一一四年顯微鏡學會年會: 先得 AI 者勝

 一一四年顯微鏡學會年會: 先得 AI 者勝

顯微鏡學會年會

AI 與電鏡的交叉融合

教學研究與研究專業之家

很高興再度來參加顯微鏡學會年會。上次參加年會還是在三年前，當時我曾就台灣電子顯微鏡應用的發展懷舊一番，比喻現今與五十年前的舊時有如天壤之別，有幸看到後來發展迅速。

三年前在台灣大學參加年會，我曾說有回到家的感覺，今天在我四十幾年來的教學研究之家清華大學，參加更長時間的研究專業之家年會，也見到許多中生代的老朋友，倍感親切。

在去年底送走了最後一位博士畢業生，回想起來，指導的前後約一百一十位博士畢業生，以及數不清的碩士生，沒有一位不是以電子顯微鏡為最主要的研究工具，雖然目前已關掉實驗室，仍然不能忘情而持續關心電子顯微鏡的發展。

上星期參加我以前一位博士生指導的第一個博士生畢業口試，曾問他研究上與 AI 互動的情形，在 AI 時代，這是未來研究越來越須要面對的問題。

不知大家有沒有估計過，世界上現在正在使用的電子顯微鏡有多少台；以往要自己查詢，千頭萬緒，現在 AI時代，可從問聊天機器人 ChatGPT 或 Deepseek 開始 :

GPT: 由於製造商和機構很少公佈準確的累積數量，因此很難獲得全球範圍內穿透式電子顯微鏡 (TEM) 和掃描電子顯微鏡 (SEM) 使用數量的可靠數據。不過，一些行業報告和公司揭露的資訊提供了一些有用的估算：

在長達約千字的分析後，結論是:

SEM 的用途十分廣泛 -- 全球可能有五萬台 SEM 在運作。
TEM的使用較為有限而且昂貴 -- 全球大約只有一萬台。

其次是有關電子顯微鏡的展望: 
ChatGPT (節錄)：
電子顯微鏡 (EM) 前景光明，在硬體、軟體和跨學科應用的推動下，其發展日新月異。以下是對其未來發展軌跡的全面概述：
1.技術進步
a.解析度改進，b.低溫電子顯微鏡（Cryo-EM），c.時間分辨電磁法

2.生物與醫學應用
藥物設計、細胞結構、疾病研究

3.材料科學與奈米技術
缺陷、界面和奈米結構的原子分辨率成像使得在原子尺度上進行材料設計成為可能。
原位電子顯微鏡 (EM) 可以即時觀察運行條件下的電池材料、催化劑和半導體。
電子斷層掃描可以對複雜的奈米結構進行 3D 重建。

4.人工智慧與計算進步
人工智慧輔助影像分析：深度學習可自動執行粒子拾取、去雜訊、分類和重建。
與大數據平台的整合可以實現高通量結構研究。
模擬和建模越來越多地與電鏡數據相結合，以了解動態過程。

5.產業與科技融合
半導體產業使用電鏡來鑑定微晶片中的奈米級特徵和缺陷。
自動化電子顯微鏡正在部署在材料和生命科學的品質控制流程中。

6.更廣泛的可及性和民主化
基於雲端的遠端操作和數據處理平台正在將 EM 存取擴展到精英實驗室之外。

7.未來的挑戰與機遇

結論
電子顯微鏡正邁入黃金時代，融合了量子、生物和數據科學。它的未來將深度跨學科發展，推動奈米技術、結構生物學和即時成像領域的前沿發展。我們期待電子顯微鏡變得更強大、更自動化，並成為基礎研究和應用創新不可或缺的一部分。

Prompt: 人工智慧和電子顯微鏡
ChatGPT ：
AI 與電鏡的交叉融合正在改變這一領域，它能夠提升成像品質、加速數據分析，並推動材料科學、生物學和奈米技術領域的新發現。以下是對兩者融合的結構化展望：

1.人工智慧驅動的影像處理
a.去雜訊和超分辨率，b.自動去除偽影

2.自動粒子和特徵檢測
a.冷凍電鏡，
可以實現自動粒子拾取，加速了3D 重建流程。
b.材料科學中的 SEM/TEM
機器學習模型自動偵測晶界、位錯、空隙和奈米顆粒。

3.結構預測與解釋
AI 有助於從電子斷層掃描中的 2D 切片重建 3D 模型。

4.現場和即時分析
AI 增強時間電子顯微鏡 (EM)： AI可以幫助即時分析不斷變化的結構（例如相變、成核、催化）。
只有在發生關鍵事件時，AI 才會協助觸發資料擷取，從而節省儲存和處理。

5.儀器自動化
AI 被用於引導對焦、對準和樣本追踪，從而實現用於高通量研究的自動採集方式。

6.資料探勘與關聯分析
AI 可以實現：跨數千個 EM 資料集進行模式識別。
多模態關聯（例如，將電鏡與X射線、拉曼或螢光資料結合）。

提取複雜材料中的結構-性能關係。

7.挑戰與未來方向
挑戰 AI解決方案及研究方向

總結展望
AI影響領域
影像品質: 增強解析度、去雜訊、去除偽影
處理率: 自動採集和重建
解釋 : 粒子拾取、斷層掃描、結構擬合
即時洞察: 動態研究中的事件精準偵測
無障礙設施: 透過自動化和雲端工具實現民主化

是了解這些問題的開始，但不應照單全收，而應檢驗並判斷其正確性與周全性，再做進一步探討。總之，AI 已經大軍壓境，是兵家必爭之地，先得者勝，是大家應積極面對的。