В Аргоннской национальной лаборатории Минэнерго США разработали проект DONUT — нейросеть, способную анализировать данные сканирующей нанодифракционной рентгеновской микроскопии. Решение помогает определять ориентацию кристаллической решетки, деформации и дефекты в экспериментальных аккумуляторах и катализаторах. Раньше ученым приходилось неделями вручную сравнивать полученные снимки с компьютерными симуляциями.
В основе архитектуры DONUT лежит закон рассеяния рентгеновских лучей, благодаря чему нейросети не требуются большие объемы экспертно размеченных данных. Она обучается на первых кадрах эксперимента и обрабатывает дифракционные картины в 100 раз быстрее классических методов.
В будущем технология может стать основой автономных лабораторий, где искусственный интеллект сможет корректировать условия эксперимента с учетом изменений, происходящих в исследуемом образце.