L’IA permet désormais de lire l’infiniment petit et de découvrir un monde insoupçonnable

L’intelligence artificielle révolutionne la microscopie : un pas de géant vers la précision nanométrique.

La microscopie à force atomique (AFM) représente depuis longtemps un outil essentiel pour les chercheurs dans l’analyse des surfaces matérielles. Cependant, la taille de la sonde du microscope a toujours limité la précision des images produites. Aujourd’hui, une percée significative est annoncée par l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign : une nouvelle technique d’intelligence artificielle (IA) promet de surmonter cette limitation fondamentale, offrant ainsi un aperçu sans précédent à l’échelle nanométrique.

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Une limitation historique dépassée

Depuis des décennies, l’AFM a permis aux scientifiques de cartographier avec précision les surfaces des matériaux en trois dimensions. Mais lorsque les caractéristiques de surface se rapprochent de la taille de la pointe de la sonde, environ 10 nanomètres, leur résolution devient problématique. La nouvelle technique d’IA mise au point par les chercheurs de l’Université de l’Illinois parvient à « décoder » les images du microscope, éliminant les effets indésirables de la largeur de la sonde et permettant ainsi une résolution inférieure à celle-ci.

La révolution de l’apprentissage profond

L’équipe de recherche, dirigée par le professeur Yingjie Zhang et le doctorant Lalith Bonagiri, a développé un algorithme d’apprentissage profond innovant. Cet algorithme utilise un cadre encodeur-décodeur pour transformer les images brutes de l’AFM en identifiant et en éliminant les distorsions introduites par la sonde. Ce processus permet de produire des profils de surface en trois dimensions avec une précision inégalée.

Formation et validation de l’algorithme

Pour entraîner cet algorithme, les chercheurs ont créé des images artificielles de structures tridimensionnelles et simulé leurs lectures AFM. Le grand défi était de conserver la luminosité et le contraste absolus des images, éléments essentiels pour maintenir la significativité des données. Les tests effectués sur des nanoparticules d’or et de palladium ont prouvé l’efficacité de l’algorithme à supprimer les effets de la pointe de la sonde et à révéler avec précision les caractéristiques tridimensionnelles des nanoparticules.

Implications et perspectives futures

Cette avancée représente non seulement une amélioration significative pour les images AFM, mais elle ouvre également la porte à de nouvelles possibilités dans le développement des nanotechnologies et l’étude des systèmes biologiques et matériaux. Les chercheurs soulignent que, bien que prometteuse, la technique peut encore être améliorée par l’entraînement sur des données plus nombreuses et de meilleure qualité.

Impact sur la recherche et l’industrie

L’amélioration de la résolution des images AFM grâce à l’IA pourrait révolutionner de nombreux domaines de recherche et d’application industrielle. Cela pourrait conduire à des découvertes significatives dans les matériaux avancés, la biologie, et la nanotechnologie, rendant possible l’exploration de territoires jusqu’alors inaccessibles.

Cet article explore la récente percée en microscopie, où une technique d’intelligence artificielle permet de dépasser une limitation fondamentale de l’AFM, offrant une précision sans précédent à l’échelle nanométrique. Cette avancée promet d’ouvrir de nouvelles voies dans la recherche scientifique et le développement de technologies, en permettant une analyse plus détaillée et précise des surfaces matérielles.

Source : https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.3c04712