详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI 模型可以揭示晶体材料的结构
通过分析 X 射线晶体学数据，该模型可以帮助研究人员为许多应用开发新材料，包括电池和磁铁。
来源:MIT新闻 - 人工智能超过100年，科学家一直在使用X射线晶体学来确定晶体材料（例如金属，岩石和陶瓷）的结构。
当晶体完好无损时，该技术效果最好，但是在许多情况下，科学家只有该材料的粉末版，其中包含晶体的随机片段。将整体结构拼凑在一起更具挑战性。
MIT化学家现在提出了一种新的生成AI模型，可以使确定这些粉末状晶体的结构变得更加容易。预测模型可以帮助研究人员表征用于电池，磁铁和许多其他应用的材料。
“结构是您需要了解任何材料的第一件事。这对于超导性很重要，对于磁铁来说很重要，对于了解您创建的光伏很重要。对于任何以材料为中心的应用来说，这一点都很重要。”
弗里德曼（Freedman）和朱尔·莱斯科维克（Jure Leskovec）是斯坦福大学计算机科学教授，是这项新研究的高级作者，今天发表在《美国化学学会杂志》上。麻省理工学院研究生Eric Riesel和耶鲁大学本科生Tsach Mackey是本文的主要作者。
今天出现在美国化学学会杂志上 美国化学学会杂志独特的模式
晶体材料，包括金属和大多数其他无机固体材料，由许多相同的重复单元组成的晶格制成。这些单元可以被认为是具有独特形状和大小的“盒子”，其原子精确地在其中排列。
对于仅作为粉末状晶体而存在的材料，解决这些结构变得更加困难，因为碎片不会带有原始晶体的完整3D结构。
解决未知结构
crystalyze.org