将深度学习AI应用于X射线有助于在行李中找到爆炸物

伦敦大学学院的一组研究人员与NylersLtd.的同事和XPCITechnologyLtd.的另一位同事合作，开发了一种用X射线检测行李箱以检测少量爆炸物的新方法。在他们发表在《自然通讯》杂志上的论文中，该小组描述了修改传统的X射线设备并应用深度学习应用程序来更好地检测行李中的爆炸物。

先前的研究表明，当X射线撞击材料时，它们会产生微小的弯曲，这些弯曲取决于材料的类型。他们试图利用这些弯曲来制造一台精密的X射线机。

研究人员首先对现有的X光机进行了小改动——一个装有口罩的盒子，口罩是金属片，上面有小孔。掩模用于将X射线束分成多个较小的光束。研究人员随后使用该设备扫描了各种包含嵌入式爆炸材料的物体，并将结果提供给深度学习人工智能应用程序。这个想法是教机器这种材料的微小弯曲是什么样子的。一旦机器接受了训练，他们就用它来扫描其他嵌入爆炸物的物体，看看它是否能识别它们。研究人员发现他们的机器在实验室设置下是100%准确的。

研究人员指出，该机器能够检测到小至单个微弧度的弯曲，大约为20,000度。他们建议，除了对运输安全人员有用之外，他们的技术还可以稍微改变以用于其他应用，例如医学。他们相信它也可以被训练来发现太小而无法使用传统测试设备检测到的肿瘤，或者在建筑物或飞机表面上发现微小的裂缝。

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