Aplicar IA de aprendizado profundo a raios-X ajuda a encontrar explosivos na bagagem
Esquema de imagem de raio-x de iluminação de borda. Isso é mostrado no painel a, com um zoom na região entre as duas máscaras de raios-x no painel b (sem objeto). O feixe de raios X é dividido em uma pluralidade de feixes por uma máscara de pré-amostra (M1). Estes são então interrogados por uma segunda máscara analisadora (M2) colocada antes do detector, que permite avaliar a sua redução de intensidade (sinal de atenuação), deflexão lateral (sinal de refração), alargamento (sinal de campo escuro). Crédito:Comunicação da Natureza (2022). DOI:10.1038/s41467-022-32402-0
Uma equipe de pesquisadores da University College London, trabalhando com um colega da Nylers Ltd. e outro da XPCI Technology Ltd., desenvolveu uma nova maneira de raio-X de bagagem para detectar pequenas quantidades de explosivos. Em seu artigo publicado na revista
Nature Communications , o grupo descreve a modificação de um aparelho de raios X tradicional e a aplicação de um aplicativo de aprendizado profundo para detectar melhor materiais explosivos na bagagem.
Pesquisas anteriores mostraram que quando os raios X atingem os materiais, eles produzem pequenas dobras que variam dependendo do tipo de material. Eles procuraram aproveitar essas curvas para criar uma máquina de raios X de precisão.
Os pesquisadores primeiro adicionaram uma pequena mudança a uma máquina de raios-X existente – uma caixa contendo máscaras, que são folhas de metal com pequenos orifícios. As máscaras servem para dividir o feixe de raios X em vários feixes menores. Os pesquisadores então usaram o dispositivo para escanear uma variedade de objetos contendo materiais explosivos incorporados e alimentaram os resultados em um aplicativo de IA de aprendizado profundo. A ideia era ensinar à máquina como eram as pequenas curvas desses materiais. Depois que a máquina foi treinada, eles a usaram para escanear outros objetos com explosivos embutidos para ver se conseguia identificá-los. Os pesquisadores descobriram que sua máquina era 100% precisa em configurações de laboratório.
Os pesquisadores observam que a máquina foi capaz de detectar curvas tão pequenas quanto um único microrradio, que é aproximadamente um vigésimo milésimo de grau. Eles sugerem que, além de ser útil para o pessoal de segurança do transporte, sua técnica também pode ser ligeiramente alterada para uso em outras aplicações, como medicina. Eles acreditam que também poderia ser treinado para encontrar tumores que são muito pequenos para detectar usando dispositivos de teste convencionais, ou para encontrar pequenas rachaduras em edifícios ou superfícies de aviões.
+ Explorar mais Cientistas podem descobrir leis físicas mais rapidamente usando nova técnica de aprendizado de máquina
© 2022 Science X Network
