Gamechanger: Kameras, die bald schon teure Labormikroskope ersetzen könnten
Die Idee
Zweifelsfrei bestimmen, aus welchen chemischen Bestandteilen eine unbekannte Substanz besteht – das ist bisher ein mühsamer Prozess. Die meisten chemischen Analysemethoden untersuchen Moleküle und deren Strukturen oder einzelne Atome. Die erforderliche Technik, etwa Massenspektrometer oder Rasterelektronenmikroskope, kostet teils einige hunderttausend Euro; zudem ist die Analyse sehr zeitaufwendig. Oft ist die Laboranalyse daher ein Engpass, etwa bei der Diagnostik von Erregern, in der Materialforschung oder in der Ermittlungsarbeit der Polizei. Forscher an der Florida State University haben nun ein Verfahren entwickelt, das die chemische Zusammensetzung von Stoffen zuverlässig nur anhand von Fotos regulärer, hochauflösender Digitalkameras erkennt.
Die Köpfe
Entwickelt hat das System ein Team um Oliver Steinbock, Professor für Chemie und Biochemie an der Florida State University, und die Postdoktorandin Amrutha S. Vayakkoth. Das Projekt wurde von der Nasa teilfinanziert: Die Weltraumbehörde sucht neue Methoden zur Analyse von Proben im All. „Anders als auf der Erde muss die Technik dafür sehr leicht sein“, erklärt Steinbock. Anstatt Materialproben zur Erde zu transportieren, soll ein mit einem einfachen Chemielabor und einer Kamera ausgestattetes Forschungsfahrzeug die Proben direkt im Weltraum analysieren.
Die Umsetzung
Die Forscher haben dafür eine Künstliche Intelligenz mit zunächst rund 7500 Fotos von unterschiedlichen Salzlösungen trainiert. Dabei erreichte die KI etwa 90 Prozent Trefferquote. „Anhand von 23.000 weiteren Mikroskopbildern konnten wir die Trefferquote dann Schritt für Schritt auf mehr als 99 Prozent steigern“, sagt Steinbock. Dazu bauten die Forscher eigens einen Roboter, der bis zu 2000 verschiedene Substanzen pro Tag anmischen und auf Petrischalen oder Glasplättchen aufbringen kann. Nach dem Anmischen und Fotografieren reduzierten die Fachleute die Bilder auf Graustufen und isolierten 47 Merkmale wie Muster, Körnungsgröße oder Helligkeit, die sie für ihr Training der KI verwendeten.
Im nächsten Schritt wollen die Forscher das Verfahren auf andere Chemikalien und auf organische Substanzen (chemische Verbindungen, die auf Kohlenstoff basieren) trainieren. Langfristig soll es möglich werden, auch abseits großer Labore schnell, kostengünstig und trotzdem treffsicher Analysen anzufertigen – etwa in kleinen Arztpraxen oder bei der Polizei.
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