Ученые использовали нейронную сеть для реконструкции 3D-изображений волокнистых материалов
Исследователям Сколтеха и их коллегам из Лёвенского католического университета (Бельгия) удалось восстановить трехмерные изображения волокнистых материалов, полученных с помощью микрокомпьютерной томографии. Чтобы решить эту сложную и трудоемкую для человека задачу, ученые использовали методы машинного обучения.
Полученные результаты, опубликованные в журнале Computational Materials Science, имеют важное значение для дальнейшего углубленного анализа свойств материалов. Микрокомпьютерная томография — незаменимое средство при исследовании трехмерной микроструктуры композитов, армированных волокном, и других сложных материалов. Однако использование этого метода связано с рядом дополнительных трудностей, таких как очень малые размеры образцов, наличие на изображениях артефактов и затененных областей, а также низкое качество, либо полное отсутствие отдельных фрагментов изображения.
Для решения этой непростой задачи ученые решили воспользоваться методами, которые реставраторы применяют при восстановлении произведений искусства — в частности, методом реконструирования дефектов, который уже широко применяется в цифровой обработке изображений.
«Главное преимущество реконструкции изображений на основе ИИ — быстрота. При наличии обученной модели с помощью этого метода можно обрабатывать до сотни изображений в секунду. Человеку такая скорость просто не под силу. Кроме того, компьютеры гораздо лучше справляются с обработкой трехмерных изображений, поскольку машина способна видеть их „насквозь“ и со всех сторон, мгновенно проводя реконструкцию по всему объему, а не только по поверхности», — рассказывает первый автор статьи, аспирант Сколтеха и Лёвенского католического университета Радмир Карамов.
Карамов участвует в исследованиях, проводимых под руководством директора Центра Сколтеха по проектированию, производственным технологиям и материалам (CDMM) профессора Искандера Ахатова и профессора Лёвенского католического университета Степана Ломова. Коллектив предложил использовать для задач реконструкции трехмерных изображений микрокомпьютерной томографии генеративно-состязательные сети (GAN) с 3D-кодировщиками и декодерами.
Как поясняют авторы, армирующие включения в композитных материалах, такие как волокна, могут иметь произвольную ориентацию в трех измерениях, поэтому приходится иметь дело именно с 3D-изображениями, описывающими эту сложную внутреннюю микроструктуру. Поскольку добиться необходимой точности с помощью более привычных сверточных нейронных сетей не представлялось возможным, ученые решили использовать генеративно-состязательные сети.
«При восстановлении изображений с использованием GAN нужно обучать для этой цели не одну, а две конкурирующие между собой нейронные сети: генеративную сеть, формирующую „искусственные“ изображения, которые выглядят как подлинные; и дискриминативную сеть, задача которой — отличить „настоящие“ изображения от „искусственных“.
Как говорил создатель GAN Ян Гудфеллоу, это напоминает соперничество между фальшивомонетчиками и полицейскими. Первые стремятся напечатать как можно больше фальшивых купюр, мало отличающихся по виду от настоящих, а вторые проверяют каждую купюру на предмет подлинности», — поясняет Карамов. Ученые протестировали три варианта архитектуры GAN, выбрав для этой цели изображения микрокомпьютерной томографии наиболее сложного образца — композита, армированного короткими стеклянными волокнами, не имеющего в своей структуре никаких повторов.
В результате из трех вариантов исследователи выбрали архитектуру сети, в которой наиболее удачно сочетались высокое качество реконструкции, производительность и умеренное использование памяти графического процессора. «Предложенный нами алгоритм позволяет устранять все дефекты на изображениях и, следовательно, более точно моделировать свойства материалов и прогнозировать качество конечного материала при условии устранения всех внутренних пор и пустот в его структуре в процессе производства», — подчеркивает Карамов.
Реконструкция микроструктуры материалов — первый шаг в разработке полностью автоматического генеративного алгоритма, который позволит создавать инновационные материалы со свойствами, отвечающими требованиям конкретных приложений, добавляет он.
Telegram 
Дзен 
VK Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Американские ветеринары установили, что длина шага передних лап у пожилых собак отражает возрастные изменения в работе мозга. Когда у собак развивается деменция, шаги их передних лап становятся короче, причем эта связь не зависит от хронической боли в суставах.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно