Weryfikacja jakości nowych materiałów przeznaczonych do zastosowania w bateriach, elektronice i farmaceutykach stanowi kluczowe, ale i wymagające zadanie. Proces ten opierał się dotychczas w dużej mierze na szczegółowym badaniu materiałów za pomocą specjalistycznych przyrządów, co z kolei spowalnia tempo innowacji ze względu na wysokie koszty i czasochłonność. Na szczęście zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) stwarza nowe możliwości usprawnienia tego procesu.
Narzędzie sztucznej inteligencji o nazwie SpectroGen został opracowany przez naukowców z Massachusetts Institute of Technology (MIT). Dzięki swoim najnowocześniejszym atrybutom SpectroGen może uprościć i przyspieszyć wcześniej żmudny proces weryfikacji. Ten wirtualny spektrometr oparty na sztucznej inteligencji, jak opisano w artykule badanie opublikowane w czasopiśmie Materia, może przeanalizować widmo materiału w jednym paśmie, np. w podczerwieni, i wygenerować dokładne odwzorowanie tego widma w różnych modalnościach, takich jak promieniowanie rentgenowskie czy spektroskopia Ramana.
Co ciekawe, SpectroGen może pochwalić się współczynnikiem dopasowania 99% do widm dostarczonych przez fizyczne skanowanie i kończy ten proces w mniej niż minutę. Jest to znaczna poprawa w porównaniu z tradycyjnymi metodami, których ukończenie może zająć godziny lub kilka dni.
W świecie spektroskopii różne metody ujawniają różne właściwości materiału. Na przykład grupy molekularne są identyfikowane za pomocą spektroskopii w podczerwieni, dyfrakcja rentgenowska koncentruje się na strukturach krystalicznych, a rozpraszanie Ramana ujawnia wibracje molekularne. Konwencjonalnie, każda z tych metod wymagała nieporęcznego i drogiego sprzętu. Jednak SpectroGen zapewnia innowacyjne podejście, umożliwiając pojedynczemu, tańszemu instrumentowi, takiemu jak skaner podczerwieni, generowanie danych dla różnych modalności.
SpectroGen ma funkcjonalne zastosowania, które obejmują ułatwienie zakładowi produkcyjnemu skanowania materiałów za pomocą pojedynczej kamery na podczerwień. Narzędzie AI generuje następnie równoważne widma rentgenowskie lub ramanowskie, skutecznie eliminując potrzebę stosowania wielu konfiguracji skanowania. Efektem jest znaczna redukcja kosztów i czasu.
Interdyscyplinarny zespół z MIT, kierowany przez Loza Tadesse, adiunkta na wydziale inżynierii mechanicznej tej uczelni, opracował urządzenie SpectroGen, mając na celu przede wszystkim uproszczenie i zminiaturyzowanie skomplikowanego i kosztownego sprzętu niezbędnego do analizy spektralnej. Inspiracją dla nich był potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie symulacji danych spektralnych, którą wdrożyli zamiast wymagającego dużych zasobów obliczeniowych modelowania widm w oparciu o właściwości atomowe i chemiczne.
SpectroGen został opracowany przy użyciu publicznie dostępnego zestawu danych ponad 6000 próbek minerałów, z których wiele zawierało dane spektralne w wielu modalnościach. Różne setki tych próbek zostały wykorzystane do szkolenia sztucznej inteligencji, umożliwiając jej rozpoznawanie relacji między różnymi typami widm.
W przyszłości SpectroGen może znaleźć ekscytujące zastosowania również poza sektorem produkcyjnym. Zespół bada możliwości wykorzystania tego narzędzia do szybkiej diagnostyki chorób oraz monitorowania środowiska – odpowiednio w służbie zdrowia i rolnictwie. Jest to część nowego projektu finansowanego przez Google. Tadesse zamierza nawet wprowadzić tę technologię na rynek poprzez start-up, którego celem jest udostępnienie SpectroGen w różnych branżach – od farmaceutycznej po obronną. “Postrzegam to jako swego rodzaju pomocnika lub drugiego pilota, wspierającego naukowców, techników, linie produkcyjne i przemysł” – mówi Tadesse.
Więcej szczegółów można znaleźć w oryginalnym artykule: https://news.mit.edu/2025/checking-quality-materials-just-got-easier-new-ai-tool-1014
Ta strona używa plików cookie.