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提到化學(xué)分析，我們通常會(huì)想到一些實(shí)驗(yàn)室技術(shù)和方法，例如質(zhì)譜法、核磁共振法。這些方法往往需要良好的樣本、精密的儀器，那在沒(méi)有實(shí)驗(yàn)室條件的情況下，能進(jìn)行化學(xué)分析嗎？
最近，來(lái)自佛羅里達(dá)州立大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究者開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)工具，能夠通過(guò)圖像以 99% 的準(zhǔn)確率識(shí)別干燥鹽溶液的化學(xué)成分。
這一研究項(xiàng)目是為美國(guó)宇航局（NASA）開(kāi)發(fā)的，致力于尋找低成本、低重量且高效的方法來(lái)確定化學(xué)濃度。與其將樣本運(yùn)回地球，配備簡(jiǎn)單化學(xué)實(shí)驗(yàn)室和相機(jī)的外星探測(cè)器可以現(xiàn)場(chǎng)分析材料的化學(xué)成分。
通過(guò)使用機(jī)器人技術(shù)制備數(shù)千個(gè)樣本，并利用人工智能分析其數(shù)據(jù)，該研究創(chuàng)建了一種簡(jiǎn)單、廉價(jià)的化學(xué)分析工具。研究發(fā)表在《Digital Discovery》雜志上。
論文地址：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/dd/d4dd00333k
由干燥溶液和分散體形成的宏觀沉積圖案通常被認(rèn)為是隨機(jī)的，不包含有意義的信息。但令人驚訝的是，這些圖案中隱藏著關(guān)于原始溶液化學(xué)性質(zhì)的微妙線索。為了利用這些信息，建立廣泛的參考圖像庫(kù)和采用先進(jìn)的分析方法至關(guān)重要。
為此，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器人滴液成像儀（RODI），在連續(xù)運(yùn)行的情況下，每天可生成多達(dá) 2500 張樣品沉積的高分辨率圖像。利用 RODI，該研究已經(jīng)為七種無(wú)機(jī)鹽和五種濃度水平構(gòu)建了一個(gè)包含 23417 張圖像的初始圖庫(kù)。
在制備樣本并拍攝照片后，研究人員通過(guò)將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖來(lái)簡(jiǎn)化每張圖像，隨后提取了 47 個(gè)特征，如圖案面積、亮度等，用于研究分析。
隨著圖像數(shù)量的增加，機(jī)器學(xué)習(xí)程序的準(zhǔn)確率從約 90% 提升至近 99%，并且研究人員還訓(xùn)練該程序來(lái)區(qū)分鹽溶液濃度。
研究團(tuán)隊(duì)給出了鹽類識(shí)別與初始濃度判別的混淆矩陣。在 23417 個(gè)樣本中，研究團(tuán)隊(duì)使用 70%（N=16392）作為訓(xùn)練集，30%（N=7025）作為測(cè)試集。根據(jù)多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計(jì)算，模型整體準(zhǔn)確率為（92.2±1.2）%。
對(duì)于太空任務(wù)，論文通訊作者、佛羅里達(dá)州立大學(xué)化學(xué)與生物化學(xué)系教授 Oliver Steinbock 表示：「如果能用相機(jī)進(jìn)行化學(xué)分析，那將徹底改變游戲規(guī)則?！?/p>
這項(xiàng)研究可能使更便宜、更快速的化學(xué)分析成為現(xiàn)實(shí)，使化學(xué)分析更加普及化。
感興趣的讀者可以閱讀論文原文，了解更多研究?jī)?nèi)容。
相關(guān)報(bào)道：https://phys.org/news/2025-03-democratizing-chemical-analysis-machine-robotics.html
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