想象一下，放大一滴干燥的盐溶液——每个图案都是独特的杰作，让人联想到抽象艺术，但却没有一分钱那么大。
佛罗里达州立大学化学与生物化学系的科学家们进行了一项新研究，利用干燥盐溶液形成的模式来训练机器学习算法，该算法可以识别不同盐的化学成分。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上。
“我们正在提取不同盐的化学指纹，”科特雷尔家族化学教授奥利弗·斯坦伯克说。“以氯化钠或食盐为例，在所有这类样品中，它们看起来总是相似的。每个样本都有所不同，但所有的样本都与其他类型的盐有足够的区别，我们可以分辨出它是哪种盐。”
当盐溶液变干时，各种力量都在起作用。化学家们研究了流体运动、晶体生长、环境因素和其他过程如何相互作用来决定矿床模式。佛罗里达州立大学的研究人员从相反的方向解决了这个问题:如果给他们一个干燥溶液液滴的图案，他们能确定它是什么类型的盐吗?
为了做到这一点，研究人员记录了42种不同类型的盐渍的7500张照片。使用一种新的软件方法，他们将每张图像翻译成16个参数，这些参数可以通过机器学习方法快速分析。这些参数捕获了沉积物面积、致密度和纹理等特征。每张图像都被翻译成数字，以微妙的方式将小晶体排列成环状、针状和叶子状。
为了测试他们的程序预测成分的能力，研究人员分析了不属于初始数据集的其他图像。这些程序在90%的尝试中成功地识别出了正确的盐。
施泰因伯克说:“我们对这种做法的效果感到惊讶。“谁会想到，从照片上就能分辨出氯化钠和氯化钾的区别?”他们在照片上看起来很像。但是这个方法很好。”
研究人员计划通过分析成千上万的新图像来增加训练数据集，这将使他们的工具更加准确和通用。这个庞大的数字需要实验室自动化，而这种机器人液滴成像仪目前正在Steinbock的团队中进行测试。
“人类和电脑的区别在于，电脑和我们的软件可以定量地做到这一点，”斯坦伯克说。“如果我向你展示7500张图片，你会感到困惑。但随着图像越来越多，电脑变得越来越好。”
从照片中快速了解样品化学成分的能力有许多潜在的应用。例如，为探索另一个星球的漫游者配备一个完整的化学实验室将是困难和昂贵的，但相机提供了一个廉价和轻便的选择。其他场景，如实验室安全测试材料、快速筛查可疑药物或在无法进入医院的地方进行低成本血液分析，提供了其他潜在的应用。
这种方法的另一个好处是它只需要少量的材料。只需几毫克的盐沉积，用户就可以了解他们可能要处理的东西，并告知他们如何进行决策。
“如果你想大致了解实验室工作台上的污渍或溢出物是什么，你可能会把它作为粗略的第一步分析，”斯坦伯克实验室的高级研究员、该论文的第一作者布鲁诺·巴蒂斯塔(Bruno Batista)说。
这篇论文的合著者是Semhare Tekle, Steinbock实验室的本科生研究员;美国鲍伊州立大学计算机科学系教授闫杰;以及佛罗里达农工大学化学系副教授贝尼·丹吉。这个项目得到了NASA的支持。
要查看Steinbock实验室分析的更多盐模式图像，请访问他的团队网站上的盐景画廊。
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希望本篇文章《FSU研究揭示水滴污渍的化学成分及其环境影响》能对你有所帮助！
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