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 В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
В эпоху искусственного интеллекта и стремительного развития технологий знание языка становится инструментальной компетенцией, а умение работать с учетом культурного контекста — стратегической. В День филолога, кандидат педагогических наук Екатерина Щавелева, заведующая кафедрой иностранных языков и коммуникативных технологий НИТУ МИСИС рассказывает, как гуманитарное образование приобретает новую ответственность и какое будущее у межкультурной коммуникации.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
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