ABD’li öğrenci X-AutoMap yazılımıyla 500 kirlilik parçacığını taramada 44 saati 10 saate indirdi.

ABD‘de bir üniversite öğrencisi, günde solunan mikroskobik hava kirliliği parçакlarını analiz etmek için gereken süreyi 44 saatten 10 saate düşüren otomatik bir X-ışını aracı geliştirdi. X-AutoMap olarak adlandırılan teknoloji, Carlos DeLeon tarafından Brookhaven Ulusal Laboratuvarı’nın (BNL) National Synchrotron ライト Source II tesisinde staj sırasında tasarlandı.

interestingengineering sitesinde yayımlanan habere göre, DeLeon ABD Enerji Bakanlığı’nın (DOE) Science Undergraduate Laboratory Internship (SULI) programına katıldı. Laboratuvarın ışın hattı bilim insanı Ajith Pattammattel’in gözetiminde çalışan DeLeon, X-ışını analiz sürecini otomatikleştirmeye çalıştı.

Araç, bir X-ışını mikroskobunun ilgi çeken parçakları otomatik olarak tespit etmesini ve kimyasal bileşimlerini daha detaylı incelemesini sağlıyor. Yazılımın, hava kirliliğinin insan sağlığı üzerindeki etkilerini anlamayı kolaylaştırabileceği belirtiliyor; aynı zamanda bataryalar ve elektronik malzemelerin incelenmesinde de kullanılabileceği vurgulanıyor.

“Deneyi yönlendirmek için bir insana ihtiyaç duymadan detaylı kimyasal bileşimleri belirleyebilirsek, çok daha verimli olurdu” diyen Pattammattel, yazılımın araştırmacıların önceden belirlediği bilimsel kuralları izlediğini açıkladı.

“Farklı uzmanlık bilgilerinin bir bilgisayar modelinde birleştirilip biriktirilmesinin, mikroskobun yüksek çözünürlüklü taramaların nerede gerekli olduğunu otomatik olarak tespit etmesini sağlayacağını düşündük” şeklinde konuyu açıklayan Pattammattel, yaklaşımın ardındaki nedeni şöyle özetledi.

Hava kirliliği; kömür tozu, toz, polen ve insanların her gün soluduğu mikrokplastikler gibi farklı kimyasal bileşimlere sahip binlerce mikroskobik parçak içeriyor. Bazı parçaklar, kimyasal bileşimlerine bağlı olarak daha büyük sağlık riskleri taşıyor.

Bu parçaları tespit etmek ise birkaç gün sürebiliyor çünkü araştırmacıların büyük numuneleri manuel olarak incelemesi ve yakından analiz etmek için bireysel parçakları seçmesi gerekiyor. Süreci hızlandırmak için ekip, tesisin Hard X-ray Nanoprobe (HXN) adlı cihazıyla çalışacak şekilde yazılımı geliştirdi.

HXN, malzemeleri son derece küçük ölçeklerde inceleyebilen güçlü bir mikrokob. Öncelikle numunenin hızlı ve düşük çözünürlüklü bir taramasını gerçekleştiriyor. Yazılım ardından X-ışını floresan sinyallerini analiz ederek belirli kimyasal kalıplara uyan parçakları tespit ediyor.

Yazılım parçaları bulduğunda, mikrokob otomatik olarak yüksek çözünürlüklü bir taramaya başlıyor ve parçaların kimyasal bileşimini ile yapısını ortaya çıkarıyor. Bu süreç, araştırmacıların önceden belirlediği kuralları izliyor.

Laboratuvar testlerinde bilim insanları, kentsel hava kirliliğinden topladıkları partikül madde numunelerini kullandı. Yazılım 10 saat içinde yaklaşık 500 parçayı başarıyla inceledi. Comparema yapmak gerekirse, manuel veri toplama süreci toplamda 44 saate tamamlandı.

Sistem aynı zamanda demir içeren iki farklı parçak türü arasında kritik farkları da ortaya koydu. Bazı parçalar; demir, krom ve manganezi yakından karışık şekilde içeriyordu. Birçoğu ise yüksek sıcaklıklı endüstriyel süreçlerle ilişkilendirilen küresel bir forma sahipti.

Bazılarıysa demir, kalsiyum ve silisi ayrı tanelerden oluşan kümeler içinde düzenliyordu. Bu yapı genellikle doğal veya jeolojik malzemelerle ilişkilendiriliyor. Takıma göre bu farklar düşük çözünürlüklü taramalarla tespit edilmesi zor olabiliyor.

Ancak yazılımın yalnızca bilim insanlarının belirttiği parçaları tespit edebildiği ve çok küçük ya da zayım kimyasal sinyale sahip olanları kaçırabileceği için ekip, onu geliştirmeyi ve daha fazla malzeme tespiti için yapay zeka modellerini araştırmayı planlıyor.

Staj deneyimi hakkında konuşan DeLeon, tereddüt eden öğrencileri benzer fırsatlar başvurmak üzere teşvik etti. “Çok sayıda kişi kendisine şüpheyle bakıyor ya da kendini küçültüp böyle fırsatlardan mahrum kalıyor” diyen DeLeon, basın açıklamasında şu ifadeleri kullandı.

“Bu tür bir deneyimin sizi nereye götüreceğini asla bilemezsiniz, bu yüzden ilgilenen herkesin başvurup ne olacağını görmesini teşvik ediyorum” şeklinde sözlerini tamamlayan DeLeon, çalışmanın Advanced Intelligent Discovery adlı dergide yayımlandığını belirtti.