Depuis leur entrée en service en 1938, les microscopes électroniques ont joué un rôle central dans de nombreuses avancées scientifiques, y compris la découverte de nouvelles protéines et thérapeutiques et les contributions apportées à la révolution électronique. Mais le domaine de la microscopie électronique doit intégrer les dernières avancées de la science des données et de l'intelligence artificielle pour réaliser son plein potentiel dans les années à venir, selon une équipe de recherche mondiale codirigée par Mitra Taheri, professeur de science et d'ingénierie des matériaux à la Whiting School of Engineering de l'Université Johns Hopkins.

Dans un commentaire en Matériaux naturels , Taheri et l'équipe discutent d'un modèle de architecture de microscopie hautement intégrée et basée sur les données nécessaire pour relever les défis futurs dans le domaine tels que le stockage d'énergie, sciences de l'information quantique, et la conception des matériaux. Ils recommandent une approche qui intègre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique à chaque étape du workflow de microscopie, permettant des expériences et des découvertes impossibles avec la seule technologie de microscopie d'aujourd'hui.

« Pour exploiter pleinement les volumes de données sans précédent disponibles aujourd'hui, il faut repenser complètement la façon dont l'expérimentation est menée en microscopie, " dit Taheri, qui dirige le centre de caractérisation et de traitement des matériaux de Johns Hopkins. "Nous approchons rapidement du point de saturation des données. Non seulement l'intelligence artificielle et les outils d'apprentissage automatique nous permettent de gérer les flux de données, mais ils permettent également d'aller de l'avant avec des solutions de microscopie plus innovantes."

Dans la pièce, les auteurs expliquent comment les microscopes d'aujourd'hui nous permettent d'avoir un aperçu du monde au niveau atomique à l'aide de faisceaux d'électrons et révèlent comment la locomotion et les malformations des particules atomiques peuvent avoir un impact sur les matériaux et les processus chimiques. La microscopie électronique et les améliorations apportées aux composants des instruments tels que les lentilles électromagnétiques ont fait beaucoup de chemin dans le domaine, et permettent l'extraction de profondeur, des informations vraiment statistiques sur des processus très complexes pour la première fois. Bien que ce soit une excellente nouvelle, les chercheurs disent qu'il met en évidence les limites de la microscopie dans son état actuel. En termes d'analyse de plusieurs échantillons représentatifs et d'intégration de gros volumes de données multidimensionnelles provenant de détecteurs à grande vitesse, la microscopie traditionnelle est quelque peu limitée, ils contestent.

"Le domaine dans son ensemble n'a pas encore adopté les méthodes de la science des données qui ont révolutionné d'autres domaines, telles que la cryoanalyse de particules uniques et la cristallographie aux rayons X, " explique Steven Spurgeon, un scientifique des matériaux au Pacific Northwest National Laboratory et co-auteur du commentaire. "Vous buvez dans une lance à incendie lorsque l'instrument prend 1, 000 images par seconde."

Taheri dit que repenser la façon dont l'expérimentation en microscopie est menée et incorporer ces méthodes révolutionnaires de science des données est la clé pour libérer toute la puissance de la microscopie électronique et jouera un rôle essentiel dans la réalisation des objectifs de la Initiative du génome des matériaux .