Editorial Feature

在电子显微镜应用中利用自动化

1931 年电子显微镜的发明开创了科学的新纪元。科学家们第一次看到原子,而以前它们的存在只是被理论化了。这项新技术为观察前所未有的生活提供了一个窗口。

透射电子显微镜

图片来源:Rui Serra Maia/Shutterstock.com

科学家们可以看到构成植物和动物生命基石的细胞,我们对生物系统的了解显着加深。物理学家能够在原子水平上理解分子之间的相互作用,改变了我们对宇宙的理解。

最近,电子显微镜帮助化学家进一步了解生物化学、催化、电化学、纳米粒子化学和软物质科学。不出所料,电子显微镜的创造者 Ernst Ruska 于 1986 年获得了诺贝尔物理学奖。 Ruska 的发明在他创造电子显微镜后的几十年里帮助推动了科学向前发展。今天,它继续加深我们对各个科学领域的了解。

电子显微镜目前正在进入一个新时代。该技术将与人工智能和数据科学等新兴科学领域相结合,以充分发挥其潜力。在这里,我们将讨论在电子显微镜中利用自动化的当前发展、未来可能会如何发展以及这将产生什么影响。

电子显微镜的当前发展

电子显微镜是推动能源、材料科学和医学等领域发展的基础,仅举几例。然而,目前的电子显微镜技术是有限的。虽然它产生了大量数据,但它缺乏一个集成的数据分析系统。因此,科学家们面临着前所未有的大量数据,需要筛选以找到他们正在寻找的答案。

有人建议,要使电子显微镜充分发挥其潜力,需要紧急建立集成的、数据驱动的显微镜架构。有了这个,未来几年可以完成进一步的关键变革性发现。

能量存储、量子信息科学和材料设计领域的新挑战推动了电子显微镜平台的全面重组。利用自动化的方法将为这些目前处于理论阶段的领域的进步打开一扇窗。将人工智能和机器学习集成到每个工作流程级别的电子显微镜中的新系统被认为是解决方案。

电子显微镜已经达到了这样一个程度:它收集的数据超出了科学家在没有复杂的分析人工智能和机器学习工具来管理数据流的情况下所能处理的。为了充分利用这些海量数据,必须重新评估电子显微镜的整个过程。目前,华盛顿西北太平洋国家实验室 (PNNL) 的 Steven Spurgeon 等科学家正在重新思考这项技术的工作流程。

当前流程受到过时的运营模式的阻碍,这使得从大量数据中提取意义变得具有挑战性。在 PNNL,Spurgeon 领导的团队正在寻求通过创建集成分析和控制架构的下一代显微镜平台来解决这个问题

但是,该平台尚未准备好在全球实验室中推广。该团队继续利用自动化、基于领域的数据预处理和数据分析来提取统计信息,为电子显微镜收集的数据赋予意义。

未来电子显微镜自动化将如何继续发展?

自动化与电子显微镜的无缝集成将继续成为前进的关键目标。其组件的重大改进,包括导致更高分辨率的镜头,推动了电子显微镜的能力向前发展,而分析能力却被抛在了后面。未来几年的研究将着眼于重新稳定这种不平衡。

其他科学领域已将自动化和数据科学应用于其他分析和可视化技术,例如单粒子冷冻 EM 分析和 X 射线晶体学。这些技术甚至可以看作是帮助研究人员将自动化应用于电子显微镜的灵感点。尽管尚未实现同样的飞跃,但当前的研究希望提高电子显微镜的地位。

在电子显微镜中利用自动化的影响

电子显微镜中自动化的集成将导致能够为技术相关系统生成更有意义的物理模型。它将克服传统显微镜在分析和整合大型数据集方面的局限性。此外,该技术可以减少劳动密集度和更具成本效益,从而限制了对熟练工人的需求。

目前在 PNNL 开展的工作标志着朝着实现这些雄心迈出的重要一步。它也将是实现联邦多机构倡议(称为材料基因组倡议)设定的目标的基础。

总体而言,利用电子显微镜中的自动化将促进其他科学领域的未来进步,很可能在目前依赖该技术的所有领域以及未来可能会使用它的领域。

参考资料和进一步阅读 

Spurgeon, S., Ophus, C., Jones, L., Petford-Long, A., Kalinin, S., Olszta, M., Dunin-Borkowski, R., Salmon, N., Hattar, K., Yang , W., Sharma, R., Du, Y., Chiaramonti, A., Zheng, H., Buck, E., Kovarik, L., Penn, R., Li, D., Zhang, X., Murayama , M. 和 Taheri, M.,(2020 年)面向数据驱动的下一代透射电子显微镜。 自然材料, 20(3), pp.274-279。可在: //doi.org/10.1038/s41563-020-00833-z [2021 年 8 月访问]。

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韦尔登,A.,(2021 年) 研究人员发布了利用数据科学和人工智能进行电子显微镜检查的路线图. [在线] Phys.org。可在: //phys.org/news/2021-03-publish-roadmap-harness-science-artificial.html [2021 年 8 月访问]。

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莎拉·摩尔

撰稿人

莎拉·摩尔

在学习了心理学和神经科学之后,莎拉很快就找到了研究和撰写研究论文的乐趣;转向通过写作将想法与人联系起来的热情。

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