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!