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定量生物学 > 神经与认知

arXiv:2406.19397 (q-bio)
[提交于 2024年3月20日 ]

标题: 如何通过人工智能和量子计算支持扫描探针显微镜

标题: How scanning probe microscopy can be supported by Artificial Intelligence and quantum computing

Authors:Agnieszka Pregowska, Agata Roszkiewicz, Magdalena Osial, Michael Giersig
摘要: 我们关注支持扫描探针显微镜测量的潜在可能性,强调人工智能的应用,特别是机器学习以及量子计算。结果表明,人工智能有助于实验过程的自动化在常规操作中,算法搜索良好的样品区域,并阐明结构与性能之间的关系。因此,它有助于提高光学纳米显微镜扫描探针的效率和准确性。此外,基于人工智能的算法与量子计算的结合可能具有巨大的潜力,以提高扫描探针显微镜的实际应用。也讨论了局限性。最后,我们概述了改进所提出方法的研究路径。
摘要: We focus on the potential possibilities for supporting Scanning Probe Microscopy measurements, emphasizing the application of Artificial Intelligence, especially Machine Learning as well as quantum computing. It turned out that Artificial Intelligence can be helpful in the experimental processes automation in routine operations, the algorithmic search for good sample regions, and shed light on the structure property relationships. Thus, it contributes to increasing the efficiency and accuracy of optical nanoscopy scanning probes. Moreover, the combination of Artificial Intelligence based algorithms and quantum computing may have a huge potential to increase the practical application of Scanning Probe Microscopy. The limitations were also discussed. Finally, we outline a research path for the improvement of the proposed approach.
评论: 19页,4图
主题: 神经与认知 (q-bio.NC) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci); 人工智能 (cs.AI); 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2406.19397 [q-bio.NC]
  (或者 arXiv:2406.19397v1 [q-bio.NC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.19397
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Agnieszka Pregowska [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2024 年 3 月 20 日 12:22:02 UTC (1,352 KB)
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