L'intelligence artificielle amplifie l'utilité des microscopes électroniques

Avec une résolution 1000 fois supérieure à celle d'un microscope optique, les microscopes électroniques sont exceptionnellement efficaces pour l'imagerie des matériaux et le détail de leurs propriétés. Des chercheurs du laboratoire national d'Argonne du Département américain de l'énergie (DOE) démontrent que des développements logiciels avancés et un cadre d'intelligence artificielle (IA) peuvent pousser encore plus loin leurs performances.

En plus de créer des images agrandies, les techniques de microscopie électronique capturent également des informations sur les propriétés des matériaux, telles que la magnétisation et le potentiel électrostatique, qui est l'énergie nécessaire pour déplacer une charge contre un champ électrique. L'information est stockée dans une propriété de l'onde électronique connue sous le nom de phase. La phase décrit l'emplacement ou la synchronisation d'un point dans un cycle de vague, tel que le point où une vague atteint son apogée.

Cependant, la récupération des données de phase est un problème vieux de plusieurs décennies pour les scientifiques. Des informations telles que la magnétisation et les potentiels électriques sont transportées par la phase de l'onde électronique et sont perdues pendant le processus d'acquisition de l'image.

Pour permettre aux scientifiques d'accéder à ces données, les chercheurs d'Argonne ont proposé d'exploiter des outils conçus pour former des réseaux de neurones profonds, une forme d'intelligence artificielle (IA) qui imite le cerveau humain et nécessite des algorithmes de formation.

Avec des données de formation, l'équipe de recherche d'Argonne a démontré un moyen de récupérer les informations de phase, ainsi que des informations essentielles sur leur microscope électronique, notamment la résolution spatiale, la précision et la sensibilité de la microscopie. L'analyse d'images haute résolution activée par l'IA - un processus connu sous le nom de "différenciation automatique en mode inverse" - détermine les positions atomiques pour déduire les propriétés physiques des matériaux.

Les chercheurs récupèrent de minuscules changements de phase et, à leur tour, reçoivent des informations sur de petits changements de magnétisation et de potentiel électrostatique, le tout sans nécessiter de mises à niveau matérielles coûteuses.

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Pour plus d'informations, contactez le Laboratoire National d'Argonne ; 630-252-2000 .