Рентгеновский микроскоп впервые получил ИИ-помощника, который не просто разбирает готовые снимки, но и сам решает, куда направить прибор. На испытаниях американской установки с жёстким рентгеновским нанозондом алгоритм ищет нужные участки микросхемы, анализирует каждое сканирование и самостоятельно выбирает следующий шаг. Сложные операции остаются под контролем человека.
На демонстрации система получила задачу: найти границу между двумя областями интегральной схемы. Стартовую точку поместили глубоко внутри одной из них, так что координаты заранее задать было невозможно. ИИ сканировал участок за участком, анализировал изображение, определял направление поиска и сдвигал следующую область измерения. Достигнув границы, переключился на детальное сканирование самостоятельно.
Так работает ИИ-агент: вместо одного ответа на вопрос программа получает цель, действует, оценивает результат и на его основе планирует следующий шаг. Исследователь может давать команды естественным языком — попросить измерить конкретную область или изучить интересующий участок. Нет необходимости переводить каждый запрос в последовательность технических команд.
Чтобы ИИ мог принимать решения во время измерений, разработчикам пришлось ускорить обработку рентгеновских данных. Прибор собирает множество картин рассеяния рентгеновских лучей с частично перекрывающихся участков образца, компьютер затем собирает из них подробное изображение. Этот метод называют птихографией. Современная установка за несколько часов генерирует миллионы изображений, обычная обработка которых занимает часы или дни.
Модель PtychoFM восстанавливает изображение практически с той же скоростью, с которой прибор собирает данные. Агент видит результат предыдущего сканирования за секунды и сразу решает, куда двигаться дальше. Для распознавания деталей на снимках подключили модель сегментации SAM3 от Meta, которая отделяет разные объекты и области.
Полного контроля над дорогостоящим научным оборудованием ИИ не получил. Агент выполняет только операции, которые разработчики классифицировали как низкорисковые. Если действие несёт повышенный риск или система не уверена, программа запрашивает подтверждение или дополнительные указания.
Микросхему выбрали как удобный образец для демонстрации. Разработчики планируют этим же способом изучать металлы, катализаторы, квантовые устройства и другие материалы, где исследователям нужно находить небольшие интересующие области среди огромного массива данных.
Изменился сам принцип работы лаборатории. ИИ больше не ждёт окончания эксперимента и передачи готовых результатов. Агент получает свежие измерения напрямую от прибора, анализирует их и сразу менять план работы. Человек формулирует научную задачу и контролирует критические решения, рутинный поиск нужной точки постепенно переходит к машине.
