السلف في برامجيات لتحليل البيانات والتفسير الآليين

مقدمة إلى تحليل البيانات الآلية

وقد ظل انتشار الأشعة السينية (XRD) منذ زمن طويل يمثل تقنية أساسية لتحديد الهيكل الكريستالي، والتكوين التدريجي، وخواص البنية التحتية الدقيقة للمواد، وقد اعتمد تحليل أنماط الأشعة السينية اعتمادا كبيرا على الترجمة الشفوية اليدوية من قبل المعالم البلورية المتمرسة، وشملت هذه العملية تطابق مواقع الذروة وكثرة قواعد البيانات المرجعية، ووضع بارامترات للتطوير يدويا، وإجراء تحليلات نوعية أو محدودة.

وقد أدى ظهور برامجيات آلية لتحليل بيانات الـ (XRD) إلى تغيير جوهري في هذا المشهد، وتدمج المنابر الحديثة في التعرف على النمط، ومطابقة قواعد البيانات، والبرمجيات المتقدمة التي تصلح لتحقيق نتائج سريعة ومنتجة، وتخفض هذه الأدوات الاعتماد على تدخل الخبراء، وتضفي الطابع الديمقراطي على إمكانية الحصول على التحليل البلوري، وتعجل في مجال البحوث الأساسية ومراقبة الجودة الصناعية، وتستكشف هذه المادة أهم التطورات في مجال التكنولوجيات الآلية (XR).

تطوير البرامجيات الرئيسية

ويتميز الجيل الحالي من برامجيات التحليل التي تستخدم تكنولوجيا المعلومات والاتصالات بتكامل التعلم الآلي، والحساب السحابي، والربط الشامل لقاعدة البيانات، وقد حولت هذه التطورات سير العمل من المطابقة اليدوية إلى خطوط الأنابيب الآلية لتحليل النواتج العالية.

التعلم في مجال الآلات وإدماجها

وقد برزت عملية التعلم من الآلات كقوة تحولية في التحليل الآلي للكشف عن الأشعة السينية، وقد اعتمدت الأساليب التقليدية لتحديد المراحل على بلوغ ذروتها البسيطة بالمقارنة مع الأنماط المرجعية، التي كثيرا ما تكافح مع الذروة المتداخلة، والتوجه المفضل، والحلول الصلبة.() ويجري الآن تدريب الخوارزميات، ولا سيما الشبكات العصبية الملتوية، وأجهزة الدعم التي تعمل بالناقل، على أنماط واسعة من الدقة التي تولدت من أنماطاً.

ويمكن أن تتعلم البرامجيات التي يقودها المعهد التمييز بين الاختلافات الخفية بين المراحل ذات الصلة الوثيقة، وكشف المكونات الأثرية، بل والتنبؤ بوجود محتوى غير مكتمل أو غير قابل للاشتعال، وتستخدم بعض البرامج أساليب تجميعية تجمع بين عدة مصنفين لتحسين القدرة، فعلى سبيل المثال، يقوم المركز الدولي لبيانات التحلل بإدماج قدرات تكوين الأجهزة الآلية في قاعدة بياناته التي تتيح باستمرار

وبالإضافة إلى تحديد المرحلة، تطبق الخطة المتوسطة الأجل أيضاً على التحليل الكمي وصقل البارامترات المميتة، ويمكن للشبكات العصبية أن تُكمل إنتاج مجموعات من بارامترات الصقل المخففة من بيانات الانتشار الخام في ثوان، وأن تتعدى على تركيب الدليل المتكرر الذي كان يتطلب تقليدياً ساعات، وهذه القدرة قيمة خاصة بالنسبة لتجارب الموقع والأوبراندو التي يجب معالجتها بسرعة.

منابر تحليل البيانات ذات القاعدة السحابية

وقد أزالت الحوسبة السحابية الاختناقات في تجهيزها، ومكنت من تدفق العمل التعاوني في تحليل الأشعة السينية، كما أن منابر مثل ]Bruker DIFFRAC.SUITE و Malvern Panalytical’s HighScore Plus توفر الآن خيارات مقارنية مكثفة

كما أن منابر السحاب تيسر تبادل البيانات والتعاون في الوقت الحقيقي، ويمكن للمحققين المتعددين الوصول إلى نفس مجموعة البيانات في وقت واحد، وإجراء تحليلات مع البيئات المشتركة، وتتبع التغيرات في البيئات التي تخضع لمراقبة النسخ، وهذا مفيد بصفة خاصة لمشاريع الاتحادات الكبيرة، والأفرقة الصناعية المعنية بالتجمعات والتنمية، والأوضاع التعليمية التي يمكن أن يتعلم فيها الطلاب تحليلات الأشعة السيكولوجية باستخدام نفس الأدوات التي يمكن أن يدمج بها الخبراء مباشرة مع أجهزة تغيير العينات الآلية والارتفاع.

التأهيل التدريجي المتقدم والتنقيب المخفف

وقد أصبح صقل المثقفين الآلي سمة قياسية في البرمجيات الحديثة للكشف عن الهوية الجنسية، ولكن التقدم المحرز مؤخرا جعله أكثر سهولة وموثوقية، فالأجوريات الآن تعالج تلقائياً التقلصات الخلفية، وتركيب الذروة (استخدام البيرسون السابع، أو البسكويت، أو البارامترات الأساسية)، والقيود التي تنطوي على البارامترات المشابهة، وتكيف الاستراتيجيات الإيجابية لأثقال الصقل استناداً إلى جودة البيانات، ومعايير التشخيص القائمة على أساس البيانات.

كما تم آلياً تحليل المرحلة الكمية باستخدام طريقة معدل كثافة الإشارات، حيث استطاعت البرامجيات اختيار المعيار الداخلي الأنسب وأداء معايرة للطيران، وتُدمج نُهج أكثر تطوراً، مثل طريقة تحلل نمط المسحوق بأكمله، في مجموعات مثل GSAS-II [FLT: coincidelographic support]، التي توفر بيئة شاملة.

وأخيراً، فإن تعزيز التوافق مع أشكال البيانات المتعددة (NeXus]، والإطار المتكامل، والآلية الدولية للتنمية، والشبكة الدولية للبحث والتطوير، وما إلى ذلك) ومنابر الموارد المفتوحة ستشجع على تطوير أدوات تحليلية ذات دوافع مجتمعية، وقد بدأت مبادرات التكاثر في مجال علوم المواد تضغط بالفعل على خطوط تجهيز موحدة يمكن تقاسمها مع البيانات المنشورة، حيث تصبح البرامجيات أكثر شفافية وتكيفاً تماماً مع مسائل بحثية.