Esta tecnología fue desarrollada para hacer que los estudios TEM de alto rendimiento sean accesibles para usuarios de todos los niveles de habilidad. Además, los avances científicos requieren los esfuerzos de colaboración de múltiples investigadores, por lo que una plataforma eficiente para compartir y analizar conjuntos de datos grandes y complejos es esencial para una investigación exitosa. Los estudios operativos e in situ transforman un TEM en un nanolaboratorio en tiempo real, lo que permite a los investigadores explorar los procesos dinámicos a nanoescala que controlan las propiedades de crecimiento de los materiales. Uno de los mayores desafíos para los estudios TEM in situ es aislar los efectos de la irradiación del haz del comportamiento intrínseco de la muestra.
La medición y el seguimiento precisos de la dosis de electrones son esenciales, pero sin un software de gestión de dosis, solo se puede medir la tasa de dosis de electrones en lugar de la dosis total o crítica. Los flujos de trabajo complejos de TEM generan grandes conjuntos de datos que deben alinearse e indexarse manualmente a sus respectivas imágenes. En este proceso que consume mucho tiempo, la información clave, como los ajustes a las condiciones de imagen o al entorno de las muestras, puede perderse, lo que complica el análisis y la reproducibilidad. Hemos desarrollado un flujo de trabajo de visión artificial para recopilar e indexar las imágenes y los metadatos producidos durante un experimento en una línea de tiempo enriquecida con datos y con capacidad de búsqueda.
Los algoritmos computacionales y de análisis de imágenes pueden calcular variables entre imágenes, aplicar correcciones e identificar tendencias ocultas. Al calcular, sincronizar e indexar nuevos metadatos en cada imagen, el análisis multimodal es de repente una nueva posibilidad. Por ejemplo, la información precisa de dosis acumulada y tasa de dosis en las imágenes de zeolita permite la evaluación cuantitativa del daño de la muestra en miles de imágenes.
Continuaremos impulsando las capacidades de TEM in situ haciendo que los resultados sean accesibles e interpretables y mejorando la reproducibilidad experimental. Este software es una plataforma para desarrollar módulos impulsados por el flujo de trabajo que se dirigen a aplicaciones específicas e históricamente difíciles para hacer que los experimentos TEM in situ sean más fáciles y más ricos en información.
