A realidade aumentada oferece muitas vantagens em atividades que podem envolver algum tipo de risco, um longo intervalo de tempo ou requerem uma certa autonomia. Esse é o caso de experimentos feitos em componentes nucleares.
Um novo sistema desenvolvido pela startup Theia Scientific permite testar materiais e partes de reatores nucleares, exibindo danos causados por radiação em tempo real.
De acordo com Kevin Field, professor da Universidade de Michigan e vice-presidente da Theia Scientific, a equipe de pesquisadores é a primeira a demonstrar a possibilidade de detectar e quantificar os danos causados por radiação em uma escala nanométrica a partir de imagens em tempo real.
A técnica seria capaz de trazer benefícios até mesmo para o meio ambiente, já que aceleraria o desenvolvimento de componentes necessários para reatores nucleares avançados, que, por sua vez, podem ajudar a reduzir a emissão dos gases de efeito estufa.
O sistema de realidade aumentada ainda poderia ser adaptado para outros tipos de microscopias baseadas em imagem, auxiliando em pesquisas no setor de energia, transportes e até mesmo na biomedicina.
Análises em tempo real
Os experimentos foram realizados no Michigan Ion Beam Laboratory e consistiram no envio de átomos carregados, ou íons, para amostras de materiais. Assim, foi possível simular os danos que seriam observados após anos de uso em um reator nuclear.
No caso, a equipe utilizou um íon do gás nobre Crípton para testar uma amostra de ferro, crômio e alumínio, que corresponde a um material tolerante à radiação e de interesse para reatores de fissão e fusão.
Ao atingir a amostra, os íons de Crípton provocam danos, que podem ser observados como manchas pretas nas imagens de microscopia eletrônica. Assim, os pesquisadores são capazes de analisar como esses efeitos se desenvolvem durante o processo de radiação e registrar o processo em forma de vídeo.
Anteriormente, a pesquisa consistia em gravar um vídeo de todo o experimento, baixá-lo e depois contabilizar cada dano em frames selecionados. A nova técnica de realidade aumentada agora permite que a análise seja feita em tempo real com cada frame, evitando que algumas informações sejam perdidas como aconteceria em um processo manual.
A tecnologia da Theia Scientific mostra os resultados das análises em gráficos sobrepostos à imagem de microscopia eletrônica, fornecendo informações como tamanho, número, localização e densidade para caracterizar os danos.
Conclusões mais rápidas e precisas
O software de machine learning da startup utiliza uma rede neural convolucional para analizar os frames do vídeo. Ela permite uma interpretação rápida de amostras com diferentes qualidades, reduzindo as potenciais falhas provenientes de uma análise manual.
Segundo os pesquisadores, uma das vantagens da interpretação dos dados em tempo real oferecida pela técnica de realidade aumentada é que ela permite interromper experimentos logo no início caso o material não esteja apresentando o desempenho esperado.
A estimativa é que esse novo processo seja capaz de reduzir o intervalo de tempo entre uma ideia e a sua conclusão em cerca de 80 vezes. O algoritmo de machine learning foi treinado a partir de conjuntos de dados desenvolvidos pela Universidade de Michigan.
