Currently the use of neural networks has impacted different areas, from humanities to exact sciences, where the purpose is to perform tasks that are more complex manually; an example is in materials science, where nanoparticles are classified from a large set of micrographs, measuring the size with some specialized software —e.g. image 10— where to have a more or less reliable statistic, at least 300 particles must be measured. Therefore, training a neural network capable of identifying nanoparticles according to a classification in order to obtain information of interest to a researcher is an excellent support tool, although it is not an easy task since it is necessary to have very extensive image databases. This article describes the application of artificial neural networks for the detection of nanoparticles present in an SEM image.

En la actualidad, el uso de redes neuronales ha impactado en diferentes áreas, desde humanidades hasta las ciencias exactas, donde la finalidad es realizar tareas que de forma manual son más complejas; un ejemplo es en ciencia de materiales, donde se clasifican nanopartículas a partir de un conjunto amplio de micrografías, realizando la medición del tamaño con un software especializado —v.g. imagen 10, desarrollado por la agencia National Institutes of Health (NIH) de E.E.U.U.— donde para tener un estadístico más o menos confiable se deben medir por lo menos 300 partículas. Por lo que entrenar a una red neuronal que sea capaz de identificar nanopartículas de acuerdo con una clasificación para que posteriormente se obtenga información de interés para investigadoras e investigadores, es una excelente herramienta de apoyo, aunque no es una tarea fácil, ya que se deben de contar con bases de imágenes muy extensas. En el presente artículo se describe la aplicación de redes neuronales artificiales para la detección y medición de nanopartículas presentes en una imagen SEM.

(En evaluación)