Ученые совершили прорыв в изучении атомной структуры материалов

Более века ученые полагаются на кристаллографию для выявления атомной структуры материалов.

Это очень эффективный метод, который произвел революцию в самых разных областях, но у него есть постоянный недостаток - он лучше всего работает на больших, чистых кристаллах. Тем не менее ученым удалось решить эту проблему, пишет Interesting Engineering.

Ученые из Колумбийского инженерного института использовали машинное обучение, чтобы лучше изучать крошечные, несовершенные нанокристаллы. В своем исследовании они рассказали о своем новом алгоритме, который позволяет восстановить атомную структуру материалов по ухудшенным дифракционным картинам фрагментов нанокристаллов.

"Искуственный интеллект решил эту задачу, выучив все, что мог, из базы данных, состоящей из многих тысяч известных, но не связанных между собой структур", - рассказал Саймон Биллинг, профессор материаловедения, прикладной физики и прикладной математики в Колумбийском инженерном институте.

В издании объяснили, что традиционные методы дифракции рентгеновских лучей основаны на использовании нетронутых крупных кристаллов для получения четких дифракционных картин. Когда ученые ограничиваются порошками или суспензиями нанокристаллов, картины слишком ухудшаются, чтобы разрешить структуру с помощью обычных методов.

Именно этот недостаток традиционных методов дифракции препятствовали прогрессу в самых разных областях, включая разработку лекарств и технологии производства батарей.

Ученые поделились, что они обратились к диффузионному генеративному моделированию. Эта техника искусственного интеллекта, которая часто используется в генераторах изображений.

Исследователи обучили свою собственную модель ИИ на наборе данных из 40 000 известных атомных структур. Они намеренно нарушили порядок этих структур, чтобы нейросеть смогла создавать осмысленный порядок из хаоса.

В процессе обучения ИИ научился сопоставлять плохо разрешенные дифракционные данные с наиболее вероятными атомными расположениями.

"Из предыдущей работы мы знали, что дифракционные данные нанокристаллов не содержат достаточно информации для получения результата. Алгоритм использовал свои знания о тысячах несвязанных структур, чтобы дополнить дифракционные данные", - добавил Биллинг.

В издании подчеркнули, что новый алгоритм успешно реконструировал атомные структуры нанокристаллов, которые ранее ставили исследователей в тупик. Это достижение представляет собой большой шаг вперед, потенциально способный открыть инновации сразу в нескольких областях.