Nano-Details enthüllt: KI überwindet jahr­zehn­te­altes Mikroskoplimit

Rasterkraftmikroskope decken atomare Kräfte im Nanometerbereich auf und können kleinste Oberflächeneigenschaften dreidimensional abbilden. Doch bisher gab es für die "Schärfe" der Bilder eine Grenze. Die konnte jetzt mithilfe einer KI überwunden werden.
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Wie KI die Grenzen der Nano-Auflösung verschiebt

Eine Nadel, ein Arm mit Feder, eine Oberfläche, die abgefahren wird: Das Rasterkraftmikroskop erinnert in seinen Grundzügen stark an einen Plattenspieler. Nur dass hier eben eine nanoskopisch feine Nadel die Auswirkungen der atomaren Kräfte einer Oberfläche sichtbar macht. Wie eine zu große Nadel auf einer Schallplattenrille galt bisher aber ein Limit: Die Genauigkeit ist durch die Größe der Sondenspitze begrenzt. Dieses Limit fällt jetzt dank KI.

Die Spitze der Sonde - etwa 10 Nanometer - kann kleinere Oberflächenmerkmale eigentlich einfach nicht mehr "abtasten". Dieses Limit bestand bereits über mehrere Jahrzehnte. Forschern der University of Illinois ist es jetzt gelungen, einen Deep-Learning-Algorithmus zu entwickeln, der Auflösungen unterhalb der Breite der Mikroskopspitze möglich macht.


Das Team setzt auf ein Encoder-Decoder-Framework, bei dem Rohbilder zunächst in abstrakte Merkmale zerlegt und so "codiert" werden. Im nächsten Schritt werden bekannte störende Effekte aus diesem Material entfernt, danach erfolgt die "Decodierung" in ein erkennbares Bild. Wie immer gilt auch hier: Je mehr Daten der Algorithmus zu sehen bekommt, desto besser werden seine Eigenschaften zur Korrektur.

"Wir haben gezeigt, wie wir noch präziser sein und Dinge sehen können, die noch kleiner sind. Und wir haben gezeigt, wie KI genutzt werden kann, um eine scheinbar unüberwindbare Einschränkung zu überwinden", so Yingjie Zhang, Professor für Materialwissenschaften, laut Bericht von Nano Letters (via Phys).

Zusammenfassung
  • Rasterkraftmikroskope zeigen atomare Kräfte im Nanobereich
  • Bisheriges Schärfelimit der Bilder durch KI überwunden
  • Genauigkeit war durch Sondenspitzengröße von 10 Nanometern limitiert
  • Illinois-Forscher entwickelten auflösungsstarken Deep-Learning-Algorithmus
  • Encoder-Decoder-Framework entfernt störende Effekte aus Rohbildern
  • KI-Einsatz ermöglicht Erkennung noch kleinerer Strukturen

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