La même image montrée en utilisant différentes méthodes d'analyse. a) Image brute de microscopie électronique. b) Défauts (blancs) identifiés par un expert humain. c) Défauts (blancs) marqués par une méthode de transformée de Fourier. d) Défauts (blancs) étiquetés par le réseau neuronal optimal. Les défauts qui n'existent pas sont affichés en violet, et les défauts qui n'ont pas été identifiés sont orange. En quelques heures, les chercheurs ont créé un réseau de neurones aussi performant qu'un expert humain, démontrant la capacité de MENNDL à réduire considérablement le temps d'analyse des images en microscopie électronique. Crédit :Département américain de l'Énergie
Trouver des défauts dans les images de microscopie électronique prend des mois. Maintenant, il y a un moyen plus rapide. Il s'appelle MENNDL, les réseaux de neurones évolutifs multinœuds pour l'apprentissage en profondeur. Il crée des réseaux de neurones artificiels, des systèmes de calcul qui imitent vaguement le cerveau humain, qui éliminent les défauts des données dynamiques. Il fonctionne sur tous les nœuds disponibles du supercalculateur Summit, effectuer 152 milliards de millions de calculs par seconde.
En quelques heures, les scientifiques utilisant MENNDL ont créé un réseau de neurones aussi performant qu'un expert humain. Il réduit le temps d'analyse des images de microscopie électronique de plusieurs mois. MENNDL est la première approche connue pour identifier automatiquement les informations structurelles au niveau atomique dans les données de microscopie électronique à transmission à balayage. En 2018, MENNDL a reçu un prix R&D 100, considéré comme l'Oscar de l'innovation. C'est aussi un finaliste pour le prix Gordon Bell.
MENNDL, un système d'intelligence artificielle, conçu automatiquement un réseau d'apprentissage en profondeur optimal pour extraire des informations structurelles à partir de données brutes de microscopie à résolution atomique. Pour concevoir le réseau, MENNDL en a utilisé 18, 000 GPU sur l'ensemble des 3000 nœuds disponibles du supercalculateur Summit. Dans quelques heures, MENNDL crée et évalue des millions de réseaux à l'aide d'un parallèle, algorithme génétique asynchrone augmenté d'une machine à vecteurs de support pour trouver automatiquement une topologie de réseau d'apprentissage en profondeur supérieure et un ensemble d'hyper-paramètres. Ce travail est beaucoup plus rapide que ce qui pourrait être fait par un expert humain. Pour l'application de la microscopie électronique, le système poursuit l'objectif de mieux comprendre les interactions électron-faisceau-matière et la rétroaction basée sur l'image en temps réel, ce qui permet un pas de géant au-delà de la capacité humaine vers la nanofabrication automatique de matériaux.
