Исследователи из MIT разработали инструмент искусственного интеллекта SpectroGen, который способен преобразовывать спектральные данные материалов из одного режима сканирования в другой. Это позволяет значительно удешевить и ускорить процесс контроля качества в производстве.
Проблема дорогостоящей проверки
Создание улучшенных батарей, более быстрой электроники и эффективных фармацевтических препаратов зависит от открытия новых материалов и проверки их качества. Если с поиском перспективных кандидатов уже успешно справляются ИИ-инструменты, то проверка качества изготовленных материалов по-прежнему требует сканирования специализированными приборами — дорогостоящий и длительный процесс, который замедляет внедрение новых технологий.
Виртуальный спектрометр
В исследовании, опубликованном в журнале Matter, представлен SpectroGen — генеративный ИИ-инструмент, который действует как виртуальный спектрометр. Он принимает спектры материала в одном режиме сканирования (например, инфракрасном) и генерирует, как выглядели бы спектры этого материала при сканировании в совершенно другом режиме, таком как рентгеновское излучение.
Результаты, сгенерированные ИИ, соответствуют с 99-процентной точностью результатам, полученным при физическом сканировании материала новым прибором.
Преимущества технологии
Различные спектроскопические режимы раскрывают специфические свойства материала:
- Инфракрасный — молекулярные группы
- Рентгеновская дифракция — кристаллические структуры
- Рамановское рассеяние — молекулярные колебания
Каждое из этих свойств необходимо для оценки качества материала и обычно требует утомительных рабочих процессов на нескольких дорогих и различных приборах.
С SpectroGen исследователи предполагают, что разнообразные измерения можно проводить с использованием одного и более дешевого физического прибора. Например, производственная линия может осуществлять контроль качества материалов, сканируя их с помощью одной инфракрасной камеры. Эти инфракрасные спектры затем можно передать в SpectroGen для автоматического создания рентгеновских спектров материала, без необходимости для завода иметь и эксплуатировать отдельную, часто более дорогую рентгеновскую лабораторию.
Новый ИИ-инструмент генерирует спектры менее чем за одну минуту — в тысячу раз быстрее по сравнению с традиционными подходами, которые могут занимать от нескольких часов до дней для измерения и проверки.
Типичная история для академических разработок — красивая математика и впечатляющая точность в лабораторных условиях. Но реальное промышленное внедрение столкнется с проблемами калибровки под конкретные производственные процессы и необходимостью адаптации под каждый тип материалов. Хотя идея экономии на дорогом оборудовании безусловно привлекательна для производителей.
Математический подход вместо физического
Команда нашла решение с помощью математики. Они поняли, что спектральный паттерн, который представляет собой последовательность волновых форм, можно представить математически. Например, спектр, содержащий серию колоколообразных кривых, известен как распределение Гаусса, тогда как серия более узких волн, известная как распределение Лоренца, описывается отдельным, отличным алгоритмом.
Как оказалось, для большинства материалов инфракрасные спектры характерно содержат больше волновых форм Лоренца, тогда как рамановские спектры более гауссовские, а рентгеновские спектры представляют собой смесь обоих.
Исследователи встроили эту математическую интерпретацию спектральных данных в алгоритм, который затем включили в генеративную модель ИИ.
По словам соавтора исследования Лозы Тадессе, доцента машиностроения MIT: «Мы считаем, что вам не нужно проводить физические измерения во всех необходимых модальностях, а, возможно, только в одной простой и дешевой модальности. Затем вы можете использовать SpectroGen для генерации остальных. И это может улучшить производительность, эффективность и качество производства».
Источник новости: MIT News