自动化、高精度，告别人工测量！Meta SAM模型高效解析复杂纳米颗粒

本文介绍了德国康斯坦茨大学与巴西米纳斯吉拉斯联邦大学的研究团队提出的一种创新解决方案，利用预训练的人工智能模型（Segment Anything Model, SAM）实现纳米颗粒的自动化分割与形态分析。研究背景指出，纳米颗粒的形态分析是多个科学领域的核心课题，传统方法存在效率低下和主观误差的问题。研究目的旨在通过SAM模型提高纳米颗粒分析的精度和效率。实验结果表明，SAM模型在纳米球、哑铃形和三聚体颗粒的分析中均显示出高精度和高效性，与传统手动方法相比，显著减少了人为偏差。结论认为，SAM模型的零样本迁移能力为复杂结构的自动化解析提供了新范式，未来研究方向包括开发多组分联合分析框架和动态自组装过程监测等。