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使用新的 AI 工具检查材料质量变得更加容易
作为“虚拟光谱仪”，SpectroGen 可生成任何模式（例如 X 射线或红外）的光谱数据，以快速评估材料的质量。
来源:MIT新闻 - 人工智能制造更好的电池、更快的电子产品和更有效的药品取决于新材料的发现及其质量的验证。人工智能正在帮助解决前者，它提供的工具可以梳理材料目录，以快速标记有前途的候选人。
但是，一旦材料制成，验证其质量仍然需要使用专用仪器对其进行扫描以验证其性能——这是一个昂贵且耗时的步骤，可能会阻碍新技术的开发和推广。
现在，麻省理工学院工程师开发的一种新的人工智能工具可以帮助消除质量控制瓶颈，为某些材料驱动的行业提供更快、更便宜的选择。
在今天发表在《Matter》杂志上的一项研究中，研究人员提出了“SpectroGen”，这是一种生成式人工智能工具，可通过充当虚拟光谱仪来增强扫描能力。该工具接收“光谱”，即以一种扫描方式（例如红外线）对材料进行测量，并生成以完全不同的方式（例如 X 射线）扫描该材料的光谱。 AI 生成的光谱结果与使用新仪器物理扫描材料获得的结果相匹配，准确度高达 99%。
今天发表的研究 问题某些光谱模式揭示了材料的特定属性：红外线揭示了材料的分子组，而 X 射线衍射则可视化了材料的晶体结构，而拉曼散射则揭示了材料的分子振动。这些特性中的每一个对于测量材料的质量都是至关重要的，并且通常需要在多种昂贵且不同的仪器上进行繁琐的工作流程来测量。
新的人工智能工具可在不到一分钟的时间内生成光谱，比需要数小时至数天来测量和验证的传统方法快一千倍。
该研究的主要作者是前麻省理工学院博士后朱艳敏。
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