Ученые из Университета штата Флорида (FSU) совершили значительный прорыв в области химического анализа, создав инструмент машинного обучения, способный определять химический состав высохших солевых растворов по фотографиям с точностью почти 99%. Исследование, опубликованное в журнале Digital Discovery, демонстрирует, как сочетание робототехники и искусственного интеллекта может революционизировать традиционные методы химического анализа.
Профессор Оливер Штайнбок из Департамента химии и биохимии FSU и постдокторальный исследователь Амрута С. В. возглавили команду, разработавшую эту инновационную технологию. Их работа основывается на предыдущем исследовании, в котором анализировалось около 7500 образцов, подготовленных вручную, с достигнутой точностью около 90%.
В новом исследовании ученые создали «Роботизированный каплевой имиджер» (RODI), способный подготавливать более 2000 образцов ежедневно. Это позволило им создать библиотеку из более чем 23000 изображений, что в три раза превышает размер оригинального исследования. Команда преобразовывала изображения в оттенки серого и извлекала 47 характеристик для анализа, что привело к повышению точности с примерно 90% до почти 99%. Система также может определять концентрацию соли на пяти различных уровнях с точностью 92%.
«Наша технология открывает новые возможности для химического анализа в условиях, где традиционные методы неприменимы или слишком дороги», — отмечает профессор Штайнбок.
Традиционные методы химического анализа фокусируются на молекулярном уровне, изучая атомы, молекулы и кристаллические структуры. Они требуют дорогостоящего оборудования стоимостью в сотни тысяч долларов, специализированных технических знаний и имеют ограничения по весу для космических миссий. Новый метод, напротив, прост (требуется только сделать фотографию), недорог, легок и требует минимального количества образца (всего несколько миллиграммов).
Технология была разработана для NASA с целью применения в космических исследованиях. Внеземные роверы могли бы анализировать материалы на месте, устраняя необходимость транспортировки образцов на Землю. «Представьте марсоход, который может мгновенно анализировать состав почвы или минералов, просто сделав снимок», — поясняет Амрута С. В.
Помимо космических исследований, технология имеет широкий спектр потенциальных применений. В правоохранительных органах она может использоваться для предварительных тестов на наркотики. В лабораториях она может помочь в быстрой идентификации разлитых материалов, повышая безопасность. В медицине технология может быть полезна для диагностики в больницах, не имеющих полных лабораторий химического анализа. Даже домашнее тестирование становится возможным благодаря этой инновации.
Исследование является частью более широкой инициативы FSU по развитию искусственного интеллекта, поддерживающей преподавательскую и исследовательскую деятельность факультета. «Мы демократизируем химический анализ, делая его более доступным для всех», — подчеркивает профессор Штайнбок. «Это не просто технологический прорыв, это шаг к более инклюзивной научной практике».
Технология RODI демонстрирует, как современные достижения в области ИИ и робототехники могут трансформировать традиционные научные методы, делая их более эффективными, доступными и применимыми в различных областях — от космических исследований до повседневной жизни.
Изображение носит иллюстративный характер
Профессор Оливер Штайнбок из Департамента химии и биохимии FSU и постдокторальный исследователь Амрута С. В. возглавили команду, разработавшую эту инновационную технологию. Их работа основывается на предыдущем исследовании, в котором анализировалось около 7500 образцов, подготовленных вручную, с достигнутой точностью около 90%.
В новом исследовании ученые создали «Роботизированный каплевой имиджер» (RODI), способный подготавливать более 2000 образцов ежедневно. Это позволило им создать библиотеку из более чем 23000 изображений, что в три раза превышает размер оригинального исследования. Команда преобразовывала изображения в оттенки серого и извлекала 47 характеристик для анализа, что привело к повышению точности с примерно 90% до почти 99%. Система также может определять концентрацию соли на пяти различных уровнях с точностью 92%.
«Наша технология открывает новые возможности для химического анализа в условиях, где традиционные методы неприменимы или слишком дороги», — отмечает профессор Штайнбок.
Традиционные методы химического анализа фокусируются на молекулярном уровне, изучая атомы, молекулы и кристаллические структуры. Они требуют дорогостоящего оборудования стоимостью в сотни тысяч долларов, специализированных технических знаний и имеют ограничения по весу для космических миссий. Новый метод, напротив, прост (требуется только сделать фотографию), недорог, легок и требует минимального количества образца (всего несколько миллиграммов).
Технология была разработана для NASA с целью применения в космических исследованиях. Внеземные роверы могли бы анализировать материалы на месте, устраняя необходимость транспортировки образцов на Землю. «Представьте марсоход, который может мгновенно анализировать состав почвы или минералов, просто сделав снимок», — поясняет Амрута С. В.
Помимо космических исследований, технология имеет широкий спектр потенциальных применений. В правоохранительных органах она может использоваться для предварительных тестов на наркотики. В лабораториях она может помочь в быстрой идентификации разлитых материалов, повышая безопасность. В медицине технология может быть полезна для диагностики в больницах, не имеющих полных лабораторий химического анализа. Даже домашнее тестирование становится возможным благодаря этой инновации.
Исследование является частью более широкой инициативы FSU по развитию искусственного интеллекта, поддерживающей преподавательскую и исследовательскую деятельность факультета. «Мы демократизируем химический анализ, делая его более доступным для всех», — подчеркивает профессор Штайнбок. «Это не просто технологический прорыв, это шаг к более инклюзивной научной практике».
Технология RODI демонстрирует, как современные достижения в области ИИ и робототехники могут трансформировать традиционные научные методы, делая их более эффективными, доступными и применимыми в различных областях — от космических исследований до повседневной жизни.
