Machen Sie einfach ein Foto, um die chemische Zusammensetzung zu bestimmen
Chemiker nutzen maschinelles Lernen und Robotik, um chemische Zusammensetzungen anhand von Bildern zu identifizieren
Chemiker der Florida State University haben ein maschinelles Lernwerkzeug entwickelt, das die chemische Zusammensetzung von getrockneten Salzlösungen anhand eines Bildes mit 99 %iger Genauigkeit bestimmen kann.
Durch den Einsatz von Robotern zur Vorbereitung von Tausenden von Proben und künstlicher Intelligenz zur Analyse ihrer Daten haben sie ein einfaches, kostengünstiges Werkzeug geschaffen, das die Möglichkeiten zur Durchführung chemischer Analysen erweitern könnte. Die Arbeit wurde in Digital Discovery veröffentlicht.
"Wir leben im Zeitalter der künstlichen Intelligenz und der großen Datenmengen", sagte Co-Autor Oliver Steinbock, Professor am Fachbereich Chemie und Biochemie der FSU. "Wir dachten, wenn wir ausreichend große Datenbanken mit genügend Bildern von verschiedenen Verbindungen und Flecken verwenden, könnten wir vielleicht mithilfe von KI die Zusammensetzung bestimmen."
Die Forschung könnte billigere und schnellere chemische Analysen ermöglichen, die in der Weltraumforschung, bei der Strafverfolgung, bei Tests zu Hause und in anderen Bereichen eingesetzt werden könnten.
Wie es funktioniert
Diese Arbeit baut auf einer früheren Studie aus Steinbocks Labor auf, in der Forscher maschinelles Lernen einsetzten, um die chemische Zusammensetzung von Salzflecken anhand von Fotos zu bestimmen. In dieser Studie analysierten die Forscher etwa 7.500 Proben, die sie von Hand vorbereitet hatten.
Die vorliegende Arbeit erweitert diese Arbeit durch den Einsatz eines Roboters zur Verarbeitung von Proben, die später von einem verbesserten maschinellen Lernprogramm analysiert wurden. Anstatt die Proben von Hand zu entnehmen, entwickelten die Forscher den so genannten Robotic Drop Imager (RODI), der mehr als 2.000 Proben pro Tag aufbereiten kann. Auf diese Weise konnten sie eine Bibliothek mit mehr als 23.000 Bildern aufbauen - mehr als dreimal so viele wie in ihrer ursprünglichen Studie.
Nach der Vorbereitung der Proben und der Aufnahme von Fotos vereinfachten die Forscher jedes Bild, indem sie es in Graustufen umwandelten, und extrahierten dann 47 Merkmale wie Musterfläche, Helligkeit und andere Attribute, die sie für ihre Analyse verwendeten.
Mit zusätzlichen Bildern stieg die Genauigkeit ihres maschinellen Lernprogramms von etwa 90 % auf fast 99 %. Die Forscher analysierten auch die Anfangskonzentration der Salzlösung in fünf verschiedenen Stufen und trainierten ihr maschinelles Lernprogramm auf die Unterscheidung zwischen diesen Stufen. Das Programm erreichte eine Genauigkeit von 92 % bei der Identifizierung der Konzentration der Lösung und der Identität des Salzes.
"Die Genauigkeit, die bei verschiedenen Analysen gefordert wird, hängt von der jeweiligen Situation ab", sagt Amrutha S.V., Postdoktorandin und Mitautorin der Studie. "Aus meiner Erfahrung weiß ich, dass einige Arten der Spektroskopie und andere Analysemethoden teuer sind und spezielles technisches Fachwissen erfordern, um sie anzuwenden. Deshalb bin ich begeistert von der Möglichkeit einer einfachen Methode - einfach ein Foto zu machen, um die chemische Zusammensetzung zu bestimmen. Das wäre unglaublich nützlich."
Warum das wichtig ist
Die meisten chemischen Analysemethoden konzentrieren sich auf die molekulare Ebene und untersuchen Atome, Moleküle oder Kristallstrukturen.
"Das funktioniert gut, wenn man gute Proben, ein paar hunderttausend Dollar für die Instrumente und keine Gewichtsbeschränkungen hat", so Steinbock. "Aber wenn man auf eine Weltraummission gehen und Dinge zum Beispiel zu einem Saturnmond transportieren will, zählt jedes Gramm. Wenn man chemische Analysen mit einer Kamera durchführen kann, ist das ein entscheidender Vorteil.
Das Projekt wurde für die NASA entwickelt, die auf der Suche nach kostengünstigen Methoden zur Bestimmung chemischer Konzentrationen war, die wenig kosten und wenig wiegen. Anstatt Proben zur Erde zu transportieren, könnte ein mit einem einfachen Chemielabor und einer Kamera ausgestatteter außerirdischer Rover die chemische Zusammensetzung von Materialien vor Ort analysieren.
Neben der Weltraumforschung könnte die in Steinbocks Labor entwickelte Methode auch für die chemische Analyse in anderen Bereichen eingesetzt werden. Die Tests beruhen auf winzigen Probenmengen - nur ein paar Milligramm -, was sie in Szenarien wertvoll macht, in denen es schwierig ist, große Proben zu erhalten. Strafverfolgungsbehörden könnten vorläufige Tests bei Drogenverdacht durchführen, Labors könnten verschüttete Materialien auf ihre Sicherheit prüfen, und Krankenhäuser, die keinen Zugang zu einem vollständigen chemischen Analyselabor haben, könnten es zur Unterstützung von Diagnosen bei Patienten einsetzen.
"Dies ist wichtig, weil es die chemische Analyse demokratisieren könnte", so Steinbock.
KI: Ein neues Werkzeug für die Forschung
Künstliche Intelligenz verspricht, die Möglichkeiten in der Forschung zu verändern. Die Fakultät der Florida State University arbeitet an innovativen Projekten, die die Grenzen dieses sich schnell entwickelnden Werkzeugs erweitern.
Die Bemühungen der FSU im Bereich der künstlichen Intelligenz liefern den Lehrkräften Werkzeuge und Erkenntnisse für die Lehre und Forschung.
"Ich denke, es ist sehr hilfreich, an einem Ort zu sein, an dem man diese Art von Unterstützung erhält, und das muss nicht unbedingt Geld sein, sondern einfach nur Wertschätzung für das Ausprobieren neuer Dinge", sagte Steinbock. "KI verändert die Art und Weise, wie wir an wissenschaftliche Entdeckungen herangehen. Was früher teure Geräte und spezielles Fachwissen erforderte, kann heute mit einer einfachen Kamera und dem richtigen Algorithmus erledigt werden. Das eröffnet neue Möglichkeiten - nicht nur für Weltraummissionen, sondern auch für die Medizin, die Forensik und darüber hinaus."
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