Cuando las soluciones de salmuera se evaporan, se forman precipitados con patrones de cristalización complejos y a menudo hermosos que pueden parecer aleatorios e impredecibles. Pero ahora la tecnología de aprendizaje automático ha demostrado cómo se pueden utilizar imágenes de dichos patrones de depósitos de sales inorgánicas hidratadas para predecir su composición química. El enfoque podría encontrar varios usos, desde la exploración espacial hasta aplicaciones de teléfonos inteligentes para identificar sedimentos.
«Los procesos que forman patrones de sedimentos durante el secado por gota son muy complejos, y calcular varios patrones de tinción a partir del tipo de sal cristalina es difícil, tal vez imposible», afirma. Oliver Steinbock«Analizamos este problema al revés y nos preguntamos si sería posible encontrar la composición sólo a partir de la imagen de la gota».
Para encontrar esto, los investigadores primero tomaron 7.500 imágenes de 42 tipos diferentes de manchas de sal inorgánica. Luego utilizaron un software que desarrollaron para traducir cada imagen en un conjunto de números, que corresponden a 16 parámetros, incluido el área de sedimento, la textura y otras características geométricas. Esto significa que cada imagen se representa como un punto en un espacio de 16 dimensiones. Luego, el algoritmo de aprendizaje automático pudo comparar rápidamente sus consistencias en este espacio y crear un perfil de huellas dactilares para cada uno. Esto reveló un árbol genealógico basado en la sal que se puede utilizar para identificar con precisión los depósitos de sal el 90% de las veces.
«La estructura cristalina es compleja y nuestras manchas de sal son un poco desordenadas, por lo que nos sorprendió lo bien que nuestro método pudo romper eso y extraer estructuras solo de imágenes», dice Steinbock. «¿Quién hubiera pensado eso desde un punto de vista físico?». En la imagen se puede notar la diferencia entre el cloruro de sodio y el cloruro de potasio. En las fotos son muy similares, pero el método es muy bueno.
El trabajo, que fue financiado en parte por la NASA, puede tener aplicaciones en la exploración espacial. «Este enfoque beneficiaría a las misiones espaciales que dependen de la gravedad específica para determinar la salmuera en Marte o el agua del océano en Europa y otras lunas», explica Steinbock. «También imaginamos aplicaciones basadas en teléfonos inteligentes en campos que van desde las ciencias ambientales y la ciencia forense hasta el hogar y el laboratorio. seguridad.» «.
Steinbock señala que preparar 7.500 gotas, dejarlas secar en portaobjetos de vidrio y luego tomar fotografías era monótono y requería mucho tiempo. Pero desde entonces los investigadores han podido construir un sistema automatizado capaz de hacer esto más rápido, permitiéndoles recopilar alrededor de 1.000 imágenes por día. «Tener una gran base de datos de imágenes de referencia sin duda proporcionaría nuevos conocimientos», afirma Steinbock. «Nuestro estudio ya ha demostrado similitudes inesperadas entre diferentes sales: un árbol genealógico oculto, por así decirlo».
«En cristalización, a menudo decimos que forma no es igual a mecanismo, lo que significa que no se pueden predeterminar las vías de cristalización en función de la apariencia visual del producto final», dice. Jeffrey Reimer«Este elegante estudio muestra una advertencia a este axioma de utilizar la morfología como método de ‘huella digital’ para predecir la formación de cristales de sal inorgánicos. Este resultado inesperado utilizando un enfoque simple pero muy elegante es emocionante y tiene un gran potencial para acelerar el diagnóstico de materiales».
«También pensamos que las manchas de sal tienen su propia y compleja belleza», dice Steinbock. Desde entonces, su laboratorio ha creado una colección de fotografías en línea llamada paisaje de sal“Me recuerdan al químico alemán Runge del siglo XIX, que publicó un libro Imágenes que parecen naturales (Imágenes que se dibujan a sí mismas) basadas en patrones formados mediante reacciones químicas y difusión en papel de filtro”, añade Steinbock.
«Pensador incondicional. Aficionado a la televisión galardonado. Emprendedor total. Evangelista de la web. Nerd del café».