NFFA-Europe lanza Nuevos Servicios en línia para la búsqueda a nanoescala
Esta red de infraestructures para la búsqueda en nanociencias, donde participa el Servei de Microsòpia de la UAB y el Parc de Recerca UAB, ofrece ahora también servicios de simulación en línea y aprendizaje automático, así como servicios de datos y metadatos.
18/03/2024
NFFA-Europe pone a disposición de investigadores y empresas de todas las regiones de Europa laboratorios y servicios para la búsqueda a nanoescala con técnicas que se incluyen desde el desarrollo de modelos teóricos y simulaciones numéricas con superordenadores, hasta la síntesis de nanomateriales, y diferentes procesos de fabricación y caracterización de estructuras a nanoescala.
Ahora, NFFA-Europe pone a disposición de toda la comunidad científica servicios de simulación en línea y aprendizaje automático, así como servicios de datos y metadatos. Actualmente, los servicios se orientan a casos de uso específicos, correspondientes a las necesidades iniciales para las que fueron diseñados. Ahora mismo, dispone de cuatro nuevas tipologías de servicios:
MetaRepo es un repositiorio de metadatos y registro de esquemas que permite a los usuarios validar, guardar y buscar documentos relacionados con los recursos de datos que muestran, visibilizándolos y haciéndolos accesibles.
El Trieste Advanced Data Services (TriDAS) es una colección de data services que están basados en el análisis de datos y aprendizaje automático. Entre ellos encontramos el Scanning Tunnelling Microscopy (STM) Explorer y el Scanning Electron Microscopy (SEM) Explorer que ofrecen, respectivamente, la oportunidad de ver bases de datos interactivas de imágenes STM y SEM; STM Similarity y SEM Similarity, servicios que usan CBIR (Content-based image retrieval, Consulta de imágenes mediante ejemplo) para encontrar la imagen más similar posible a partir de un ejemplo; y, en último lugar, SEM Classifier, que genera una clasificación automática a partir de una imagen SEM, basado en un modelo ResNet50 entrenado en un conjunto de datos de imágenes SEM clasificadas.
En cuanto a Modelaje y aprendizaje automático (Modelling and Machine Learning), el Predictive Service permite predecir la nanoestructura morfológica de superficies procesadas con láser desde modelos de aprendizaje automáticos. Por otro lado, el Damage Treshold evaluation ofrece una interfaz donde interpretar, de manera fácil para el usuario, una avaluación del impacto de distintos parámetros: energías fotónicas, duración y separación del pulso y grueso del material en el umbral del daño en distintos materiales y substratos.
Finalmente, tenemos Materials Cloud, que aloja AiiDAlab, una plataforma web ligera que proporciona un entorno basado en Jupyter preconfigurado con la infraestructura informática de materiales AiiDA para automatizar flujos de trabajo y seguimiento de procedencias. Además, este servicio viene proveído con una versión preinstalada del código Quantum ESPRESSO con su app correspondiente.
Todos estos servicios en línea se ofrecen a usuarios registrados.