Dank russischen Forschern werden Neuronetze Mensch bei Mikroskopie ersetzen

Wissenschaft Mikroskop

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Forscher der Nationalen Nuklearforschungsuniversität MEPhI haben es geschafft, einem Neuronetz beizubringen, mit Mikroskopen nach Nanoteilchen zu suchen und sie zu analysieren. Dies berichtet das russische online Magazin "Sputnik".

Weiter heißt es hierzu auf deren deutschen Webseite: "Die von ihnen vorgeschlagene Lernmethode für Neuronetze würde es ermöglichen, auf die manuelle Bearbeitung von Mikrofotografien zu verzichten, was die Geschwindigkeit und Qualität der Analyse neuer Nanomaterialien deutlich erhöhen wird. Die Studie wurde in der Zeitschrift „Ultramicroscopy“ veröffentlicht.

Um dem Neuronetz die Lösung der jeweiligen Aufgabe beizubringen, muss man in dem Netz eine Menge bereits gelöster Beispiele einspeisen. Gewöhnlich werden solche Lernbeispiele von Menschen erstellt – so genannte Markierer der Angaben. Damit das Netz die Analyse der Aufnahmen lernt, sind einige Dutzend Tausend markierte Fotos nötig, was Wissenschaftlern zufolge für viele, eng gesteckte wissenschaftliche Aufgaben kompliziert ist.

Zu diesen Bereichen gehört die Analyse von Angaben der Mikroskopie von Nanoteilchen, für die es bislang keine bequemen Instrumente gab. Die Studie der MEPhI-Wissenschaftler zeigt, dass man den Neuronetzen die Analyse der Aufnahmen eines Scanning-Elektronenmikroskops effektiv beibringen kann, ohne reale Mikrofotos manuell zu markieren, indem die Aufnahmen, die sie nachahmen, im Computer generiert werden.

„Das Scanning-Elektronenmikroskop, das statt dem sichtbaren Licht ein Bündel von Elektronen nutzt, wird bei der Erforschung von Nanoteilchen angewendet, die für die Medizin und andere Ziele synthetisiert werden. Die Analyse der Aufnahmen durch das Scanning-Elektronenmikroskop besteht in der Ortung der Teilchen und ihrer Verteilung nach ihrer Größe. Neuronetz-Herangehensweisen sind in diesem Bereich nicht entwickelt, und die Standardmethoden zur Bearbeitung der Aufnahmen erbringen nicht die erwünschte Qualität“, sagte Alexander Charin vom Ingenieur-Physik-Institut für Biomedizin der MEPhI.

Gewöhnlich erfolgen die Analyse der Mikrofotos und ihre Markierung für Neuronetze manuell – der Wissenschaftler markiert jedes Teilchen und misst es. Dabei können es mehrere Tausend auf einer Aufnahme sein. Die bestehenden Architekturen der Neuronetze lassen solche Aufnahmen effektiv analysieren, so dass das Problem laut den Wissenschaftlern nur im Fehlen einer ausreichenden Menge markierter Angaben besteht. Es stellte sich heraus, dass man Nanoteilchen unter Berücksichtigung ihrer Textur einfach auf realen Mikrofotos aus offenen Datenbanken von mit dem Scanning-Elektronenmikroskop gemachten Aufnahmen aufzeichnen kann. Dann wird für jede generierte Aufnahme genau ermittelt, wo die Teilchen liegen und wie groß sie sind.

„Eine solche Herangehensweise wurde zur Lösung mehrerer Aufgaben genutzt, zum Beispiel beim Programmieren unbemannter Autos, doch es stellte sich heraus, dass es nicht einfach ist, fotorealistische und ziemlich variable Aufnahmen aufzuzeichnen. Doch bezüglich des Scanning-Elektronenmikroskops ist eine solche Herangehensweise absolut angebracht – das Neuronetz, das mit aufgezeichneten Aufnahmen lernte, arbeitet auch mit realen Aufnahmen sehr gut“, sagte Charin.

Die Ergebnisse der Studie haben gezeigt, dass die Bearbeitung von Aufnahmen mit dem Scanning-Elektronenmikroskop automatisiert werden kann, wobei eine Wende bei den Standardmethoden der Erforschung neuer Materialien erreicht wird, so die Wissenschaftler. Das würde nicht nur bei der Reduzierung der Zeit für die Studie, sondern auch bei der Erhöhung der Zahl der zu analysierenden Teilchen helfen – von Hunderten bis Dutzenden Tausend.

Bei der Studie wurde das Neuronetz mit der Architektur RetinaNet genutzt. In Zukunft will die Wissenschaftlergruppe diese Herangehensweise zur Einordnung von Nanoteilchen nach ihrer Form nutzen – bislang ist dies ebenfalls nur manuell möglich. "

Quelle: Sputnik (Deutschland)