涨配资机器学习算法可解析纳米晶体结构

　　据28日《自然·材料》杂志报道，美国哥伦比亚大学工程学院团队创建了一种机器学习算法涨配资，可以通过观察纳米晶体产生的图案来推断材料的原子结构。该成果破解了困扰材料科学界一个世纪的纳米晶体结构解析难题涨配资涨配资，有望加速新药研发、清洁能源材料开发及文化遗产研究。

　　晶体学是理解几乎所有材料特性的最有效方法。然而，传统方法仅适用于毫米级完美晶体，面对由微小颗粒组成的粉末状纳米晶体时，现有技术仅能获得模糊的原子排列信息，导致诸多关键材料研究陷入停滞。

　　此次，研究团队利用4万个已知原子结构对一个生成式人工智能（AI）模型进行了训练，从而开发出一个能够从“失真数据”中还原原子结构的智能系统。

　　具体而言，团队创建了一个包含4万个晶体结构的数据集，并将原子位置打乱，使其看起来像是随机排列的。随后，他们训练了一个深度神经网络，将这些几乎随机排列的原子与其对应的X射线衍射图案联系起来。该网络利用这些观测结果对晶体进行重建。最后，他们让AI生成的晶体经历一个名为“里特维尔德精修”的过程，即根据衍射图案，将晶体“微调”到接近最优状态。

　　尽管该算法的早期版本表现不佳，但最终它学会了比预期有效得多的晶体重建方法。该算法能够从各种形状的纳米级晶体中确定原子结构，包括之前实验难以表征的样本。

　　团队表示涨配资，这个AI模型也学会了自然界所允许的原子排列模式。这种模式识别能力预示着蛋白质结构预测、药物分子设计等领域将迎来范式转变。

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