La microscopie électronique à l’ère de l’automatisation

« Beaucoup des plus grands défis de notre époque, de l’énergie propre à la justice environnementale, nécessitent de nouvelles approches de l’artisanat de l’expérimentation scientifique. Cela est extrêmement évident dans le domaine de la microscopie électronique. Alors que les chercheurs utilisent cette puissante fenêtre pour scruter la machinerie atomique. derrière les technologies d’aujourd’hui, elles sont de plus en plus inondées de données et contraintes par les modèles d’exploitation traditionnels. Nous devons tirer parti de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans nos instruments scientifiques si nous voulons débloquer des découvertes révolutionnaires.

Il s’agit de l’évaluation prospective de Steven R. Spurgeon de l’état présent et futur de la microscopie et de l’instrumentation dans l’expérimentation scientifique. Spurgeon, un scientifique des matériaux au Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), est un expert international dans l’étude des nanomatériaux en utilisant la microscopie électronique. Au PNNL, lui et ses collègues s’efforcent de réinventer la découverte et la conception de nouveaux systèmes de matériaux et de produits chimiques en appliquant des calculs et des analyses de données de pointe à l’instrumentation.

En conséquence, les universités et l’industrie se tournent vers ces experts scientifiques en microscopie électronique du PNNL pour leurs solutions. Le PNNL est à la tête d’un leadership éclairé dans ce domaine de recherche en pleine croissance et met désormais sur le marché des technologies de pointe pour accélérer la découverte scientifique.

Une évolution de l’expérimentation scientifique

Spurgeon et ses collègues tentent de relever un défi omniprésent dans de nombreux secteurs : les experts sont inondés de gros volumes de données et entravés par des modèles d’exploitation obsolètes, ce qui rend l’extraction de connaissances difficile. Du développement de nouvelles batteries aux technologies émergentes d’informatique quantique, tous les domaines sont aux prises avec ce fardeau.

Dans la fabrication de pointe, l’opportunité de l’automatisation de l’instrumentation est tout à fait évidente : la modernisation aurait un impact immédiat et transformateur. Dans l’industrie des semi-conducteurs, l’analyse des défaillances est menée à grande échelle : 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Les microscopes et autres systèmes doivent filtrer des millions de transistors pour assurer la qualité et la fiabilité de la microélectronique. Les experts sont de plus en plus préoccupés par la manière de traduire ces flux de données volumineux en décisions rapides et explicables qui, en fin de compte, réduisent les coûts.

La solution qu’ils recherchent nécessite des architectures matérielles et logicielles capables d’imiter le cerveau humain en termes de cognition. Cela permettrait d’évaluer des scénarios uniques tout en exploitant la capacité des ordinateurs à adapter inlassablement l’analyse à différents types et volumes de données.

Transfert de technologie axé sur l’industrie   

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