约翰·霍普金斯大学的艾米·魏尔东 信用:CC0公共领域 自1938年投入使用以来，电子显微镜在许多科学进步中发挥了关键作用，包括新蛋白质和治疗方法的发现以及对电子革命的贡献
但约翰霍普金斯大学怀廷工程学院材料科学与工程教授米特拉·塔赫里(Mitra Taheri)领导的一个全球研究团队表示，电子显微镜领域必须结合数据科学和人工智能的最新进展，才能在未来几年实现其全部潜力
在《自然材料》杂志的一篇评论中，塔赫里和他的团队讨论了一个开放的、高度集成的和数据驱动的显微镜架构模型，该架构是解决未来在能量存储、量子信息科学和材料设计等领域的挑战所必需的
他们推荐了一种方法，将人工智能和机器学习整合到显微镜工作流程的每一步中，使实验和发现成为可能，这在今天的显微镜技术中是不可能的
“为了充分利用今天可获得的前所未有的大量数据，我们需要彻底重新思考如何在显微镜下进行实验，”塔赫里说，他是约翰·霍普金斯大学材料表征和处理中心的主任
“我们正迅速接近数据饱和点
人工智能和机器学习工具不仅让我们能够管理数据流，还能让更多创新的显微镜解决方案向前发展
" 在这篇文章中，作者讨论了今天的显微镜如何让我们利用电子束在原子水平上窥见世界，并揭示了原子粒子的共生和畸形如何影响材料和化学过程
电子显微镜和对电磁透镜等仪器部件的改进使该领域有了长足的发展，并首次能够提取关于非常复杂过程的深度、真实的统计信息
虽然这是一个好消息，但研究人员说，这让人们聚焦于显微镜在当前状态下的局限性
他们认为，就分析多个代表性样本和整合来自高速检测器的大量多维数据而言，传统显微镜有些局限性
“该领域作为一个整体还没有采用数据科学方法，这些方法已经彻底改变了其他领域，如单粒子冷冻分析和x光晶体学，”史蒂文·斯珀金解释说，他是太平洋西北国家实验室的材料科学家，也是这篇评论的合著者
“当仪器每秒钟拍摄1000幅图像时，你是在用消防水龙带喝水
" 塔赫里说，重新思考显微镜实验是如何进行的，并结合这些革命性的数据科学方法是释放电子显微镜全部能力的关键，并将在实现材料基因组计划的目标中发挥关键作用
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