La IA acelera la investigación sobre nanopartículas
Ahorro masivo de tiempo
Un equipo de investigadores de la Universidad de Constanza ha logrado adaptar un sistema de inteligencia artificial para ayudar de forma fiable a realizar mediciones de nanopartículas, lo que acelera notablemente el proceso de investigación.
La inteligencia artificial segmenta todas las unidades de información de una imagen microscópica. También identifica y mide automáticamente nanopartículas con forma de oruga.
Universität Konstanz
Los investigadores de nanopartículas dedican la mayor parte de su tiempo a una sola cosa: contar y medir nanopartículas. A cada paso, tienen que comprobar sus resultados. Suelen hacerlo analizando imágenes microscópicas de cientos de nanopartículas muy juntas. Contarlas y medirlas lleva mucho tiempo, pero este trabajo es esencial para completar los análisis estadísticos necesarios para llevar a cabo la siguiente síntesis de nanopartículas, convenientemente optimizada.
Alexander Wittemann es profesor de química de coloides en la Universidad de Constanza. Él y su equipo repiten este proceso todos los días. "Cuando trabajaba en mi tesis doctoral, utilizábamos una gran máquina contadora de partículas para estas mediciones. Era como una caja registradora y, por aquel entonces, me sentía muy feliz cuando podía medir trescientas nanopartículas al día", recuerda Wittemann. Sin embargo, para obtener estadísticas fiables hacen falta miles de mediciones de cada muestra. Hoy en día, el mayor uso de la tecnología informática permite que el proceso avance mucho más rápido. Al mismo tiempo, los métodos automatizados son muy propensos a cometer errores, y muchas mediciones todavía tienen que ser realizadas, o al menos doblemente comprobadas, por los propios investigadores.
Un recuento correcto, incluso con partículas complejas
Durante la pandemia de coronavirus, la buena fortuna puso en contacto a Wittemann con su estudiante de doctorado Gabriel Monteiro, que no sólo tiene conocimientos de programación e IA, sino también conexiones con informáticos. Wittemann y Monteiro desarrollaron un programa basado en la tecnología de IA de código abierto de Meta "Segment Anything Model". El programa permite el recuento asistido por IA de nanopartículas en una imagen microscópica y la posterior medición automática de cada partícula individual.
"Para partículas claramente definibles, el 'método de la cuenca' ha funcionado bastante bien hasta ahora. Nuestro nuevo método, sin embargo, también puede contar automáticamente partículas que tienen forma de mancuerna u oruga, consistentes en cadenas de dos o tres esferas superpuestas", explica Wittemann. "Esto ahorra muchísimo tiempo", añade. "En el tiempo que normalmente se tardaría en completar una síntesis de partículas y realizar las correspondientes mediciones, que llevan mucho tiempo, ahora podemos concentrarnos en la síntesis de partículas y en examinarlas al microscopio, mientras que el sistema de IA se encarga de la mayor parte del resto". Este último paso es ahora posible en una fracción del tiempo que solía requerir. Esto significa que podemos completar de ocho a diez análisis de partículas en el tiempo que antes necesitábamos para uno".
Además, las mediciones de la IA no sólo son más eficaces, sino también más fiables. El método de IA reconoce los fragmentos individuales con mayor precisión y los mide con más exactitud que otros métodos, incluso los realizados por humanos. Como resultado, los experimentos posteriores pueden adaptarse y llevarse a cabo con mayor precisión, lo que conduce a un éxito más rápido de la serie de pruebas.
El equipo de investigación ha publicado la nueva rutina de IA, así como los códigos y datos necesarios del estudio, en acceso abierto en Git-Hub y KonData para que otros investigadores puedan utilizarlos y debatirlos.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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