„BED-TEM“ („Bayesian Experimental Design for in situ (Scanning) Transmission Electron Microscopy“) wurde entwickelt, um Forschern ein neues Werkzeug für die Arbeit mit in situ (scanning) Transmissionselektronenmikroskopie, kurz (S)TEM, zur Verfügung zu stellen: eine Softwareplattform, die dabei hilft, die Parameter von Experimenten zu optimieren. Das Ziel des Projekts ist es, eine Softwareplattform vorzustellen, die Bayesian-Optimierung für optimales experimentelles Design – eine spezielle Methode der experimentellen Optimierung unter Verwendung von Maschinellem Lernen – mit der Analyse von Bildern, die von (S)TEM geliefert werden, kombiniert. Dies ermöglicht es Forschern, effizient die Parameter für ihre Experimente auszuwählen und zu bestimmen. Dieser Prozess wird derzeit oft noch durch Trial-and-Error bestimmt. Die Plattform umfasst eine Benutzeroberfläche sowie Bildverarbeitungs- und Experimentdesign-Module, die einen rationalisierten Workflow und eine gute Benutzerfreundlichkeit bieten. Die Herausforderungen des Projekts umfassen die Anpassung des Maschinellen Lernens an (S)TEM-Daten und die Sicherstellung einer Marktnachfrage für die Softwareplattform. Das Projekt wird diese Punkte unter anderem durch enge Zusammenarbeit mit Praktikern und Industriepartnern angehen. Ein Softwarelösung sollte somit geschaffen werden, die auf die Bedürfnisse der Benutzer ausgerichtet ist und wirtschaftlich tragfähig ist. Mit fachkundigem Wissen über Maschinelles Lernen und (S)TEM-Expertise schließt das Team um Molina-Luna eine Lücke zwischen komplexen experimentellen Aufbauten und der praktischen Anwendung von Bayesschen Methoden. Dies könnte die Durchführung von in situ-Experimenten revolutionieren. „BED-TEM“ bietet auch großes Potenzial für die Wissenschaft und die weitere Entwicklung der Materialwissenschaft als Disziplin. Die neue Software sollte eine präzise Charakterisierung des Verhaltens von Materialien auf der Nanoskala unter realen Bedingungen ermöglichen. Ein mögliches Anwendungsgebiet ist die Nanoelektronik.
Mit dem BED-TEM-Projekt baut Molina-Luna auf dem Projekt „Funktionalität von oxidbasierten Geräten unter elektrischem Feld: Hin zu Atomarauflösungs-Operando-Nanoskopie“ (FOXON) auf, für das er 2018 einen ERC Starting Grant erhielt.
