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计算机快速一致地检测辐射损伤
更新时间:2018-12-19 19:26   来源:未知 作者:中国考试网3 点击:
计算机快速一致地检测辐射损伤





威斯康星大学麦迪逊分校和橡树岭国家实验室的研究人员已经训练计算机,以便快速一致地检测和分析核反应堆所考虑的材料的微观辐射损伤。计算机在这项艰巨的任务中击败了人类。

“机器学习具有很大的潜力,可以改变当前的,以人为本的显微镜图像分析方法,”Wei Li说,他今年从威斯康星大学麦迪逊分校获得材料科学与工程硕士学位。

材料科学中的许多问题都是基于图像的,但很少有研究人员具有机器视觉方面的专业知识 - 使图像识别和分析成为主要的研究瓶颈。作为一名学生,Li意识到他可以利用最新计算技术的培训来帮助弥合人工智能和材料科学研究之间的差距。

李,橡树岭职员科学家凯文菲尔德和威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程教授戴恩摩根在分析对潜在核反应堆材料的破坏时,利用机器学习使人工智能比经验丰富的人更好。合作者在7月18日发表在期刊上的论文中描述了他们的方法。

机器学习使用统计方法来指导计算机改进其在任务上的表现,而无需接收来自人的任何明确指导。从本质上讲,机器学习教导计算机自学。

“在未来,我相信来自许多乐器的图像将通过机器学习算法进行初步分析,然后才被人类考虑,”李的研究生院顾问摩根说。

研究人员将机器学习作为快速筛选已经暴露于辐射的材料的电子显微镜图像的一种手段,并确定特定类型的损伤 - 这是一项具有挑战性的任务,因为这些照片可能类似于月球表面坑洼或喷溅的飞溅帆布。

这项对于开发安全核材料绝对至关重要的工作可能会使耗时的过程更加高效和有效。

“人类检测和识别容易出错,不一致且效率低下。也许最重要的是,它不具有可扩展性,”摩根说。“较新的成像技术正在超越人类分析我们可以生成的数据的能力。”

以前,图像处理算法依赖于人类程序员来提供对象识别特征的明确描述。教电脑识别像停车标志一样简单的东西可能涉及描述红色八角形物体的代码行。


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