由稀疏数据分析引导的自动化扫描透射电子显微镜

人工智能（AI）有望重塑科学探究，并在能源存储、量子计算和生物医学等领域实现突破性发现。扫描透射电子显微镜（STEM）作为化学与材料系统研究的基石，将极大受益于AI驱动的自动化。然而，底层仪器控制的现有障碍，以及可泛化和可解释的特征检测，使得真正自动化的显微镜不切实际。在此，我们讨论了一个由新兴稀疏数据分析引导的闭环仪器控制平台的设计。我们展示了由结合有限$a$ $priori$知识和基于任务判别的机器学习所告知的集中式控制器如何驱动实时实验决策。该平台解锁了对多种材料特征的实用、自动化分析，实现了新的高通量和统计研究。