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Agosto de 2021

Así es como la automatización potencia las tecnologías de instrumentación

El desarrollo de la microscopía electrónica podría liberar a los investigadores de un lento análisis de grandes cantidades de información.

Según Steven Spurgeon, científico de materiales del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL),  sobre el estado actual y futuro de la microscopía y la instrumentación en la experimentación científica, dice que se debe aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para avanzar en el entendimiento de la grandes cantidades de información.

En consecuencia, el mundo académico y la industria están recurriendo a estos expertos en ciencia de microscopía electrónica del PNNL para sus soluciones. El laboratorio está a la cabeza del liderazgo de pensamiento en esta creciente área de investigación y ahora está sacando al mercado tecnologías avanzadas para acelerar los descubrimientos científicos.

Un reto al que Spurgeon y su equipo se enfrentan es que los expertos se ven inundados de grandes volúmenes de datos y no pueden procesarlos porque sus modelos operativos son anticuados, lo que dificulta producir conocimiento. La aplicabilidad de una potencial solución a este enigma es amplia, tanto así que afecta los siguientes campos:

  • baterías
  • computación cuántica
  • fabricación avanzada
  • instrumentación automatizada
  • semiconductores
  • microscopios y otros sistemas que examinan millones de transistores

La propuesta de Spurgeon a este reto es la Suite de Microscopía Radiológica del PNNL. Allí, los investigadores han desarrollado un prototipo de plataforma de microscopía de próxima generación, y los actores de la industria están tomando nota. El PNNL y el Japan Electron Optics Laboratory/Integrated Dynamic Electron Solutions (JEOL/IDES), líder mundial en microscopía electrónica, han firmado recientemente un acuerdo de licencia y codesarrollo para comercializar la aplicación.

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Juntos lanzarán al mercado el concepto central de la plataforma, que consiste en aplicar un análisis de datos mínimo, o "disperso", para realizar la clasificación de imágenes, lo que supone un paso importante hacia la automatización de los instrumentos. Las tecnologías desarrolladas en el marco de esta asociación se perfeccionarán y se pondrán a disposición de las organizaciones de investigación y la industria privada. El acceso a la plataforma permitirá a estos expertos procesar los datos de microscopía sin necesidad de un hardware de instrumentación totalmente nuevo.

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Los expertos están rediseñando los cimientos del microscopio electrónico, aprovechando la automatización del sistema de bajo nivel, el pre-procesamiento de datos basado en el dominio y la emergente analítica de datos dispersos para extraer rápidamente la información estadística.

El trabajo de aprendizaje automático resultante del equipo está actualmente en revisión en un artículo dirigido por Akers, titulado "Rapid and Flexible Segmentation of Electron Microscopy Data Using Few-Shot Machine Learning", con un artículo más detallado sobre el sistema a continuación. 

Tenemos la oportunidad de hacer que la conversación se aleje de la simple compra de instrumentos de mayor potencia y se dirija a modos de funcionamiento y análisis más informados. Podemos pensar en esto como una democratización de las mejores capacidades de análisis.

Steven Spurgeon, científico de materiales del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL).

Además de las publicaciones del equipo y del acuerdo de licencia, hay otras actividades futuras que demuestran el gran entusiasmo por la plataforma de microscopía, como un tutorial invitado y cuatro charlas previstas para la Reunión Virtual de Microscopía y Microanálisis. Esta reunión anual, organizada por la Microscopy Society of America, está abierta a sus 3.000 miembros y se considera el principal evento sobre investigación original en microscopía.


Palabras relacionadas:
microscopía, microscopios electrónicos, información, bases de datos, análisis de información, análisis de bancos de información, extracción de conocimiento, producción de concimiento
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