Wissenschaftler verbessern die Röntgendatenanalyse mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) verändert alle wissenschaftlichen Bereiche, von der Biologie bis hin zu den Materialwissenschaften. Bei einigen Arten von Röntgenexperimenten haben es neue KI-Ansätze den Forschern ermöglicht, eine genauere Analyse ihrer Proben zu erhalten, und zwar in viel kürzerer Zeit.

Eine Gruppe von Forschern des Argonne National Laboratory des US-Energieministeriums (DOE) nutzt KI, um die anspruchsvolle Aufgabe der Analyse von Daten aus hochenergetischen Röntgenexperimenten zu erfüllen. Mit einer neuen auf neuronalen Netzwerken basierenden Methode namens BraggNN kann das Argonne-Team Bragg-Peaks – Datenpunkte, die Positionen und Orientierungen winziger einzelner Kristalle angeben – in einem Bruchteil der Zeit, die sie früher benötigten, genauer identifizieren.

Neuronale Netze (das NN in BraggNN) sind Algorithmen, die nach Mustern in Daten suchen und im Laufe der Zeit lernen, Ergebnisse vorherzusagen, wodurch die Analyse dieser Daten beschleunigt wird.

„BraggNN gibt uns weitaus mehr Effizienz und Geschwindigkeit als herkömmliche Techniken“, sagte Antonino Miceli von Argonne, ein Autor des Papiers und Gruppenleiter an der Advanced Photon Source (APS), einer Benutzereinrichtung des DOE Office of Science in Argonne.

In den letzten Jahren hat sich eine Technik namens Hochenergie-Diffraktionsmikroskopie (HEDM) zu einer der beliebtesten Methoden entwickelt, die Wissenschaftler verwenden, um komplizierte Materialien mit hoher Auflösung genau zu charakterisieren. Obwohl sich HEDM als große Verbesserung gegenüber herkömmlichen Techniken erwiesen hat, kann es auch teuer und zeitaufwändig sein. Es beinhaltet die Sammlung enormer Datensätze, die Analyse von Millionen von Bragg-Beugungspeaks und die Rekonstruktion der Probe unter Verwendung dieser Peaks.

Es wird erwartet, dass das bevorstehende Upgrade des APS die Geschwindigkeit der HEDM-Datenerfassung erheblich auf eine Minute oder weniger verbessern wird. Aber die Rechenzeit für die vollständige Analyse mehrerer Bragg-Peaks kann sich selbst mit den größten Supercomputern auf Stunden oder Wochen erstrecken. Solche Verzögerungen verlangsamen nicht nur die Forschung, sie verhindern auch die Verwendung von HEDM-Informationen zur Steuerung von Experimenten. Beispielsweise könnten Wissenschaftler, die untersuchen, wie Risse in Materialien entstehen, die analysierten Daten verwenden, um nahezu in Echtzeit zu verfolgen, wo diese Risse entstehen.

Um diese Herausforderungen anzugehen, wandten sich die am APS arbeitenden Forscher der KI zu, um die Bragg-Peak-Analyse zu beschleunigen und zu rationalisieren. Die herkömmliche Methode besteht darin, ein 2D- oder 3D-Modell zu verwenden und die Peakdaten daran anzupassen, aber das neue Modell des Forschungsteams kann die Peakpositionen direkt aus den Daten bestimmen.

„Herkömmliche Methoden funktionieren wie das Anprobieren eines Anzugs bei einem Schneider“, sagte der Argonne-Computerwissenschaftler Hemant Sharma, ein Autor der Studie. „Zuerst muss man eine geschätzte Form anprobieren und danach die Passform vornehmen. Mit unserer Technik, die ein neuronales Netzwerk verwendet, ist es so, als würde man aus einem Foto einer Person sofort den perfekten Anzug erstellen.“

Nachdem das Modell mit Daten trainiert wurde, die Beugungsspitzen enthielten, konnten die Forscher die Analyse erheblich beschleunigen und die Genauigkeit verbessern. „Die wahre Errungenschaft besteht darin, dass wir Peak-Bestimmungen viel schneller durchgeführt und auch Subpixel-Genauigkeit geliefert haben – der Goldstandard für nützliche Schlussfolgerungen“, sagte der Argonne-Informatiker Zhengchun Liu, der Erstautor des Papiers.

Die fortschrittlichen Berechnungsmethoden von BraggNN eignen sich besonders gut für den Einsatz auf einem GPU-Chip (Graphics Processing Unit), der seine Leistung weiter beschleunigt.

Das Team verwendete das ThetaGPU-System an der Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), einer Benutzereinrichtung des DOE Office of Science, und die Cerebras-KI-Plattform am ALCF-KI-Testbed, um das Modell schnell zu trainieren.

Ein auf der Studie basierendes Papier wurde in der veröffentlicht Zeitschrift der Internationalen Union für Kristallographie.