An artificial intelligence’s interpretation of complex high-resolution in situ transmission electron microscopy data

口译(哲学) 透射电子显微镜 材料科学 高分辨率透射电子显微镜 电子显微镜 纳米技术 分辨率(逻辑) 原位 人工智能 计算机科学 化学 物理 光学 有机化学 程序设计语言
作者
Xingzhi Wang,Chang Yan,Justin C. Ondry,Viraj Bodiwala,Peter Ercius,A. Paul Alivisatos
出处
期刊:Matter [Elsevier BV]
卷期号:7 (1): 175-190 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.matt.2023.10.023
摘要

Summary

Complicated nano- and atomic-scale processes with sub-angstrom spatial resolution and millisecond time resolution visualized by in situ transmission electron microscopy (TEM) are often highly dynamical and time consuming to analyze and interpret. Here, we report how variational autoencoders (VAEs) can provide an artificial intelligence's interpretation of high-resolution in situ TEM data by condensing and deconvoluting complicated atomic-scale dynamics into a latent space with reduced dimensionality. We designed a VAE model with high latent dimensions capable of deconvoluting information from complex high-resolution TEM data. We demonstrate how this model, with high latent dimensions trained on atomically resolved TEM images of lead sulfide (PbS) nanocrystals, is able to capture movements and perturbations of periodic lattices in both simulated and real in situ TEM data. The VAE model shows the capability of detecting and deconvoluting dynamical nanoscale physical processes, such as the rotation of crystal lattices and intra-particle ripening during the annealing of semiconductor nanocrystals.
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