭС). Новый инструмент, базирующийся на технологиях машинного обучения, выполняет задачу всего за секунду — вместо привычных 10 минут ручного анализа.
С ростом объемов данных в научных исследованиях, особенно с запуском "Сибирского кольцевого источника фотонов", это решение станет настоящей находкой для химиков, материаловедов и специалистов в других областях. Нейросеть уже показала высокую точность анализа на тестовых данных, а вскоре получит графический интерфейс и функцию потоковой обработки.
Следите за обновлениями: это разработка, которая перевернёт рутину научного анализа!
midjourney: Breakthrough in X-ray Spectroscopy Data Processing!
В Новосибирском государственном университете (НГУ) представили разработку, которая может изменить подход к обработке данных в химии и материаловедении. Учёные создали нейросеть для автоматической обработки спектров рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии (РФЭС). Теперь задача, которая раньше занимала до 10 минут у квалифицированного исследователя, выполняется менее чем за секунду. И это на обычном домашнем ноутбуке!
Что такое РФЭС и почему это важно?
РФЭС — это метод, позволяющий исследовать элементный состав, химическое и электронное состояние атомов на поверхности материалов. Его используют в катализе, материаловедении, полупроводниковой физике и других наукоёмких областях. Суть метода — регистрация зависимости количества испускаемых электронов от их энергии после облучения рентгеновскими лучами. Процесс анализа этих спектров — трудоёмкий и требует внимания к деталям. Но с появлением новой нейросети всё меняется.
Как работает нейросеть?
Разработка базируется на платформе PyTorch — современном инструменте для создания моделей глубокого обучения. Для её обучения использовались синтетические спектры, содержащие шумы, пики и фон неупругого рассеяния. После предварительного анализа данные проходят через алгоритмы постобработки, которые обеспечивают точность результатов. Для проверки модели учёные использовали спектры хлорида серебра, и результаты полностью подтвердили соответствие нейросети ручному анализу.
Почему это открытие значимо?
Рост объемов данных в науке неизбежен. Например, с открытием центра "Сибирский кольцевой источник фотонов" исследователям предстоит работать с ещё большими массивами спектров. До сих пор инструментов для автоматизации этих процессов не существовало. Нейросеть, созданная в НГУ, не только экономит время, но и минимизирует вероятность ошибок. Автор разработки Артём Вахрушев подчёркивает, что это только начало: уже ведётся работа над созданием графического интерфейса и функцией потоковой обработки, которая позволит анализировать динамику изменений состава исследуемой поверхности.
Будущее научного анализа
Такой инструмент станет незаменимым для исследователей по всему миру. Возможность моментально анализировать данные открывает новые горизонты для науки. Это очередное доказательство, что современные технологии — нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект — способны преобразовать рутинные процессы в мощные интеллектуальные инструменты.
НГУ снова доказал, что Россия остаётся на передовой научного прогресса. Теперь остается ждать, когда эта разработка найдёт своё широкое применение в лабораториях и исследовательских центрах по всему миру.
Источник: ТАСС