美國學生研發自動化 X 光工具 將微觀空氣污染粒子分析時間縮短至十小時

美國一名學生開發了一種新型自動化 X 射線工具，能夠將檢測 500 個微小空氣污染顆粒的時間從 44 小時縮短至僅 10 小時。該技術名為 X-AutoMap，由 Carlos DeLeon 在布魯克海文國家實驗室（Brookhaven National Laboratory，簡稱 BNL）的國家同步輻射光源 II 進行實習期間設計。DeLeon 參與了美國能源部（Department of Energy，簡稱 DOE）的科學本科實驗室實習計劃（SULI）。

在該實驗室束線科學家 Ajith Pattammattel 博士的指導下，DeLeon 致力於自動化 X 射線分析過程。此工具能夠讓 X 射線顯微鏡自動識別感興趣的顆粒並更深入研究其化學組成。該軟件可能有助於理解空氣污染對人類健康的影響，亦可用於研究電池和電子產品。

自動化 X 射線分析的優勢

Pattammattel 表示：「如果我們能夠在不需要人員控制實驗的情況下確定詳細的化學組成，將會高效得多。」

空氣污染包含數千種具有不同化學組成的微小顆粒，這些顆粒可能包括煙塵、灰塵、花粉以及人們每天吸入的空氣微塑料。根據化學組成的不同，部分顆粒可能對健康造成更大風險。然而，識別這些顆粒需要數天時間，因為研究人員必須手動檢查大量樣本，並選擇單個顆粒進行更詳細的分析。為了加快這一過程，團隊開發了 X-AutoMap 軟件，以便與設施的硬 X 射線納米探針（Hard X-ray Nanoprobe，簡稱 HXN）配合使用。

HXN 是一種強大的顯微鏡，能夠在極小尺度上檢查材料。它最初對樣本進行快速、低解像度掃描。然後，該軟件分析 X 射線熒光信號，以檢測符合特定化學模式的顆粒。當軟件發現這些顆粒後，顯微鏡會自動開始高解像度掃描，以顯示其化學組成和結構。Pattammattel 詳細說明，該軟件遵循研究人員事先設定的科學規則。他解釋了這種方法的原因：「我們認為，如果能夠將不同專家知識的組合編碼並整合成計算機模型，讓顯微鏡利用這些資訊自動識別需要進行高解像度掃描的區域，將會容易得多。」

實驗室測試結果與挑戰

在實驗室測試中，科學家使用了從城市空氣污染中收集的顆粒物樣本。該軟件成功在 10 小時內檢測了約 500 個顆粒，而手動數據收集則耗時總共 44 小時。該系統還顯示了兩種類型含鐵顆粒之間的重要差異。一些顆粒包含緊密混合的鐵、鉻和錳，並且許多呈球形，這與高溫工業過程相關。其他顆粒則包含鐵、鈣和硅，排列成分離顆粒的簇，這種結構通常與自然或地質材料相關。根據團隊的說法，這些差異在低解像度掃描中可能難以檢測。

然而，由於該軟件僅能識別科學家指定的顆粒，可能會錯過非常小的顆粒或化學信號微弱的顆粒，團隊計劃改進該軟件並探索 AI 模型以檢測更多材料。

DeLeon 反思了他的實習經歷，並鼓勵猶豫不決的學生申請類似的機會。他在一份新聞聲明中表示：「許多人往往對自己產生懷疑，或低估自己的能力，錯失了這樣的機會。我鼓勵任何感興趣的人申請，看看會發生什麼。」該研究已發表在《Advanced Intelligent Discovery》期刊上。

自動化技術在環境科學中的應用前景

自動化 X 射線工具的開發標誌著環境科學研究中的一個重要進步。隨著空氣污染對健康影響的日益關注，快速準確地分析空氣中微小顆粒的能力變得至關重要。這種新技術不僅能提高檢測效率，還能幫助研究人員更好地理解不同顆粒的化學組成及其潛在風險。儘管目前仍面臨識別能力的限制，但未來透過 AI 模型的整合，將可能進一步擴展其應用範圍，對環境監測和公共健康帶來積極影響。