IT之家 10 月 12 日(ri)消息，上(shang)海大學(xue)材料(liao)(liao)基因組(zu)工程研究院于 10 月 9 日(ri)在 Journal of the American Chemical Society（JACS）上(shang)發表論文，展示了深度(du)學(xue)習技(ji)術在材料(liao)(liao)微納結構成像(xiang)技(ji)術中的應(ying)用。

論文題目為(wei)(wei)“”，第一作(zuo)者(zhe)為(wei)(wei)博士研究生朱(zhu)志文，孫強教授為(wei)(wei)唯(wei)一通訊作(zuo)者(zhe)。

IT之(zhi)家注：STM 是用于(yu)成像(xiang)和(he)操控(kong)單個原(yuan)子(zi)和(he)分子(zi)的工具，在納米科技和(he)表面科學領域具有不可(ke)替代的重要作用。

據介紹(shao)，STM 的操(cao)作(zuo)依賴于高(gao)度熟練的專(zhuan)家(jia)進行長(chang)時(shi)(shi)間的人(ren)工(gong)干預，尤其是在需(xu)要進行長(chang)時(shi)(shi)間持(chi)續(xu)掃描和分析(xi)時(shi)(shi)，傳統的手動操(cao)作(zuo)和數據處理方法會導致研究效率低下。

為(wei)了應(ying)對(dui)這一挑戰，研究團(tuan)隊以推進 STM 技(ji)術向自(zi)動化(hua)和(he)智能化(hua)方向發展為(wei)主要動機，結合多種深度(du)學習技(ji)術，開發了一個自(zi)主化(hua) STM 系(xi)(xi)統(tong)。通過(guo)該系(xi)(xi)統(tong)，研究團(tuan)隊實現了 STM 的自(zi)主操作，使其在無(wu)人(ren)干(gan)預的情況(kuang)下(xia)長時間(jian)、高精度(du)地獲取單分子分辨率(lv)的表征圖像，從(cong)而提升數據獲取效率(lv)和(he)質(zhi)量(liang)。

該(gai)系統通過卷積神經網絡評估圖像質量，采用語義(yi)分(fen)割和自(zi)我(wo)更新的強化學習網絡實時(shi)優(you)化探(tan)針狀態，最后(hou)通過目標識別算(suan)法自(zi)動分(fen)析(xi)表面分(fen)子(zi)組成等重要實驗參數(shu)。

該(gai)研(yan)究(jiu)實(shi)現(xian)了(le) STM 在液氮溫度（~78 K）下的(de)連續 48 小時無人工(gong)干預的(de)自(zi)主表(biao)征，表(biao)征區域達到了(le)約 1.9 平方微(wei)米，展(zhan)示了(le)該(gai)自(zi)主系統的(de)高效性和魯棒性。

官方指出，該研究有助于(yu)推(tui)(tui)動高分辨率材(cai)料(liao)成(cheng)像設備的自動化與智(zhi)能(neng)(neng)化，研究團隊未(wei)來將進(jin)一步(bu)推(tui)(tui)動納米材(cai)料(liao)的智(zhi)能(neng)(neng)化探索和(he)利用(yong)人工智(zhi)能(neng)(neng)技術促進(jin)表面(mian)科學的研究。

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