Учёные из лаборатории Ок-Риджа и Висконсинского университета в Мадисоне создали алгоритм, который может распознавать и оценивать степень радиационных повреждений потенциальных материалов для ядерных реакторов лучше человека. Нейросеть распознала 86% дислокационных петель при анализе снимков. Результат экспертной группы — 80%.
Материалы, которые подверглись радиационному воздействию, проверяются вручную. Этап проверки занимает много времени, но важен для разработки ядерных реакторов. Учёные использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы ускорить и автоматизировать процесс визуальной проверки каждого электронно-микроскопического снимка. Пока что исследователи обучили нейросеть распознавать дислокационную петлю — один из основных видов радиационного повреждения.
Алгоритм состоит из трёх модулей: каскадного детектора объектов, модуля CNN-скрининга, и модуля распознавания. Нейросеть тренировали на 270 снимках, которые содержали 8424 петли, размеченные человеком. Контрольный датасет состоял из 28 изображений и 1142 петель. Авторы планируют совершенствовать разработку, увеличивая набор тренировочных данных и обучая нейросеть распознавать другие виды радиационных повреждений.
