X-ray microtomography
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PoreML框架统一了多孔介质流动的数据生成和模型训练
研究人员推出PoreML，这是一个开源框架，旨在推进机器学习在理解多孔介质中多相流方面的应用。该框架集成了使用GPU原生Lattice Boltzmann求解器进行数据生成，并拥有一个包含3.3 TB数据的庞大数据集，涵盖了560次模拟运行和超过158,000个时间步长，涉及各种场景。PoreML还提供了一个统一的学习组件，用于评估模型性能和物理一致性，旨在促进社区开发用于CO2储存和燃料电池运行等关键应用的可预测模型。
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新AI框架可快速解读X射线断层扫描数据
研究人员开发了一种新的X射线断层扫描数据分割框架，能够更快地解读材料的微观结构。这种零设置方法使用预训练的语义分割网络，无需用户输入或针对新数据集进行重新训练，即可为各种结构区域生成可解释的掩码。该方法显著优于传统的基于强度的阈值处理，并允许快速评估扫描质量、形态和实验过程中的变化，支持近乎实时的反馈和AI辅助的科学成像。
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人工智能虚拟展开古赫库兰尼姆纸莎草，揭示失传文本
研究人员成功利用先进的X射线计算机显微断层扫描和机器学习技术，在不进行物理干预的情况下，虚拟展开并阅读了一卷碳化的赫库兰尼姆纸莎草（PHerc. 1667）。这一突破使得对古代文本的学术研究得以深入进行，标志着赫库兰尼姆纸莎草卷首次被完全数字化展开和阅读。该技术还实现了对另一卷纸莎草（PHerc. Paris 4）上墨迹的直接可视化，并提供了证据，将PHerc. 139确认为菲洛德姆斯（Philodemus）的《论神，第八卷》，为从未…