Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Yapay zekâ, dünyayı mikroskobik ölçeklerde görme ve üretme biçimimizi dönüştürüyor. Yeni bir inceleme, parçacık görüş analizinin (PVA) yapay zekâ ve görüntülemeyi birleştirerek keşfi nasıl geliştirdiğini, kalite kontrolünü nasıl kolaylaştırdığını ve laboratuvar araştırmaları ile endüstriyel üretim arasındaki döngüyü nasıl kapattığını vurguluyor.

Engineering dergisinde yayınlanan yeni bir inceleme, yapay zekâ (YZ) ve mikroskobik görüntülemenin kesiştiği noktada hızla gelişen bir alan olan parçacık görüş analizini (PVA) vurguluyor. İnceleme, PVA'nın nanoüretim, biyoüretim ve ilaç sektörlerinde keşfi hızlandırma, kalite kontrolünü güçlendirme ve sürdürülebilir üretimi teşvik etme potansiyelini vurguluyor.

Parçacıklar, farklı sektörlerdeki malzeme ve süreçlerin temelini oluşturur ve mikroskobik davranışları performansı, güvenliği ve sürdürülebilirliği belirler. Görüntü analizindeki uzun süredir devam eden darboğazları ele almak için bu inceleme, sınıflandırma, tespit, segmentasyon, izleme ve süper çözünürlük için en son yöntemleri entegre eden yapay zekâ tabanlı PVA'daki gelişmeleri inceliyor. Bu yaklaşımlar, nanoüretim, biyoüretim, farmasötik kalite kontrolü ve çevresel izleme gibi alanları kapsayan elektron ve optik mikroskopi kullanan laboratuvarlarda ve üretim hatlarında giderek daha fazla uygulanmaktadır.

Çerçevenin merkezinde, temel bilgisayarlı görme görevlerini mikroskopi iş akışlarıyla uyumlu hale getiren uygulamaya yönelik bir PVA haritası yer almaktadır. İnceleme, mevcut yöntemleri düzenlemekte, açık kaynaklı araçları ve kapları vurgulamakta ve bu özelliklerin laboratuvar ortamlarında nasıl kullanılabileceğini veya süreç optimizasyonu için gerçek zamanlı geri bildirim sağlamak üzere hat içi denetim sistemlerine nasıl entegre edilebileceğini açıklamaktadır.

Çalışma, farmasötik ampullerde otomatik kusur denetimi, konveyör bantlarında çevrimiçi partikül boyutu analizi ve hızlı çevresel değerlendirme için hiperspektral mikroplastik tespiti gibi temsili uygulamaları incelemektedir. Bu örnekler bir araya geldiğinde, yapay zeka destekli mikroskopinin hassasiyeti nasıl artırabileceğini, atığı nasıl azaltabileceğini ve nanoölçekli keşiften büyük ölçekli üretime kadar geliştirme döngülerini nasıl kısaltabileceğini göstermektedir.

Teknik olarak, inceleme, performansı artırırken veri ve açıklama gereksinimlerini azaltan gelişmeleri ele almaktadır. Dikkat çekici bir örnek, kapsamlı eğitim verilerine ihtiyaç duymadan floresan mikroskopi çözünürlüğünü 1,5 kattan fazla artıran sıfır atışlı bir dekonvolüsyon modelidir. Bu model, büyük önceden eğitilmiş modellerin, az atışlı öğrenmenin ve bilimsel analiz için geri alma destekli üretimin vaadini vurgulamaktadır.

Yazarlar ayrıca, ilaç veya malzeme taraması gibi keşif görevleriyle başlayıp, görüntüleme ve yapay zeka analiziyle devam eden ve deneyleri veya üretim koşullarını ayarlayan geri bildirimle döngüyü kapatan akıllı üretim için bir "keşiften optimizasyona" döngüsü tanımlamaktadır. Bu vizyon, mikroskobik anlayışı verimlilik ve sürdürülebilirlikteki makroskobik kazanımlarla birleştiriyor.

Son olarak, makale parçacık çeşitliliği, gürültülü ortamlar ve yüksek çözünürlüklü görüntülemenin hesaplama gereksinimleri gibi temel zorlukları ele alıyor. Standartlaştırılmış araçlar, verimli hesaplama ve sağlam çapraz modalite adaptasyonu gibi öncelikleri özetliyor ve transfer öğrenmesi ve az sayıda atımlı yöntemlerin yakın vadeli çözümler olarak tanımlandığını belirtiyor. Yazarlar, benimsenmeyi desteklemek için, araştırmacılara ve uygulayıcılara hem deneylerde hem de endüstriyel iş akışlarında PVA'yı uygulamak için bir başlangıç ​​noktası sağlayan birleştirilmiş bir kaynak listesi ve herkese açık bir kod deposu sunuyor.

Kaynak: Lab-Wordwide.com