The verification of new materials’ quality for use in batteries, electronics, and pharmaceuticals is a vital but daunting task. This process previously relied heavily on extensively scanning materials with specialized instruments, which in turn, tends to reduce the speed of innovation due to its expensive and time-consuming nature. Fortunately, the application of artificial intelligence (AI) presents new opportunities for streamlining this process.
Ein KI-Tool, getauft auf den Namen SpectroGen wurde von Forschern am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt. Mit seinen hochmodernen Eigenschaften kann SpectroGen den bisher mühsamen Überprüfungsprozess vereinfachen und beschleunigen. Dieses KI-gestützte virtuelle Spektrometer, wie es in einer Studie, die in der Zeitschrift Materie, can analyze a material’s spectrum in one mode, such as infrared, and generate an accurate reflection of that spectrum in different modalities like X-ray or Raman.
Bemerkenswert ist, dass SpectroGen eine 99%-Übereinstimmungsrate mit Spektren aufweist, die durch physisches Scannen gewonnen wurden, und diesen Prozess in weniger als einer Minute abschließt. Dies ist eine erhebliche Verbesserung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, die Stunden oder mehrere Tage in Anspruch nehmen können.
In der Welt der Spektroskopie geben verschiedene Modalitäten Aufschluss über unterschiedliche Eigenschaften eines Materials. So werden beispielsweise Molekülgruppen durch Infrarotspektroskopie identifiziert, die Röntgenbeugung konzentriert sich auf Kristallstrukturen und die Raman-Streuung enthüllt Molekülschwingungen. Bisher war für jede Modalität eine eigene sperrige und teure Ausrüstung erforderlich. SpectroGen bietet jedoch einen innovativen Ansatz, der es ermöglicht, mit einem einzigen, weniger teuren Instrument wie einem Infrarotscanner Daten für verschiedene Modalitäten zu erzeugen.
Zu den funktionalen Anwendungen von SpectroGen gehört die Erleichterung des Scannens von Materialien mit einer einzigen Infrarotkamera in einer Fertigungsanlage. Das KI-Tool generiert dann die entsprechenden Röntgen- oder Raman-Spektren, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Scan-Einrichtungen entfällt. Der daraus resultierende Effekt ist eine bemerkenswerte Kosten- und Zeitersparnis.
MIT’s interdisciplinary group led by Loza Tadesse, an assistant professor of mechanical engineering at the institute, devised SpectroGen with the primary aim of simplifying and miniaturizing the complex and expensive equipment necessary for spectral analysis. They were inspired by the potential of generative AI in simulating spectral data, which they implemented instead of the computationally intensive modeling of spectra based on atomic and chemical properties.
SpectroGen wurde anhand eines öffentlich zugänglichen Datensatzes von über 6.000 Mineralproben entwickelt, von denen viele Spektraldaten in mehreren Modalitäten enthielten. Verschiedene Hunderte dieser Proben wurden zum Trainieren der KI verwendet, damit sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Spektren erkennen kann.
Looking forward, there are exciting potential applications for SpectroGen outside of manufacturing. The team is exploring the use of this tool in rapid disease diagnostics and environmental monitoring in healthcare and agriculture, respectively. This is part of a new project financed by Google. Tadesse is even venturing to commercialize the technology through a startup with a target to bring SpectroGen to a range of industries from pharmaceuticals to defense. “I think of it as having an agent or co-pilot, supporting researchers, technicians, pipelines, and industry,” Tadesse says.
Weitere Einzelheiten können Sie dem Originalartikel entnehmen: https://news.mit.edu/2025/checking-quality-materials-just-got-easier-new-ai-tool-1014
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