Создан сверхбыстрый робот-микроскоп для поиска темной материи

Сотрудники Национального исследовательского технологического университета «МИСиС» вместе с зарубежными коллегами разработали простую и экономически выгодную технологию, позволяющую повысить скорость работы автоматизированных микроскопов (АМ) в 10—100 раз. Рост скорости микроскопов поможет ученым во многих отраслях: медицине, ядерной физике, астрофизике, физике нейтрино, археологии, геологии, вулканологии, археологии. Отчет о разработке опубликован в журнале Scientific Reports.

Современная наука требует применения высокоскоростных сканирующих систем, способных проводить высокоточный анализ внутренней структуры образцов, получать и анализировать большие объемы информации. Такими системами являются АМ нового поколения — роботы, оснащенные высокоточной механикой, высококачественной оптикой и высокоскоростной видеокамерой. АМ действует в миллионы раз быстрее микроскописта-человека, при этом не устает и может работать 24 часа в сутки.

Современные АМ применяются для оптического сканирования эмульсионных трековых детекторов. Многотонные детекторы содержат миллионы эмульсионных пленок. Поскольку скорость работы АМ ограничивает применимость детекторов, ученые активно ищут способ сделать быстрее уже имеющихся роботов и создать новые, в разы более быстрые поколения. Такие роботизированные микроскопы будут незаменимы в эксперименте по поиску темной материи, где необходимо проанализировать с беспрецедентной точностью десятки тонн нано-эмульсионных трекеров за минимально возможное время.

«В нашем исследовании протестирована технология полностью автоматизированного оптического сканирования тонких образцов, на которой будет основано новое поколение АМ. Мы анализировали производительность и оценили достижимую скорость сканирования в сравнении с традиционными методами», — пояснил один из авторов исследования, сотрудник НИТУ «МИСиС» и INFN Андрей Александров.

По словам ученого, эффективность и точность данного подхода оказались сопоставимы с традиционными, в то время как скорость сканирования оказалась пропорциональна количеству установленных камер, что позволяет говорить о значительном прогрессе.

«Технология машинного зрения позволяет АМ в режиме реального времени распознавать объекты и самостоятельно решать, обработать их изображения или сдвинуться в другую точку. Сейчас для обработки большого (~2 ГБ/сек с каждой видеокамеры) потока изображений и ускорения интенсивных вычислений активно применяется технология параллельных вычислений CUDA и GPU-видеокарты. Мы же реализовали технологию поворота фокальной плоскости объектива», — добавил Александров.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.