Para insinyur di Duke University telah mengembangkan mikroskop bertenaga AI, ATOMIC, yang mampu menganalisis material secara mandiri. Inovasi ini menjanjikan percepatan penelitian dan peningkatan akurasi tanpa perlu data pelatihan khusus.
Musim gugur ini, laboratorium teknik elektro dan komputer Duke University, yang dipimpin oleh Haozhe “Harry” Wang, memperkenalkan terobosan dalam teknologi riset — sebuah mikroskop bertenaga AI. Dikenal sebagai ATOMIC, yang merupakan singkatan dari Autonomous Technology for Optical Microscopy & Intelligent Characterization, platform ini bertujuan untuk meniru dan mempercepat tugas-tugas analitis kompleks yang biasanya dilakukan oleh mahasiswa pascasarjana terlatih.
"Sistem yang kami bangun tidak hanya mengikuti instruksi, tetapi juga memahaminya," ujar Wang, asisten profesor teknik elektro dan komputer, dalam siaran pers. "ATOMIC dapat menilai sampel, mengambil keputusan sendiri, dan menghasilkan hasil sebaik yang dihasilkan oleh pakar manusia."
Diterbitkan Dalam jurnal ACS Nano, perkembangan ini menandai kemajuan signifikan dalam penelitian otonom. Dengan memanfaatkan model AI dasar seperti ChatGPT dari OpenAI dan Segment Anything Model (SAM) dari Meta, ATOMIC merepresentasikan sebuah terobosan baru di mana AI berkolaborasi dengan peneliti manusia untuk merancang eksperimen, mengoperasikan instrumen, dan menginterpretasikan data.
Tim Wang berfokus pada material dua dimensi (2D) dengan potensi aplikasi dalam semikonduktor canggih, sensor, dan perangkat kuantum. Konduktivitas listrik dan fleksibilitas material yang luar biasa ini menjadikannya kandidat yang menjanjikan untuk elektronik generasi mendatang.
Namun, cacat produksi dapat meniadakan manfaat ini, sehingga diperlukan analisis cermat untuk mengidentifikasi dan memperbaikinya.
"Untuk mengkarakterisasi material-material ini, biasanya dibutuhkan seseorang yang memahami setiap nuansa gambar mikroskop," tambah Wang. "Mahasiswa pascasarjana membutuhkan waktu berbulan-bulan hingga bertahun-tahun untuk mengikuti kelas sains tingkat tinggi dan pengalaman untuk mencapai titik itu."
Untuk menyederhanakan proses ini, tim menghubungkan mikroskop optik standar ke ChatGPT untuk operasi dasar seperti pergerakan sampel, pemfokusan gambar, dan penyesuaian cahaya. Mereka kemudian mengintegrasikan SAM untuk membedakan area dalam gambar, seperti area dengan cacat atau bagian yang masih asli.
Kolaborasi antara model AI ini menciptakan alat laboratorium yang kuat, yang mampu melakukan tindakan dan pengambilan keputusan secara independen.
Namun, mengubah AI umum menjadi mitra ilmiah khusus membutuhkan kustomisasi yang substansial. SAM, misalnya, awalnya kesulitan dengan lapisan yang tumpang tindih — masalah yang umum terjadi dalam penelitian material. Tim mengatasi hal ini dengan menambahkan algoritma koreksi topologi untuk membedakan antara wilayah satu lapis dan beberapa lapis.
Sistem ini juga mengurutkan wilayah-wilayah terisolasi berdasarkan sifat optiknya, yang semuanya ditangani secara otonom oleh ChatGPT. Performanya sungguh menakjubkan: ATOMIC mengidentifikasi wilayah lapisan dan cacat kecil dengan akurasi hingga 99.4%, bahkan dalam kondisi pencitraan yang kurang optimal seperti fokus yang buruk atau cahaya redup.
"Model ini dapat mendeteksi batas butiran pada skala yang tidak mudah dilihat manusia," tambah penulis pertama Jingyun "Jolene" Yang, seorang mahasiswa doktoral di laboratorium Wang. "Namun, ini bukan sihir. Saat kami memperbesar, ATOMIC dapat melihat pada tingkat piksel demi piksel, menjadikannya alat yang hebat untuk laboratorium kami."
Kemampuan ini memungkinkan tim untuk menentukan area material berkualitas tinggi untuk penelitian lebih lanjut, termasuk robotika lunak dan elektronik generasi mendatang. Adaptabilitas sistem ini berasal dari pemanfaatan kecerdasan yang telah ada dari model dasar, sehingga menghindari kebutuhan akan data pelatihan khusus yang ekstensif yang biasanya dibutuhkan oleh pendekatan pembelajaran mendalam tradisional.
Dengan mengintegrasikan sistem AI canggih tersebut, tim teknik Duke membayangkan masa depan di mana batasan antara keahlian manusia dan kecerdasan mesin menjadi kabur, sehingga secara signifikan mempercepat penemuan dan inovasi ilmiah.
Sumber: Sekolah Teknik Duke Pratt