AI, 나노입자 연구 속도 향상

나노입자 연구자들은 대부분의 시간을 한 가지에 사용합니다. 나노입자를 세고 측정하는 것입니다. 각 단계에서 결과를 확인해야 합니다. 그들은 보통 수백 개의 나노입자가 빽빽하게 모여 있는 미세한 이미지를 분석하여 이를 수행합니다. 나노입자를 세고 측정하는 데는 오랜 시간이 걸리지만, 이 작업은 적절하게 최적화된 다음 나노입자 합성을 수행하는 데 필요한 통계적 분석을 완료하는 데 필수적입니다.

알렉산더 비테만은 콘스탄츠 대학교의 콜로이드 화학 교수입니다.

그와 그의 팀은 매일 이 과정을 반복합니다. "박사학위 논문을 쓸 때, 우리는 이런 측정을 위해 대형 입자 계수기를 사용했습니다. 그것은 마치 금전 등록기와 같았고, 당시에는 하루에 300개의 나노입자를 측정할 수 있어서 정말 기뻤습니다." Wittemann이 회상합니다.

그러나 신뢰할 수 있는 통계를 얻으려면 샘플마다 수천 번의 측정이 필요합니다.

오늘날 컴퓨터 기술의 사용이 증가함에 따라 이 과정은 훨씬 더 빠르게 진행될 수 있습니다.

동시에 자동화된 방법은 오류가 발생하기 매우 쉽고, 많은 측정은 여전히 ​​연구자가 직접 수행하거나 적어도 두 번 확인해야 합니다.

정확한 계산 - 복잡한 입자도 포함 코로나바이러스 팬데믹 동안 행운이 찾아와 위테만은 박사과정 학생인 가브리엘 몬테이로를 만났습니다. 가브리엘은 프로그래밍과 AI에 대한 지식이 있을 뿐만 아니라 컴퓨터 과학자들과도 인맥이 있었습니다.

Wittemann과 Monteiro는 Meta의 오픈소스 AI 기술인 "Segment Anything Model"을 기반으로 한 프로그램을 개발했습니다. 이 프로그램은 미세한 이미지에서 나노입자를 AI가 지원하는 계산과 그에 따른 각 개별 입자의 자동 측정을 가능하게 합니다.

"명확하게 정의할 수 있는 입자의 경우, '유역 방법'은 지금까지 꽤 잘 작동했습니다. 하지만 우리의 새로운 방법은 두 개 또는 세 개의 겹쳐진 구의 끈으로 구성된 덤벨이나 애벌레 모양의 입자도 자동으로 셀 수 있습니다." Wittemann이 설명합니다.

"이것은 엄청난 시간을 절약합니다." 그는 덧붙여 말한다. "일반적으로 입자 합성을 완료하고 그에 상응하는 시간 소모적인 측정을 하는 데 걸리는 시간 동안, 우리는 이제 입자 합성에 집중하고 현미경으로 검사할 수 있으며, AI 시스템이 나머지 대부분을 처리합니다. 이 마지막 단계는 이제 이전에 필요했던 시간의 일부만으로 가능합니다. 즉, 이전에는 하나에 필요했던 시간 안에 8~10개의 입자 분석을 완료할 수 있다는 의미입니다."

이 외에도 AI 측정은 더욱 효율적일 뿐만 아니라, 더욱 신뢰성이 높아졌습니다.

AI 방법은 다른 방법(심지어 인간이 실시한 방법)보다 개별 조각을 더 정확하게 인식하고 더 정밀하게 측정합니다.

그 결과, 이후의 실험을 보다 정밀하게 조정하고 수행할 수 있으며, 결과적으로 테스트 시리즈의 성공도 더 빨라집니다.

연구팀은 다른 연구자들이 사용하고 논의할 수 있도록 Git-Hub과 KonData에서 오픈 액세스를 통해 연구에 필요한 코드와 데이터와 함께 새로운 AI 루틴을 공개했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/02/250212134947.htm