सूक्ष्म इमेजिंग उपकरण सामग्री संरचना पर डेटा एकत्र करते हैं: अध्ययन

वाशिंगटन डीसी: शोधकर्ताओं ने एक ऐसी तकनीक बनाई है जो सूक्ष्म तस्वीरों से किसी सामग्री की सूक्ष्म संरचना को स्वचालित रूप से पहचानने और मापने के लिए लूप में एक मानव के साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करती है।

नैनोस्केल से मेसोस्केल तक, सूक्ष्म इमेजिंग उपकरण विभिन्न स्तरों पर सामग्री संरचना पर डेटा एकत्र कर सकते हैं।

सूक्ष्म संरचना का मात्रात्मक विश्लेषण सूक्ष्म छवियों से संरचनात्मक जानकारी निकालने की विधि है। हालाँकि, सूक्ष्म संरचना की जटिलता और विविधता ने इस पर कुछ प्रतिबंध लगा दिए हैं कि मनुष्य और एआई अपने दम पर इसे कितनी अच्छी तरह करने में सक्षम हैं।

अनुसंधान टीम ने मात्रात्मक सूक्ष्म संरचना विश्लेषण के लिए एक एकीकृत ढांचा स्थापित करने के लिए मानव और एआई क्षमताओं को सफलतापूर्वक संयोजित किया। एकल माइक्रोस्ट्रक्चर छवि और विषय-वस्तु विशेषज्ञों की प्रासंगिक स्क्रिबलिंग एनोटेशन की मदद से, यह विधि एआई को माइक्रोस्ट्रक्चर विभाजन करने में सक्षम बनाती है।

इसके अतिरिक्त, एआई मॉडल की कार्यक्षमता और निर्भरता को बढ़ाने के लिए सक्रिय रूप से लेखकों से पेशेवर इनपुट मांगता है।

व्यापक परीक्षण के माध्यम से, अध्ययन दल ने स्थापित किया कि मानव-एआई सहयोग की रूपरेखा व्यापक है और इसका उपयोग विभिन्न सामग्रियों, सूक्ष्म संरचनाओं और सूक्ष्म इमेजिंग प्रणालियों में किया जा सकता है।

इस अध्ययन से पहले, पिछले शोध के लिए भारी मात्रा में सघन एनोटेशन की आवश्यकता थी; हालाँकि, घने एनोटेशन को स्क्रिबलिंग एनोटेशन से बदलकर, जिसे आसानी से पेन या माउस से लिखा जा सकता है, इस अध्ययन ने एनोटेशन लागत को नाटकीय रूप से कम कर दिया।

KIMS में स्वचालित माइक्रोस्ट्रक्चर क्वांटिटेटिव एनालिसिस सिस्टम (TIM) इस तकनीक का उपयोग करेगा।

इससे सामान्य शोधकर्ताओं के लिए इसका उपयोग करना आसान हो जाएगा। KIMS के एक वरिष्ठ शोधकर्ता डॉ. जुवोन ना ने कहा, "यह अध्ययन माइक्रोस्ट्रक्चर के मौजूदा व्यक्तिपरक और समय लेने वाले मात्रात्मक विश्लेषण को एक उद्देश्यपूर्ण और स्वचालित प्रक्रिया में सुधारने का परिणाम है।"

POSTECH के प्रोफेसर सेउंगचुल ली ने कहा, "विशेषज्ञों के साथ बातचीत करने वाले हमारे ढांचे को उद्योग और अनुसंधान में एक मुख्य विश्लेषण तकनीक के रूप में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने की उम्मीद है, और इसके माध्यम से, हम नई सामग्रियों के अनुसंधान और विकास की लागत और समय को नाटकीय रूप से कम करने की उम्मीद करते हैं। और विश्वसनीयता में और भी उल्लेखनीय सुधार होगा।”