Главная
Новости
Ученые Академгородка создают приложение для поточной обработки данных рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии

Ученые Академгородка создают приложение для поточной обработки данных рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии

Приложение для поточной обработки данных рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии (РФЭС), пользоваться которым смогут ученые без навыков программирования, разрабатывают ученые Новосибирского государственного университета и ФИЦ «Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН».

Данное приложение, не имеющее аналогов в мире, станет своего рода конвейером поточной обработки спектров, в который интегрирована глубокая нейронная сеть. Модель глубокого машинного обучения для автоматизации анализа спектров РФЭС в рамках своей дипломной работы разработал выпускник бакалавриата факультета естественных наук НГУ Артем Вахрушев. Его проект вошел в число победителей как первого, так и второго раундов молодежного конкурса научно-исследовательских проектов «Рентгеновские, синхротронные, нейтронные методы междисциплинарных исследований». В этом году молодой исследователь успешно защитил дипломную работу, в которой представил первую версию приложения с графическим интерфейсом. Нейросеть для обработки спектров Артем Вахрушев разрабатывал при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках государственного задания ИК СО РАН (проект FWUR-2024-0032), а также при поддержке Программы «Приоритет—2030». Уже опубликована первая статья в рецензируемом журнале Kinetics and Catalysis по данной теме. В настоящее время Артем Вахрушев проходит дипломную практику в ФИЦ ИК СО РАН и продолжает вместе со своими старшими коллегами работать над совершенствованием приложения для обработки данных РФЭС.

Рентгеновская фотоэлектронная спектроскопия (РФЭС) — спектроскопический метод исследования элементного состава, химического и электронного состояния атомов изучаемого материала, основанный на явлении внешнего фотоэффекта. Спектры РФЭС получают путем облучения материала пучком рентгеновских лучей с регистрацией зависимости количества испускаемых электронов от их энергии связи. Метод РФЭС — один из самых распространенных спектроскопических методов в катализе, материаловедении, физике полупроводников и многих других областях современной науки. В настоящее время обработка рентгеновских фотоэлектронных спектров в подавляющем большинстве случаев осуществляется вручную и представляет собой рутинный процесс — на описание одного спектра у научного сотрудника уходит от 10 минут. Классические алгоритмы анализа спектров могут вызывать значительную ошибку при обнаружении и подгонке пиков, и поэтому не могут использоваться в задачах автоматизации.

— Задача автоматизации анализа данных РФЭС очень актуальна, и ее значимость только возрастает в связи с запуском ЦКП «Сибирский кольцевой источник фотонов» (СКИФ). С введением в эксплуатацию соответствующей станции, обладающей большой производительностью, объем данных многократно увеличится, и потребуются инструменты для их автоматической обработки. Необходимо будет получать первичную информацию со скоростью, превышающей скорость традиционного анализа, например, ручного. Существует достаточно большое количество классических подходов к решению этой задачи, но, к сожалению, они не универсальны. Чтобы ученые не тратили ценное экспериментальное время на промежуточный анализ полученных спектров, необходимый для принятия решения о дальнейшем ходе исследования, мы и создаем свое приложение. Важная часть данного продукта — нейронная сеть, перед которой поставлена задача идентифицировать пик и его область, после чего на конвейере производится его разложение по классическим алгоритмам, используемым в стандартных программных продуктах. Для удобства пользователей все эти компоненты объединены графическим интерфейсом, и у них нет никакой необходимости разбираться в коде. Все, что предлагается пользователю, — некоторая оболочка, в которую он может загрузить спектры РФЭС и на выходе получить готовую информацию. Важно, что есть возможность при этом объединять разные файлы и выбирать различные возможности выдачи информации, что в итоге приводит к значительному ускорению анализа спектров, — рассказала доцент НГУ и старший научный сотрудник ФИЦ ИК СО РАН кандидат химических наук Анна Владимировна Нартова.

По материалам пресс-службы НГУ

Больше информации по Академгородку 2.0 и СКИФ — в нашем Телеграм!