9月11日消息，据AZoM报道，美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）开发出名为SimuScan的人工智能框架，可帮助研究人员在使用原子力显微镜（AFM）时自动识别重要的纳米尺度特征，并自主瞄准样品上最具信息量的区域进行深入研究。

AFM能够分辨小至分子的结构，但操作仪器至今仍需专家判断——扫描哪里、如何调整参数、哪些特征值得深究。ORNL纳米相材料科学中心（CNMS）资深研发科学家Liam Collins表示：「硬件能力惊人，但充分发挥它往往需要一位经验丰富的『驾驶员』。」这种对专业经验的依赖拖慢了大规模研究进度，也使结果更依赖操作者个人。

SimuScan直击AFM应用AI的一大障碍——高质量标注训练数据的短缺。看似普通的图像分析问题，在AFM上有本质区别：相机记录的是反射光，而原子力显微镜「更像一台高科技唱片机的唱针，在微观地形上一路摸索前行」，所记录的内容同时取决于样品、探针本身与测量方式。Collins指出：「针尖几何形状、漂移、压平与污染都可能引入酷似真实纳米结构的伪影。有经验的用户能学会分辨它们，AI模型也必须被教会这样做。」

ORNL技术专家Ruben Millan Solsona指出：「挑战不仅在于获取图像，还在于理解图像中的内容、判断什么重要、知道显微镜下一步应该看哪里。」研究团队表示，SimuScan让AFM变得更快、更一致，更适合高通量研究场景，有望加速新材料的开发与表征流程。 （来源：AZoM）