Forscher sind dank künstlicher Intelligenz jetzt einen Schritt näher an einer großflächigen bildbasierten Erkennung von Materialien. Ein Team von Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL hat dank eines Nanotech-Sensors eine Möglichkeit geschaffen, Moleküle ohne massive Ausrüstung zu erkennen und zu analysieren.
Kleine Sensoren genannt Metapixel sitzen auf der Oberfläche des Geräts, und das System erzeugt einen einzigartigen Barcode für jedes Partikel, das auf der Oberfläche landet. Die Barcodes können dann in großem Maßstab analysiert und mit einem KI-Mustererkennungssystem und künstlichen neuronalen Netzen angeordnet werden.
Organische Moleküle haben spezifische Schwingungen in ihren chemischen Bindungen, und diese einzigartigen Schwingungsmoden beeinflussen die Art und Weise, wie Teilchen Licht absorbieren. Bisher war eine der einzigen Möglichkeiten, diese einzigartigen Signaturen zu identifizieren, die Infrarotspektroskopie. Die Spektroskopie identifiziert, ob ein bestimmtes Molekül ineine Probe, wenn die Probe Lichtstrahlen mit Molekülfrequenzen assimiliert. Diese Technologie war zwar genau, erforderte jedoch große Laborgeräte mit einem hohen Preis.
Der Nanotech-Sensor reduziert die Leistung und Effizienz eines massiven Spektrometers auf einen hyperkleinen Maßstab.
"Die Moleküle, die wir nachweisen möchten, sind im Nanometerbereich, daher ist die Überbrückung dieser Größenlücke ein wesentlicher Schritt." sagte Hatice Altug, Leiterin des BioNanoPhotonic Systems Laboratory der EPFL und Mitautorin der Studie.
Die Metapixel der EPFL passen sich an, wie ein Molekül mit Licht interagiert, wenn es mit der Sensoroberfläche in Kontakt kommt.
"Wichtig ist, dass die Metapixel so angeordnet sind, dass unterschiedliche Schwingungsfrequenzen auf verschiedene Bereiche der Oberfläche abgebildet werden", sagt Andreas Tittl, Erstautor der Studie.
Das EPFL-Team hat die Metapixel bereits verwendet, um Pestizide und organische Verbindungen in einer größeren, komplexeren Stichprobe nachzuweisen.
"Dank der einzigartigen optischen Eigenschaften unserer Sensoren können wir Barcodes auch mit breitbandigen Lichtquellen und Detektoren generieren."
"Dank der einzigartigen optischen Eigenschaften unserer Sensoren können wir Barcodes auch mit Breitbandlichtquellen und Detektoren generieren", sagt Aleksandrs Leitis, Mitautor der Studie.
Die einzigartige Entwicklung dient als kostengünstige Lösung für die Forschung in Physik, Nanotechnologie und sogar Big Data, KI und maschinellem Lernen. Die Anwendungen der Nanotechnologie könnten über den traditionellen Rahmen hinaus genutzt werden, selbst was die EFPL-Forscher erwartet hatten.
"Zum Beispiel könnte es verwendet werden, um tragbare medizinische Testgeräte herzustellen, die Strichcodes für jeden der in einer Blutprobe gefundenen Biomarker generieren", sagte Dragomir Neshev, ein weiterer Mitautor der Studie.
Darüber hinaus könnte KI mit der Nanotechnologie gepaart werden, um eine ganze Bibliothek molekularer Barcodes zu verarbeiten, die für eine bestimmte Verbindung spezifisch sind. Dies könnte helfen, Proteine und DNA in andere Polymere und Nahrungschemikalien zu klassifizieren. Dies würde Biologen und Chemieingenieuren ermöglichen.ein Werkzeug, um selbst Spurenmengen bestimmter Verbindungen in großen oder komplexen Proben schnell und prägnant zu erkennen.
Die Studie wurde vollständig in veröffentlichtWissenschaft.
Über: EPFL