È sufficiente scattare una foto per determinare la composizione chimica
I chimici usano l'apprendimento automatico e la robotica per identificare le composizioni chimiche dalle immagini
I chimici della Florida State University hanno sviluppato uno strumento di apprendimento automatico in grado di determinare la composizione chimica di soluzioni saline essiccate da un'immagine con una precisione del 99%.
Utilizzando dei robot per preparare migliaia di campioni e l'intelligenza artificiale per analizzare i dati, hanno creato uno strumento semplice e a basso costo che potrebbe ampliare le possibilità di effettuare analisi chimiche. Il lavoro è stato pubblicato su Digital Discovery.
"Viviamo nell'era dell'intelligenza artificiale e dei big data", ha dichiarato il coautore Oliver Steinbock, professore presso il Dipartimento di Chimica e Biochimica della FSU. "Abbiamo pensato che se avessimo usato database abbastanza grandi con un numero sufficiente di immagini di composti e macchie diverse, avremmo potuto usare l'intelligenza artificiale per determinare la composizione".
La ricerca potrebbe consentire analisi chimiche più economiche e veloci che potrebbero essere utilizzate nell'esplorazione spaziale, nelle forze dell'ordine, nei test domestici e in altri settori.
Come funziona
Questo lavoro si basa su uno studio precedente del laboratorio di Steinbock, in cui i ricercatori hanno utilizzato l'apprendimento automatico per determinare la composizione chimica delle macchie di sale dalle fotografie. In quello studio, i ricercatori hanno analizzato circa 7.500 campioni preparati a mano.
Il presente lavoro estende questo lavoro utilizzando un robot per elaborare i campioni che sono stati successivamente analizzati da un programma di apprendimento automatico migliorato. Invece di prelevare i campioni a mano, i ricercatori hanno sviluppato il cosiddetto Robotic Drop Imager (RODI), che può elaborare più di 2.000 campioni al giorno. Ciò ha permesso di costruire una libreria di oltre 23.000 immagini, più del triplo rispetto allo studio originale.
Dopo aver preparato i campioni e scattato le foto, i ricercatori hanno semplificato ogni immagine convertendola in scala di grigi e hanno poi estratto 47 caratteristiche come l'area del modello, la luminosità e altri attributi, che hanno utilizzato per la loro analisi.
Con l'aggiunta di altre immagini, l'accuratezza del programma di apprendimento automatico è aumentata da circa il 90% a quasi il 99%. I ricercatori hanno anche analizzato la concentrazione iniziale della soluzione salina a cinque diversi livelli e hanno addestrato il loro programma di apprendimento automatico a distinguere tra questi livelli. Il programma ha raggiunto un'accuratezza del 92% nell'identificare la concentrazione della soluzione e l'identità del sale.
"L'accuratezza richiesta per le diverse analisi dipende dalla situazione", spiega Amrutha S.V., ricercatore post-dottorato e co-autore dello studio. "Dalla mia esperienza, so che alcuni tipi di spettroscopia e altri metodi analitici sono costosi e richiedono competenze tecniche specializzate per essere applicati. Ecco perché sono entusiasta della possibilità di un metodo semplice: basta scattare una foto per determinare la composizione chimica. Sarebbe incredibilmente utile".
Perché è importante
La maggior parte dei metodi di analisi chimica si concentra sul livello molecolare ed esamina atomi, molecole o strutture cristalline.
"Questo funziona bene se si hanno buoni campioni, qualche centinaio di migliaia di dollari per gli strumenti e nessuna restrizione di peso", dice Steinbock. "Ma se si vuole partire per una missione spaziale e trasportare i campioni su una luna di Saturno, ad esempio, ogni grammo conta. Se si possono effettuare analisi chimiche con una fotocamera, questo è un vantaggio decisivo".
Il progetto è stato sviluppato per la NASA, che era alla ricerca di metodi economici per determinare le concentrazioni chimiche che costassero poco e pesassero poco. Invece di trasportare campioni sulla Terra, un rover extraterrestre dotato di un semplice laboratorio chimico e di una telecamera potrebbe analizzare la composizione chimica dei materiali sul posto.
Oltre che per la ricerca spaziale, il metodo sviluppato nel laboratorio di Steinbock potrebbe essere utilizzato anche per analisi chimiche in altri settori. I test si basano su quantità minime di campioni - solo pochi milligrammi - il che li rende preziosi in scenari in cui è difficile ottenere campioni di grandi dimensioni. Le forze dell'ordine potrebbero eseguire test preliminari su sospette droghe, i laboratori potrebbero verificare la sicurezza dei materiali versati e gli ospedali che non hanno accesso a un laboratorio di analisi chimiche completo potrebbero usarlo per aiutare a diagnosticare i pazienti.
"È importante perché potrebbe democratizzare l'analisi chimica", afferma Steinbock.
AI: un nuovo strumento per la ricerca
L'intelligenza artificiale promette di cambiare le possibilità della ricerca. I docenti della Florida State University stanno lavorando a progetti innovativi che spingono i confini di questo strumento in rapida evoluzione.
Gli sforzi della FSU in materia di intelligenza artificiale stanno fornendo ai docenti strumenti e intuizioni per l'insegnamento e la ricerca.
"Penso che sia molto utile essere in un posto dove si riceve questo tipo di sostegno, e non deve essere necessariamente denaro, ma solo apprezzamento per la sperimentazione di nuove cose", ha detto Steinbock. "L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui affrontiamo la scoperta scientifica. Ciò che prima richiedeva attrezzature costose e conoscenze specialistiche ora può essere fatto con una semplice fotocamera e l'algoritmo giusto. Questo apre nuove possibilità, non solo per le missioni spaziali, ma anche per la medicina, la medicina legale e altro ancora".
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