Это открытие может помочь в создании более эффективных материалов для батарей нового поколения, а также пригодиться в других областях науки.
Об этом сообщает Interesting Engineering.
- Почему крошечный кристалл стал большой проблемой
Более ста лет исследователи использовали кристаллографию, в частности анализ рентгеновских дифракционных картин, чтобы выяснить, как именно расположены атомы внутри материала.
Но у этого метода есть важное ограничение: для получения четкой картины нужны достаточно крупные и чистые кристаллы. Если же исследователям доступны только порошки или суспензии с нанокристаллами, сигнал становится значительно сложнее и теряет часть информации об атомной структуре.
Именно здесь возникала своеобразная научная «слепая зона». Наноматериалы активно используются в современных технологиях, но разобраться в их структуре с помощью классической кристаллографии было чрезвычайно сложно.
Теперь эту проблему попытался решить ИИ.
- Как искусственный интеллект научился находить атомы
Команда Columbia Engineering использовала диффузионное генеративное моделирование — тот же класс технологий, который лежит в основе современных генераторов изображений.
Модель обучили на 40 тысячах известных атомных структур. Во время обучения порядок в этих структурах намеренно перемешивали, чтобы система научилась восстанавливать логическую последовательность из хаотичных данных.
В итоге ИИ научился сравнивать нечеткие дифракционные сигналы с огромным количеством известных кристаллических структур и определять, какое расположение атомов с наибольшей вероятностью соответствует полученным данным.
«Как ChatGPT изучает закономерности языка, так и модель ИИ изучила закономерности расположения атомов, допускаемые природой», — пояснил профессор Columbia Engineering Саймон Биллиндж.
После этого полученные модели дополнительно уточняли с помощью метода Ритвельда. Он позволил более точно согласовать реконструированную атомную структуру с реальной дифракционной информацией.
- Почему это важно для будущих технологий
Новый подход может дать исследователям возможность работать с материалами, которые раньше было слишком сложно изучать из-за их крошечных размеров.
Одно из наиболее перспективных направлений — батареи следующего поколения. Чтобы создавать более эффективные аккумуляторы, учёным необходимо хорошо понимать, как атомы расположены в материалах и как эта структура влияет на их свойства.
Но потенциальное применение значительно шире. Подобные проблемы возникают при разработке лекарств, исследовании материалов и в археологии, где часто приходится работать с очень маленькими или сложными образцами.
Исследователь Ход Липсон отметил, что эта задача напоминает знаменитую проблему сворачивания белка, когда сложную форму молекулы также нужно определить опосредованно по данным.
Для него это открытие имеет ещё и личное значение. Его дед Генри Липсон был одним из пионеров вычислительной кристаллографии почти столетие назад.
«Что меня особенно волнует, так это то, что при относительно небольших базовых знаниях в области физики или геометрии ИИ смог научиться решать головоломку, которая на протяжении столетия ставила в тупик исследователей-людей», — подчеркнул Ход Липсон.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
- 1200-летняя тайна зубов валлаби: археологи нашли в Австралии необычные древние украшения
- Земные микроорганизмы выдержали условия океана спутника Сатурна: что это нам дает
- Микробы из Австралии показали, как могла зародиться сложная жизнь на Земле миллиарды лет назад