Un equipo de investigación de la Universidad de Tokio ha desarrollado un poderoso algoritmo de aprendizaje automático que predice las propiedades y estructuras de muestras desconocidas de un espectro de electrones. Este proceso puede acelerar rápidamente el proceso de descubrimiento y prueba de nuevas nanomáquinas, células solares, y otros dispositivos electrónicos.

Los tricorders son dispositivos ficticios que se vieron por primera vez en el programa de televisión original de Star Trek. En este escenario de ciencia ficción, Los científicos pudieron aprender instantáneamente sobre las rocas en planetas alienígenas con un escaneo rápido. Investigadores de la Universidad de Tokio han dado un paso para hacer realidad este concepto. Utilizaron datos de espectroscopia de electrones de pérdida de núcleo, un conjunto de pruebas de laboratorio estándar que envían electrones a una muestra para determinar los elementos atómicos que contiene y su estructura de enlace. Sin embargo, los resultados de estos instrumentos son difíciles de interpretar. Para superar este problema, recurrieron al aprendizaje automático. A diferencia de los programas informáticos convencionales, Los algoritmos de aprendizaje automático no necesitan saber qué patrones buscar. En lugar de, los algoritmos se entrenan ingresando muchos ejemplos, y con el tiempo, el programa aprende a clasificar nuevas muestras desconocidas.

Aquí, los investigadores eligieron una red neuronal que imita la organización del cerebro humano. Los datos de materiales conocidos se envían como entrada, y las conexiones entre neuronas se ajustan para optimizar las predicciones del modelo. Según el primer autor Shin Kiyohara, "con la creciente demanda de dispositivos a nanoescala, las herramientas para comprender las estructuras moleculares son cada vez más valiosas ".

Aunque todavía está muy lejos de un tricorder que puede identificar instantáneamente formaciones rocosas alienígenas, El autor principal, Teruyasu Mizoguchi, cree que "este método tiene un enorme potencial de uso para probar rápidamente las propiedades de nuevos materiales".