• 您現在的位置是:首頁 >手機 > 2021-08-01 09:06:06 來源:

    研究人員探索機器學習實時自動分選微膠囊

    導讀 微包封的CO2吸收劑(MECS) -微小的,可重復使用的膠囊劑充分,可以從空氣中吸收二氧化碳的碳酸鈉溶液的-是用于從大氣中捕獲的碳有前

    微包封的CO2吸收劑(MECS) -微小的,可重復使用的膠囊劑充分,可以從空氣中吸收二氧化碳的碳酸鈉溶液的-是用于從大氣中捕獲的碳有前途的技術。為了制造類似魚子醬的物體,科學家們通過一系列微流體組件運行三種液體,以產生在下游紫外線照射下變成膠囊的液滴。但是,在實驗過程中,流體特性和流速會發生變化。這些變化可能導致膠囊有缺陷,尺寸不合適或無法使用,導致設備堵塞,樣品污染和浪費時間。

    迄今為止,這種創建微膠囊的過程需要持續監控,這是運營商的一項平凡任務。但勞倫斯利弗莫爾國家實驗室(LLNL)的科學家們已經發現他們可以利用機器學習實時自動化微囊化質量控制,設計一種算法來確定“壞”膠囊的“好”,并開發一種可以對它們進行分類的基于閥門的機制。沒有人為干預。該研究于4月15日發表在“ 芯片實驗室 ”雜志上。

    LLNL科學家表示,基于圖像的機器學習算法可以檢測問題膠囊并每秒觸發高達40次的響應,消除了監控微膠囊制造的單調任務,節省了浪費的材料。此外,這些能力應轉化為除碳捕獲之外的微膠囊的其他應用,例如醫藥,化妝品或食品添加劑。

    “當制作用于捕獲碳的膠囊時,[操作員]必須在管理實驗的其他職責的同時照看這個過程。LLNL工程師和項目首席研究員Brian Giera表示,如果某些事情在他們沒有監控的過程中破壞了這個過程,那就是時間和產品丟失了。“問題很明顯,因為每個人都抱怨不得不做監控部分,所以我們只是想幫助人類擺脫困境。”

    對于一個成熟的實驗,這些不幸事件很少發生,低至不到1%的時間。但是當它們發生時,它們可能是有害的,甚至導致對實驗的災難性破壞。操作員可以預測流體屬性的變化,但也存在可能影響實驗的隨機因素,例如流體中的雜質或被困的微小氣泡。無論哪種方式,它總是需要持續監控過程,以確保在這些“壞”情況發生時立即進行人為干預。

    Giera說,一般來說,微膠囊化裝置放在顯微鏡下,可以進行數字成像,因此研究人員可以隨時獲得高質量的過程圖像。Giera篩選了70,000張圖像,將每一張圖像分為四類:清晰明確的液滴; 那些可能堵塞并損壞設備的設備; 缺陷膠囊; 和可能爆裂或破裂的膠囊。該論文的共同主要作者,LLNL研究員Albert Chu通過根據通常看到的實驗變化(例如調整圖像的焦點,旋轉和亮度)來改變每個圖像來擴充數據集,以將數據集擴展到600萬個圖像。

    然后,研究人員在增強數據集上訓練機器學習算法,得到高度準確和強大的預測模型,LLNL研究員和共同主要作者Du Nguyen創建了一個定制的改裝分揀設備,其閥門可以打開和關閉以重定向流動,并且可以丟棄“壞”微膠囊,準確度超過95%。Nguyen說,將算法與分類設備相結合最終比乍一看更難。

    “我們沒有考慮過相當多的額外部分,”Nguyen說。“液滴形成后,它們需要花費時間(約30秒)到達閥門本身,當閥門運行時,壓力也會發生變化。該算法檢測正在形成的內容,但控制方面還有其他部分。我們必須共同努力將算法實施到一個真實的控制設置中。“

    Nguyen表示,該裝置可以改裝到現有的微膠囊裝置上,并進一步開發,以減少膠囊行進到閥門所需的時間,并補償由閥門引起的壓力變化,從而實現更好的控制。Nguyen說,除了應用于平行微流體,它可以讓研究人員同時分析多個通道,它可以幫助研究人員探索膠囊的新材料空間。

    “我們之前所做的部分工作是找到合適的材料和設置方法,這樣我們就不必經常監控它,”Nguyen說。“我們對機器學習的意圖是,現在我們可以使用不一定穩定的不同材料,并使用算法為我們排序。”

    雖然這項工作代表了將機器學習方法應用于微膠囊化的“成功首次演示”,但Giera表示,研究人員希望該技術更加用戶友好,可能還增加了圖形用戶界面。現在,系統可以發送文本消息,提醒操作員解決需要解決的制造過程的問題。最終,他們還想嘗試更優化的閥門,這將導致更快的換檔時間。他們的最終愿景是開發一個獨立的機器學習控制系統,在不需要人為干預的情況下糾正這一過程。

    Giera說使用機器學習算法對微膠囊進行實時監測和分類可以幫助工程師克服微流體系統擴大的主要障礙 - 管理因堵塞,顆粒和氣泡而產生的不可預測的流體流動異常,并預測性地調整流速基于流體性質的變化。

    “我們認為基于微流體液滴的情況,尤其是高度并行化的版本,機器學習將是這一點,”Giera說。“讓這些基于研究的微流體系統按照實驗室要求的生產規模運行是非常困難的。我們認為監測的機會已經成熟,監測和響應的控制部分將是特定應用的難點部分。“

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