Используя робототехнику для подготовки тысяч образцов и искусственный интеллект для анализа полученных данных, они создали простой и недорогой инструмент, который мог бы расширить возможности проведения химического анализа. Работа была опубликована в журнале Digital Discovery.

"Мы живем в век искусственного интеллекта и больших данных", - сказал соавтор Оливер Стейнбок, профессор кафедры химии и биохимии Бывшего Советского союза. "Мы подумали, что если мы будем использовать достаточно большие базы данных с достаточным количеством изображений различных соединений и пятен, то, возможно, сможем использовать искусственный интеллект для определения состава".

Исследование могло бы сделать возможным более дешевый и быстрый химический анализ, который можно было бы использовать в космических исследованиях, правоохранительных органах, домашнем тестировании и многом другом.

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Эта статья основана на предыдущем исследовании лаборатории Стейнбока, в котором исследователи использовали машинное обучение для определения химического состава солевых пятен по фотографиям. В этом исследовании исследователи проанализировали около 7500 образцов, которые они приготовили вручную.

Эта статья дополняет эту работу, используя робота для обработки образцов, которые позже были проанализированы с помощью улучшенной программы машинного обучения. Вместо ручного дозирования образцов из пипетки исследователи создали то, что они назвали Robotic Drop Imager, или RODI, который способен готовить более 2000 образцов в день. Это позволило им создать библиотеку из более чем 23 000 изображений - более чем в три раза больше, чем в их первоначальном исследовании.

Подготовив образцы и сделав фотографии, исследователи упростили каждое изображение, преобразовав его в оттенки серого, затем выделили 47 признаков, таких как площадь рисунка, яркость и другие атрибуты, которые они использовали в своем анализе.

Благодаря дополнительным изображениям точность их программы машинного обучения возросла примерно с 90% до почти 99%. Исследователи также проанализировали начальную концентрацию солевого раствора на пяти различных уровнях и обучили свою программу машинного обучения различать их. Программа достигла 92%-ной точности в определении концентрации раствора и идентичности соли.

"Точность, требуемая при различных анализах, будет варьироваться в зависимости от ситуации", - сказал соавтор статьи Амрута С.В., постдокторский исследователь. "По своему опыту я знаю, что некоторые виды спектроскопии и другие методы анализа являются дорогостоящими и требуют специальных технических знаний для работы. Вот почему я в восторге от возможности простого метода - просто сфотографировать, чтобы определить химический состав. Это было бы невероятно полезно".

ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО

Большинство методов химического анализа сосредоточены на молекулярном уровне, исследуя атомы, молекулы или кристаллические структуры.

"Это отлично работает, если у вас есть хорошие образцы, несколько сотен тысяч долларов за инструменты и никаких ограничений по весу", - сказал Стейнбок. "Но если вы хотите отправиться в космическую экспедицию и отправить вещи, например, на спутник Сатурна, важен каждый грамм. Если вы можете проводить химический анализ с помощью камеры, это меняет правила игры.'

Проект был разработан для НАСА, которое искало недорогие методы определения концентраций химических веществ с небольшим весом. Вместо того чтобы транспортировать образцы на Землю, внеземной марсоход, оснащенный простой химической лабораторией и камерой, мог бы проанализировать химический состав материалов на месте.

Наряду с освоением космоса метод, разработанный в лаборатории Стейнбока, может быть использован для проведения химического анализа в других областях применения. Тестирование основано на небольших количествах образцов - всего несколько миллиграммов, что делает его ценным в сценариях, где получение больших образцов затруднено. Правоохранительные органы могли бы проводить предварительные тесты на подозрительные наркотики, лаборатории могли бы проверять разлитые материалы на безопасность, а больницы, не имеющие доступа к полноценной лаборатории химического анализа, могли бы использовать это для облегчения постановки диагнозов пациентам.

"Это важно, потому что это могло бы демократизировать химический анализ", - сказал Стейнбок.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: НОВЫЙ ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЙ

Искусственный интеллект обещает преобразовать то, что возможно в исследованиях. Преподаватели Университета штата Флорида участвуют в инновационных проектах, которые расширяют границы этого быстро развивающегося инструмента.

Усилия FSU по созданию искусственного интеллекта предоставляют преподавателям инструменты и информацию для преподавания и исследований.

"Я думаю, очень полезно находиться в месте, где ты получаешь такого рода поддержку, и это не обязательно должны быть деньги, а просто признательность за то, что ты пробуешь что-то новое", - сказал Стейнбок. "Искусственный интеллект меняет наш подход к научным открытиям. То, что когда-то требовало дорогостоящего оборудования и специальных знаний, теперь можно сделать с помощью простой камеры и правильного алгоритма. Это открывает новые возможности - не только для космических полетов, но и для медицины, криминалистики и не только".

Дополнительными соавторами этой статьи были Бруно К. Батиста из FSU, Цзе Ян из Государственного университета Боуи и Бени Б. Данги из Флоридского университета A&M. Этот проект был поддержан НАСА.