Usando aprendizado de máquina e robótica para identificar composições químicas de imagens

Os químicos da Florida State College criaram uma ferramenta de aprendizado de máquina que pode identificar a composição química de soluções de sal seco a partir de uma imagem com precisão de 99%.

Ao usar a robótica para preparar milhares de amostras e inteligência synthetic para analisar seus dados, eles criaram uma ferramenta simples e barata que poderia expandir as possibilidades de realizar análises químicas. O trabalho é publicado em Descoberta digital.

“Estamos vivendo na period da inteligência synthetic e do large information”, disse o co-autor Oliver Steinbock, professor do Departamento de Química e Bioquímica da FSU. “Pensamos que, se usássemos bancos de dados suficientemente grandes com imagens suficientes de diferentes compostos e manchas, talvez pudéssemos usar a IA para determinar qual é a composição”.

A pesquisa pode possibilitar uma análise química mais barata e rápida que possa ser usada na exploração espacial, Aplicação da leitestes domésticos e muito mais.

Este artigo se baseia em um Estudo anterior do laboratório de Steinbock, no qual os pesquisadores usaram o aprendizado de máquina para identificar o Composição química de manchas de sal de fotos. Nesse estudo, os pesquisadores analisaram cerca de 7.500 amostras, que eles prepararam manualmente.

Este artigo amplifica que funciona usando um robô para processar amostras que foram posteriormente analisadas por um programa aprimorado de aprendizado de máquina. Em vez de amostras de pipeta guide, os pesquisadores criaram o que nomearam o Robotic Drop Imager, ou Rodi, capaz de preparar mais de 2.000 amostras por dia. Isso lhes permitiu construir uma biblioteca de mais de 23.000 imagens – mais de três vezes maior que seu estudo unique.

Depois de preparar amostras e tirar fotos, os pesquisadores simplificaram cada imagem convertendo -as em escala de cinza e, em seguida, extraíram 47 recursos, como área de padrões, brilho e outros atributos, que eles usaram em sua análise.

Com imagens adicionais, a precisão de seu programa de aprendizado de máquina aumentou de cerca de 90% para quase 99%. Os pesquisadores também analisaram a concentração inicial da solução de sal em cinco níveis diferentes e treinaram seu programa de aprendizado de máquina para distinguir entre eles. O programa atingiu 92% de precisão na identificação da concentração da solução e da identidade do sal.

“A precisão exigida em diferentes análises variará dependendo da situação”, disse a co-autora da Paper Amrutha SV, pesquisadora de pós-doutorado. “Pela minha experiência, sei que alguns tipos de espectroscopia e outros métodos de análise são caros e exigem experiência técnica especializada para operar. É por isso que estou empolgado com a possibilidade de um método simples – apenas tirar uma foto para determinar a composição química. Isso seria incrivelmente útil”.

A maioria dos métodos de análise química se concentra no nível molecular, examinando átomos, moléculas ou estruturas cristalinas.

“Isso funciona muito bem se você tiver boas amostras, algumas centenas de milhares de dólares para os instrumentos e sem restrições de peso”, disse Steinbock. “Mas se você quiser ir em um missão espacial E envie coisas para uma lua de Saturno, por exemplo, cada grama é importante. Se você pode fazer uma análise química com uma câmera, isso é um divisor de águas. “

O projeto foi desenvolvido para a NASA, que procurava métodos baratos e de baixo custo e baixo peso para determinar concentrações químicas. Em vez de transportar amostras para a Terra, um veículo espacial extraterrestre equipado com um laboratório de química e uma câmera simples poderia analisar a composição química dos materiais no native.

Juntamente com Exploração espacialo método desenvolvido no laboratório de Steinbock pode ser usado para fornecer análise química para outras aplicações. O teste depende de pequenos valores da amostra – apenas alguns miligramas – tornando -o valioso em cenários em que a obtenção de amostras grandes é difícil. A aplicação da lei pode realizar testes preliminares em suspeitos de drogas, os laboratórios podem testar materiais derramados quanto à segurança e hospitais sem acesso a um laboratório completo de análise química poderia usá -lo para ajudar a diagnóstico para os pacientes.

“Isso é importante porque pode democratizar análise química“, Disse Steinbock.

Ai: uma nova ferramenta para pesquisa

A inteligência synthetic promete transformar o que é possível na pesquisa. O corpo docente da Universidade Estadual da Flórida está se envolvendo em projetos inovadores que ultrapassam os limites dessa ferramenta em rápido desenvolvimento.

FSU’s inteligência synthetic Os esforços estão fornecendo ferramentas e informações para o corpo docente em ensino e pesquisa.

“Acho muito útil estar em um lugar onde você obtém esse tipo de apoio, e não precisa necessariamente ser dinheiro, mas apenas apreciar por experimentar coisas novas”, disse Steinbock. “A IA está mudando a maneira como abordamos a descoberta científica. O que antes exigiu equipamentos caros e conhecimentos especializados agora podem ser feitos com uma câmera simples e o algoritmo certo. Isso abre novas possibilidades – não apenas para missões espaciais, mas para medicina, forense e além”.