據(jù)4月28日《自然·材料》雜志報道，美國哥倫比亞大學(xué)工程學(xué)院團隊創(chuàng)建了一種機器學(xué)習(xí)算法，可以通過觀察納米晶體產(chǎn)生的圖案來推斷材料的原子結(jié)構(gòu)。該成果破解了困擾材料科學(xué)界一個世紀(jì)的納米晶體結(jié)構(gòu)解析難題，有望加速新藥研發(fā)、清潔能源材料開發(fā)及文化遺產(chǎn)研究。
晶體學(xué)是理解幾乎所有材料特性的最有效方法。然而，傳統(tǒng)方法僅適用于毫米級完美晶體，面對由微小顆粒組成的粉末狀納米晶體時，現(xiàn)有技術(shù)僅能獲得模糊的原子排列信息，導(dǎo)致諸多關(guān)鍵材料研究陷入停滯。
此次，研究團隊利用4萬個已知原子結(jié)構(gòu)對一個生成式人工智能（AI）模型進(jìn)行了訓(xùn)練，從而開發(fā)出一個能夠從“失真數(shù)據(jù)”中還原原子結(jié)構(gòu)的智能系統(tǒng)。
具體而言，團隊創(chuàng)建了一個包含4萬個晶體結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，并將原子位置打亂，使其看起來像是隨機排列的。隨后，他們訓(xùn)練了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將這些幾乎隨機排列的原子與其對應(yīng)的X射線衍射圖案聯(lián)系起來。該網(wǎng)絡(luò)利用這些觀測結(jié)果對晶體進(jìn)行重建。最后，他們讓AI生成的晶體經(jīng)歷一個名為“里特維爾德精修”的過程，即根據(jù)衍射圖案，將晶體“微調(diào)”到接近最優(yōu)狀態(tài)。
盡管該算法的早期版本表現(xiàn)不佳，但最終它學(xué)會了比預(yù)期有效得多的晶體重建方法。該算法能夠從各種形狀的納米級晶體中確定原子結(jié)構(gòu)，包括之前實驗難以表征的樣本。
團隊表示，這個AI模型也學(xué)會了自然界所允許的原子排列模式。這種模式識別能力預(yù)示著蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、藥物分子設(shè)計等領(lǐng)域?qū)⒂瓉矸妒睫D(zhuǎn)變。
據(jù)4月28日《自然·材料》雜志報道，美國哥倫比亞大學(xué)工程學(xué)院團隊創(chuàng)建了一種機器學(xué)習(xí)算法，可以通過觀察納米晶體產(chǎn)生的圖案來推斷材料的原子結(jié)構(gòu)。該成果破解了困擾材料科學(xué)界一個世紀(jì)的納米晶體結(jié)構(gòu)解析難題，有望加速新藥研發(fā)、清潔能源材料開發(fā)及文化遺產(chǎn)研究。
晶體學(xué)是理解幾乎所有材料特性的最有效方法。然而，傳統(tǒng)方法僅適用于毫米級完美晶體，面對由微小顆粒組成的粉末狀納米晶體時，現(xiàn)有技術(shù)僅能獲得模糊的原子排列信息，導(dǎo)致諸多關(guān)鍵材料研究陷入停滯。
此次，研究團隊利用4萬個已知原子結(jié)構(gòu)對一個生成式人工智能（AI）模型進(jìn)行了訓(xùn)練，從而開發(fā)出一個能夠從“失真數(shù)據(jù)”中還原原子結(jié)構(gòu)的智能系統(tǒng)。
具體而言，團隊創(chuàng)建了一個包含4萬個晶體結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，并將原子位置打亂，使其看起來像是隨機排列的。隨后，他們訓(xùn)練了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將這些幾乎隨機排列的原子與其對應(yīng)的X射線衍射圖案聯(lián)系起來。該網(wǎng)絡(luò)利用這些觀測結(jié)果對晶體進(jìn)行重建。最后，他們讓AI生成的晶體經(jīng)歷一個名為“里特維爾德精修”的過程，即根據(jù)衍射圖案，將晶體“微調(diào)”到接近最優(yōu)狀態(tài)。
盡管該算法的早期版本表現(xiàn)不佳，但最終它學(xué)會了比預(yù)期有效得多的晶體重建方法。該算法能夠從各種形狀的納米級晶體中確定原子結(jié)構(gòu)，包括之前實驗難以表征的樣本。
團隊表示，這個AI模型也學(xué)會了自然界所允許的原子排列模式。這種模式識別能力預(yù)示著蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、藥物分子設(shè)計等領(lǐng)域?qū)⒂瓉矸妒睫D(zhuǎn)變。
本文鏈接：http://jphkf.cn/news-2-2009-0.html機器學(xué)習(xí)算法可解析納米晶體結(jié)構(gòu)
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