Электронный микроскоп сканирует образец и в каждой точке записывает, как электроны рассеиваются на атомах. Получается гигантская стопка снимков — по одному на каждую точку. В них зашифрована информация о том, как уложены атомы: ровными рядами или с перекосом, куда повёрнута кристаллическая решётка, есть ли внутренние напряжения.

Проблема в том, что таких снимков миллионы, и вручную их не разобрать. Авторы работы предлагают автоматически находить участки, где картина рассеяния почти одинаковая. Похожие снимки объединяются в группы, и для каждой группы получается один усреднённый узор — чёткий и без шума. Так из хаоса миллионов картинок рождается карта из нескольких десятков областей.

Такой подход резко уменьшает объём данных — в сотни раз. При этом важные детали не теряются, а наоборот, становятся заметнее: усреднение убирает случайный шум. Метод пригодится не только для статичных образцов, но и для наблюдения за процессами в реальном времени, например за ростом кристаллов.

Авторы опробовали алгоритм на данных о росте наночастиц золота в жидкой среде. Микроскоп снимал видео, как частицы укрупняются, а программа на лету разделяла кадры по типам кристаллической упаковки. Это позволило увидеть, как меняется структура каждой частицы по отдельности.

Теперь у материаловедов есть инструмент, который превращает сырые данные микроскопа в понятную карту: где какая фаза, куда повёрнута решётка, где есть напряжения. Это ускоряет анализ и помогает находить закономерности, которые раньше тонули в шуме.