Automatisation de la microscopie par sonde : techniques et applications

Cette séance de cours traite de l'intégration de la microscopie à sonde à balayage (SPM) avec l'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail automatisés. L'instructeur décrit les défis rencontrés dans SPM, y compris le besoin de bibliothèques d'interface universelles et de puissance de calcul élevée. Les tâches clés qui bénéficient de l'automatisation, telles que l'optimisation des paramètres de numérisation et la mesure de caractéristiques spécifiques, sont mises en évidence. La séance de cours présente des flux de travail qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'optimisation en temps réel et l'extraction de fonctionnalités, démontrant comment ces techniques peuvent améliorer considérablement l'efficacité et la précision des opérations SPM. L'instructeur souligne l'importance de définir des fonctions de récompense pour guider les processus d'apprentissage automatique et discute du potentiel d'apprentissage actif pour affiner les modèles basés sur de nouvelles données. En outre, la séance de cours explore le rôle des opérateurs humains dans le processus d'automatisation, préconisant une approche collaborative entre l'IA et l'expertise humaine. La session se termine par un aperçu des développements futurs en microscopie automatisée et de l'importance de la collaboration communautaire dans l'avancement de ces technologies.