機械学習による世界最速の3次元電子顕微鏡ナノイメージング

2021.10.27更新

私たちの日常生活を支える基盤技術として活用され始めた人工知能は、調和の取れた未来社会実現のキーテクノロジーの1つです。単純作業の自動化から、人間には困難な複雑なパターンの認識やビッグデータからの情報抽出まで、最先端研究開発のさらなる加速に大きく貢献しています。

今回、九州大学 先導物質化学研究所の斉藤 光 准教授、井原 史朗 助教、村山 光宏 教授、ならびに同大学 大学院総合理工学府の趙 一方 氏(博士課程在学)、鯉池 卓 氏(修士課程修了、現在 株式会社神戸製鋼所勤務)、同大学 工学部の仲間 陸人 氏(卒業、現在 株式会社リボルブ・シス勤務)、同大学院総合理工学研究院の光原 昌寿 准教授、波多 聰 教授らの研究グループは、機械学習を活用したノイズフィルターを組み込んだ新しい電子顕微鏡の計測手法を開発し、物体の内部をナノメートル(100万分の1ミリメートル)スケールの解像度で立体的に可視化するトモグラフィーと呼ばれる観察技術を従来よりも100倍高速化することに成功しました。

本研究で用いられた立体可視化法は、医療現場で身体の断層面の画像を得るために活用されているX線CT検査と同じ原理に基づいており、いろいろな角度から撮影した試料の2次元画像から数学的規則を用いて試料の立体像を再構築します。しかし、ナノスケールで多数枚の2次元画像を撮影するのには長時間を要します。さらに試料が厚くなると電子線が透過しにくくなるため、解像度の高い像を得るには走査透過電子顕微鏡法(STEM)という特殊な手法が必要となりますが、STEMの撮像速度を極限まで高めようとすると、電子線の位置を制御する装置や撮影装置の特性に由来したノイズや画像のゆがみ、いわば「装置の癖」が画像に複雑に含まれるようになるため、STEMによる画像撮影や立体可視化の高速化は難しい課題とされていました。特に、観察対象試料由来の信号とノイズとを区別する作業は人力ではほとんど不可能でしたが、今回、機械学習を取り入れた手法により克服することができました。その結果、物体の内部情報を含む立体可視化に必要な全画像をわずか5秒(従来は数十分)で取得する世界最速のナノイメージングを実現しました。

電子顕微鏡は物質や材料の内部の組織を詳細に可視化することができる強力な装置ですが、本開発手法により、試料の微細な変化をリアルタイムで立体的に観察することが容易になりました。構造材料の変形や化学反応などの直接観察といった研究の新たなアプローチとなることが期待されます。


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