AI对铂金电子显微图像进行分类（供图：庆应义塾大学）
庆应义塾大学与切削工具制造商株式会社Ayabo（爱知县安城市）的研究团队，开发出了一项能够从电子显微镜图像中判定铂金原子数的技术。该技术通过人工智能（AI）的图像分析得以实现。
铂金常被用作燃料电池的催化剂。通过深入研究铂金，有望提高燃料电池的发电效率等。
用作催化剂的铂金呈微粒状态。由数个到数百个铂原子构成的聚集体，哪怕只改变一个原子数，微粒的反应性也会发生变化，这对于催化剂的设计至关重要。
研究人员预先合成了特定原子数的微粒，并拍摄了其电子显微镜图像。通过让AI学习这些图像，使得以往难以判别原子数的低倍率电子显微镜图像也能够进行分类。
庆应义塾大学的中岛敦教授表示：“该技术将有助于在少量使用昂贵铂金的同时实现高效利用”。研究还证实，以往研究中制备的铂微粒同样具备作为催化剂的发电性能。据称，该AI识别技术不仅可应用于铂金，还能扩展到钯及合金等。
原文：《日本经济新闻》、2026年4月28日
翻译：JST客观日本编辑部
【论文信息】
期刊：npj Computational Materials
论文：Interpretable Deep Learning for Atomicity Classification of Platinum Nanoclusters in STEM Images
DOI：doi.org/10.1038/s41524-026-02014-z
期刊：Ultramicroscopy
论文：Evaluating Atomic Counts in Metal Nanoclusters via Scanning Transmission Electron Microscopy
DOI：doi.org/10.1016/j.ultramic.2025.114242
