Basta tirar uma fotografia para determinar a composição química
Os químicos utilizam a aprendizagem automática e a robótica para identificar composições químicas a partir de imagens
Químicos da Florida State University desenvolveram uma ferramenta de aprendizagem automática capaz de determinar a composição química de soluções salinas secas a partir de uma imagem com uma precisão de 99%.
Utilizando robots para preparar milhares de amostras e inteligência artificial para analisar os seus dados, criaram uma ferramenta simples e de baixo custo que poderá alargar as possibilidades de realização de análises químicas. O trabalho foi publicado na revista Digital Discovery.
"Vivemos na era da inteligência artificial e dos grandes volumes de dados", afirmou o coautor Oliver Steinbock, professor do Departamento de Química e Bioquímica da FSU. "Pensámos que se usássemos bases de dados suficientemente grandes com imagens suficientes de diferentes compostos e manchas, poderíamos usar a IA para determinar a composição."
A investigação poderia permitir análises químicas mais baratas e mais rápidas que poderiam ser utilizadas na exploração espacial, na aplicação da lei, em testes domésticos e noutras áreas.
Como funciona
Este trabalho baseia-se num estudo anterior do laboratório de Steinbock, no qual os investigadores utilizaram a aprendizagem automática para determinar a composição química de manchas de sal a partir de fotografias. Nesse estudo, os investigadores analisaram cerca de 7.500 amostras que tinham preparado manualmente.
O presente trabalho alarga este trabalho utilizando um robô para processar amostras que foram posteriormente analisadas por um programa melhorado de aprendizagem automática. Em vez de recolher as amostras à mão, os investigadores desenvolveram o chamado Robotic Drop Imager (RODI), que pode processar mais de 2000 amostras por dia. Isto permitiu-lhes criar uma biblioteca de mais de 23 000 imagens - mais do triplo do que no estudo original.
Depois de prepararem as amostras e tirarem fotografias, os investigadores simplificaram cada imagem convertendo-a em escala de cinzentos e extraíram 47 caraterísticas, como a área do padrão, o brilho e outros atributos, que utilizaram para a sua análise.
Com imagens adicionais, a precisão do seu programa de aprendizagem automática aumentou de cerca de 90% para quase 99%. Os investigadores também analisaram a concentração inicial da solução salina em cinco níveis diferentes e treinaram o seu programa de aprendizagem automática para distinguir entre esses níveis. O programa atingiu uma precisão de 92% na identificação da concentração da solução e da identidade do sal.
"A precisão necessária para diferentes análises depende da situação", afirma Amrutha S.V., investigadora de pós-doutoramento e coautora do estudo. "Pela minha experiência, sei que alguns tipos de espetroscopia e outros métodos analíticos são caros e requerem conhecimentos técnicos especializados para serem aplicados. É por isso que estou entusiasmado com a possibilidade de um método simples - basta tirar uma fotografia para determinar a composição química. Isso seria incrivelmente útil".
Porque é que isto é importante
A maioria dos métodos de análise química centra-se no nível molecular e examina átomos, moléculas ou estruturas cristalinas.
"Isto funciona bem se tivermos boas amostras, algumas centenas de milhares de dólares para os instrumentos e sem restrições de peso", diz Steinbock. "Mas se quisermos ir numa missão espacial e transportar coisas para uma lua de Saturno, por exemplo, cada grama conta. Se for possível efetuar análises químicas com uma câmara, isso é uma vantagem decisiva.
O projeto foi desenvolvido para a NASA, que procurava métodos económicos para determinar concentrações químicas que custassem pouco e pesassem pouco. Em vez de transportar amostras para a Terra, um rover extraterrestre equipado com um simples laboratório de química e uma câmara poderia analisar a composição química dos materiais no local.
Para além da investigação espacial, o método desenvolvido no laboratório de Steinbock poderá também ser utilizado para análises químicas noutras áreas. Os testes baseiam-se em pequenas quantidades de amostras - apenas alguns miligramas - o que os torna úteis em situações em que é difícil obter grandes amostras. As forças da ordem poderiam efetuar testes preliminares a drogas suspeitas, os laboratórios poderiam testar a segurança de materiais derramados e os hospitais que não têm acesso a um laboratório de análises químicas completo poderiam utilizá-lo para ajudar a diagnosticar os doentes.
"Isto é importante porque pode democratizar a análise química", afirma Steinbock.
IA: uma nova ferramenta para a investigação
A inteligência artificial promete mudar as possibilidades da investigação. Os professores da Florida State University estão a trabalhar em projectos inovadores que ultrapassam os limites desta ferramenta em rápida evolução.
Os esforços de inteligência artificial da FSU estão a fornecer aos docentes ferramentas e conhecimentos para o ensino e a investigação.
"Penso que é muito útil estar num local onde se obtém esse tipo de apoio, e não tem de ser dinheiro, tem apenas de ser o apreço por experimentar coisas novas", afirmou Steinbock. "A IA está a mudar a forma como abordamos a descoberta científica. O que antes exigia equipamento dispendioso e conhecimentos especializados pode agora ser feito com uma simples câmara e o algoritmo certo. Isto abre novas possibilidades - não só para as missões espaciais, mas também para a medicina, a ciência forense e muito mais."
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Publicação original
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