هوش مصنوعی، ناجی نانوذرات/ انقلابی در تحلیل و شناسایی با دقتی فراتر از انسان!
صور کنید نانوذرات، این ذرات ریز و حیاتی، با دقتی بی‌نظیر و سرعتی باورنکردنی تحلیل شوند! پژوهش جدید نشان می‌دهد هوش مصنوعی چگونه می‌تواند در این راه به کمک دانشمندان بیاید و عصر جدیدی را در علوم مواد و پزشکی رقم بزند.
پژوهش‌های مرتبط با نانوذرات، همواره در مسیر توسعه علوم مواد، پزشکی و تکنولوژی، نقشی حیاتی ایفا کرده‌اند. اما، روش‌های قدیمی برای بررسی این ذرات، که بیشتر متکی بر جداسازی و اندازه‌گیری دستی بودند، بسیار زمان‌بر و با احتمال خطای انسانی بالا همراه بودند. پژوهشی تازه با عنوان «تحلیل نانوذرات با کمک هوش مصنوعی پیش‌آموزش‌یافته با استفاده از مدل بخش‌بندی همه‌چیز»، با هدایت گابریل آ. مونتیرو و تیمش، که در مجله Scientific Reports در سال ۲۰۲۵ منتشر شده، راهکاری نوین برای شناسایی دقیق نانوذرات از طریق یک مدل یادگیری عمیق از پیش آماده شده ارائه می‌دهد. این پژوهش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به افزایش دقت و کارایی در تشخیص نانوذرات کمک کرده و زمینه را برای پیشرفت‌های بیشتر در میکروسکوپی فراهم کند.
یکی از بزرگ‌ترین موانع در مسیر تحلیل نانوذرات، شناسایی دقیق ذرات چندبخشی و جداسازی درست ساختارهای پیچیده در توده‌های نانوذره‌ای است. روش‌های معمول، مانند تقسیم‌بندی بیزی یا شبکه‌های عصبی مخصوص ذرات کلوئیدی، محدودیت‌هایی در دقت و مقیاس‌پذیری دارند. محققان برای غلبه بر این چالش‌ها، از مدل Segment Anything Model (SAM) استفاده کرده‌اند؛ این الگوریتم یادگیری عمیق پیش‌آموزش‌شده، برای بخش‌بندی تصاویر در زمینه‌های مختلف طراحی شده است. بر خلاف روش‌های سنتی یادگیری ماشینی که نیاز به آموزش گسترده در یک زمینه خاص دارند، SAM قادر است تصاویر جدید را بدون نیاز به آموزش بیشتر، با دقت بالایی بخش‌بندی کند.
در این مطالعه، کارایی SAM بر روی سه نوع نانوذره مختلف، شامل نانوکره‌ها، دوتایی‌ها و سه‌تایی‌ها، مورد آزمایش قرار گرفت. انتخاب این ذرات به دلیل پیچیدگی‌های مورفولوژیکی متنوع آن‌ها بود. هوش مصنوعی توانست تمامی ذرات و زیرمجموعه‌های آن‌ها را با دقت قابل توجهی شناسایی کند. این در حالی است که روش‌های سنتی اغلب در تفکیک بخش‌های همپوشان با مشکل مواجه بودند. مدل SAM، با سازماندهی این زیرمجموعه‌ها در قالب مجموعه‌های ساختاری، روابط سلسله‌مراتبی بین اجزای نانوذرات را مشخص کرد؛ این رویکرد، یک نوآوری در طبقه‌بندی نانوذرات به حساب می‌آید.
به کارگیری موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در تحلیل نانوذرات، می‌تواند به پیشرفت‌های گسترده در حوزه‌های علمی و صنعتی منجر شود. در علم مواد، این فناوری می‌تواند به بهینه‌سازی ویژگی‌های نانوذرات برای کاربردهای گوناگون، از جمله کاتالیزورها، پوشش‌های پیشرفته و زیست‌پزشکی، کمک شایانی کند. همچنین، دقت بالای شناسایی ساختارهای پیچیده در مقیاس نانو، می‌تواند توسعه سیستم‌های دارورسانی، مواد الکترونیکی و فناوری‌های مرتبط با محیط‌زیست را سرعت بخشد.
علاوه بر این، تحلیل تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند زمان مورد نیاز برای بررسی‌های مورفولوژیکی را به شکل چشمگیری کاهش دهد. این پژوهش نشان می‌دهد که روش بخش‌بندی مبتنی بر SAM می‌تواند در حوزه‌های دیگری مانند تحلیل بافت تومورها، تشخیص عیوب در آلیاژهای فلزی و تصویربرداری سلولی نیز مورد استفاده قرار گیرد. قابلیت مدل‌های هوش مصنوعی مانند SAM در ارائه نتایج فوری در جریان‌های کاری میکروسکوپی، امکان دستیابی به بینش سریع‌تر از رفتار مواد را فراهم کرده و چرخه‌های آزمایشی و نوآوری را تسریع می‌کند.
به نقل از ستاد نانو، “نتایج این پژوهش نشان‌دهنده تغییری بنیادین در شیوه تحلیل نانوذرات است و استانداردی جدید برای بخش‌بندی خودکار و بدون خطای تصاویر میکروسکوپی معرفی می‌کند. با بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری عمیق پیش‌آموزش‌یافته، پژوهشگران می‌توانند از فرایندهای زمان‌بر بخش‌بندی دستی عبور کرده و دقت ارزیابی‌های مورفولوژیکی را افزایش دهند. به‌کارگیری مدل SAM در میکروسکوپی، گامی مهم در مسیر دیجیتالی‌سازی نانوعلم بوده و زمینه‌ساز اکتشافات مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه‌هایی همچون شیمی و زیست‌فناوری خواهد شد.”
با توسعه روزافزون هوش مصنوعی، پژوهش‌های آینده احتمالاً بر بهبود دقت بخش‌بندی، یکپارچه‌سازی تحلیل‌های آنی مبتنی بر هوش مصنوعی در جریان‌های کاری آزمایشی، و گسترش دامنه کاربردهای مدل SAM به سایر نانومواد تمرکز خواهند کرد.
