机器学习算法在金属纳米复合材料动态塑性观察中的应用
研究人员利用高清电子显微镜技术，研究了机械负载的铝碳纳米管复合材料，发现随着纳米管浓度增加，复合材料的强度会增强，而延展性的变化很小。
他们通过研究晶体材料中的位错效应，解释了这种现象，简单来说，增加纳米管浓度可以增强复合材料的强度，而对延展性影响不大。
研究人员想通过机器学习方法，来改进图像细化和分析技术，以解释材料的高延展性机械行为，而不仅仅假设材料的微观结构是完全结晶的。
为了达到这个目标，他们采用了最新的计算机视觉技术，并选择了Julia作为编程语言，简单来说，研究人员试图利用机器学习和计算机视觉技术，来更好地理解材料的延展性行为，而无需假设材料完全结晶，并且使用了Julia编程语言来实现这一目标。
Julia是一种开源的动态语言，速度非常快，并且与其他语言兼容，它用户友好且自我优化，非常适合科学机器学习应用。
研究人员使用Julia分析了原位TEM视频和图像，捕捉了在非平衡状态下合成的纳米复合材料中的变形塑性动态细节。
研究人员面临的挑战是，在分辨率有限的视频数据中识别和量化特征，在Julia中实现了基于压缩传感算法的图像滤波器，用于去噪和构建3D纳米结构表面，从而可视化样品应变响应图的时空演变。
在CNT附近受到应力作用时，在表面凹口上引发的缺陷动力学，研究人员可以分离出<50纳米长度尺度上的局部应变，并对其进行40秒的跟踪。
这些研究结果，对于理解复杂、异质纳米结构中，与屈服相关的变形机制非常重要，这种纳米级的变形机制涉及到动态非均质性概念，与凝聚态物理学和软物质流变学领域的研究相联系。
研究人员为理解纳米复合材料中塑性变形机制的本质，提供了新的视角，研究使用先前发表的原位透射电子显微镜，视频图像数据进行分析，这些数据可以在数据存储库中找到。
研究人员通过将低分辨率视频分解成单帧图像，从中提取信息，并采用一系列定制算法来增强信号，这些算法基于密歇根图像重建工具箱，和麦基编写的开源代码。
研究人员使用MIRT算法对k空间图像进行噪声滤波和缺陷特征识别，为了平滑图像，研究人员使用共轭梯度最小化器，并采用非二次正则化器来减少边缘模糊并增强特征，避免由二次正则子引起的模糊。
为了与最先进的图像分析工具进行直接比较，研究人员的方法与基于神经网络的超分辨率方法进行了对比。
使用卷积神经网络，进行超深度学习超分辨率，增强型深度学习超分辨率，以及快速超分辨率卷积神经网络，来创建高分辨率TEM图像，研究人员还采用基于稀疏和低秩张量的时间去噪算法，该算法利用了特征跟踪k最近邻机器学习。
依据数据库中的数据，或测量得到的TEM数据，进行预训练，目标是通过分析和分割原始实验数据，来表征控制缺陷演变的机制，这些机制对于解释材料的力学行为，在材料发现、设计和测试方面非常有用。
原位TEM视频，首先经过压缩传感算法处理，然后使用上述的非二次边，保持正则子通过k空间重建，来增强有限的信号信息，从而减少噪声。
CSA对于从有限的一组测量中，重建数据特别有用，尤其是在高分辨率参考数据不可用的情况下，研究人员将处理后的数据可视化，将2D像素化的向量数组转换成色块表示的图像，以便更好地观察特征。
通过将像素强度映射成颜色编码的拓扑图，可以得到具有三维表面重建的图像，从而直接解释纳米复合材料系统中的动态过程。
并且在纳米尺度下，识别缺陷特征更加困难，因为纳米尺度的图像复杂性更高，互补信息更有限，不同训练数据集之间的差异也导致了困难，对于纳米级的缺陷特征识别，需要更好地区分微观结构特征，以及不同缺陷之间的相互作用。
研究人员还提到了数据处理管道的重要性，可以通过时间跟踪来解析和跟踪多个特征，特征的时间演化，对于理解纳米尺度动态过程非常关键。
通过测量不同时间点的结构，和相应的材料特性，可以获得动态结构性能关系，从而深入了解潜在的变形机制。
变形机制的基本特征，包括在纳米尺度上相关的局部缺陷，由剪切激发的塑性响应，以及在秒级时间尺度上，发生的瞬态屏障激活过程，还需要注意的是，变形不是一个独立而静止的单一过程，而是一个具有前体记忆，和结果演变的动态反应。
通过使用机器学习算法，研究人员能够预测和分析金属纳米复合材料，在动态变形过程中的塑性行为，这种方法充分利用了机器学习的优势，能够处理大量的数据和复杂的模式。
预编译的机器学习算法，可以准确地预测金属纳米复合材料的塑性行为，包括材料的强度、延展性和变形模式等，该方法还能够帮助研究人员，理解金属纳米复合材料的内部微观机制和变形机制，从而为设计和制备更具优异性能的复合材料，提供有效的指导和优化。
