सिस्टम दोष और सूजन जैसी विकिरण-प्रेरित समस्याओं का पता लगाने और उन्हें मापने के लिए माइक्रोस्कोपी डेटा का उपयोग करता है। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि सिस्टम उन्नत परमाणु रिएक्टरों के लिए घटकों के विकास को गति दे सकता है, जो ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।

मिशिगन परमाणु इंजीनियर और मशीन विजन स्टार्ट के वीपी प्रोफेसर केविन फील्ड ने कहा, "हम मानते हैं कि हम दुनिया में नैनोमीटर लंबाई के पैमाने पर वास्तविक समय की छवि-आधारित पहचान और विकिरण क्षति की मात्रा का प्रदर्शन करने वाले पहले शोध दल हैं।" थिया साइंटिफिक।

मिशिगन आयन बीम प्रयोगशाला में नई तकनीक का परीक्षण किया गया था। भौतिक नमूनों पर आयनों के बीम को निर्देशित करके, प्रयोगशाला परमाणु रिएक्टर में वर्षों या दशकों के उपयोग के बाद निरंतर क्षति का अनुकरण कर सकती है। टीम ने विखंडन और संलयन रिएक्टरों में उपयोग के लिए लोहे, क्रोमियम और एल्यूमीनियम के विकिरण-सहिष्णु नमूने का परीक्षण करने के लिए नोबल गैस क्रिप्टन के आयन बीम का उपयोग किया।

फील्ड ने कहा, "अगर विकिरण एक्सपोजर आपकी धातु को एक अच्छे विस्कॉन्सिन चेडर के बजाय स्विस पनीर की तरह बनाता है, तो आपको पता चलेगा कि इसमें संरचनात्मक अखंडता नहीं होगी।"

क्रिप्टन आयन नमूने में विकिरण दोष पैदा करते हैं; इस मामले में, दो साधारण क्रिस्टल जाली विमानों के बीच लापता या अतिरिक्त परमाणुओं का एक विमान। वे इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप छवियों में काले बिंदुओं के रूप में दिखाई देते हैं। प्रयोगशाला इन दोषों के विकास को एक इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप के साथ देखने में सक्षम है, जो एक वीडियो का निर्माण करते हुए विकिरण प्रक्रिया के दौरान चलता है।

थिया साइंटिफिक के अध्यक्ष क्रिस्टोफर फील्ड के साथ प्रयोग चलाने वाले डॉ प्रियम पाटकी ने कहा, "पहले, हम विकिरण प्रयोगों के लिए पूरे वीडियो को रिकॉर्ड करते थे और फिर कुछ फ़्रेमों की विशेषता बताते थे।" लेकिन अब, इस तकनीक की मदद से , हम इसे प्रत्येक फ्रेम के लिए करने में सक्षम हैं, हमें वास्तविक समय में दोषों के गतिशील व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।" 

विकिरण-प्रेरित दोषों का आकलन करने के लिए, शोधकर्ता आमतौर पर वीडियो डाउनलोड करते हैं और चयनित फ़्रेमों में प्रत्येक दोष की गणना करते हैं। आधुनिक सूक्ष्मदर्शी द्वारा बनाए गए सैकड़ों, या यहां तक ​​कि हजारों छवियों या वीडियो फ़्रेमों के साथ, अधिकांश विस्तृत जानकारी खो जाएगी, क्योंकि प्रत्येक फ़्रेम में मैन्युअल रूप से दोषों की गणना करना इतना श्रमसाध्य है। 

इसके बजाय, टीम ने प्रयोग के दौरान विकिरण-प्रेरित दोषों का तुरंत पता लगाने और उनकी मात्रा निर्धारित करने के लिए थिया साइंटिफिक के सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया। सॉफ्टवेयर इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप इमेजरी पर ओवरलैड ग्राफिक्स में परिणाम प्रदर्शित करता है, जो दोषों (आकार, संख्या, स्थान और घनत्व देते हुए) को लेबल करता है और इस जानकारी को संरचनात्मक अखंडता के उपाय के रूप में सारांशित करता है। 

फील्ड ने कहा, "संरचनात्मक अखंडता का वास्तविक समय का आकलन हमें जल्दी रोकने की अनुमति देता है यदि कोई सामग्री खराब प्रदर्शन कर रही है और किसी भी व्यापक मानव-आधारित मात्रा का ठहराव करती है।" "हम मानते हैं कि हमारी प्रक्रिया विचार से निष्कर्ष तक के समय को लगभग 80 गुना कम कर देती है।"

थिया का सॉफ्टवेयर एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो अक्सर छवियों की व्याख्या करने के लिए, वीडियो फ्रेम का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क ने अलग-अलग गुणवत्ता के नमूनों में उच्च गति और मजबूत व्याख्या हासिल की, और इसने बदले में मैन्युअल व्याख्या से रीयल-टाइम मशीन दृष्टि तक छलांग लगाई।

यह आशा की जाती है कि व्याख्या तकनीक को अन्य प्रकार की छवि-आधारित माइक्रोस्कोपी के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। फील्ड ने टिप्पणी की: "हम ऊर्जा, परिवहन और जैव चिकित्सा क्षेत्रों में खोजों में तेजी लाने के लिए स्पष्ट रास्ते देखते हैं।"