根据《自然材料》杂志，北京的每日和技术日 - 北京，北京（记者Zhang Jiaxin），哥伦比亚大学工程学院的一支小组创造了机器学习算法，可以通过纳米晶体的图案发音来降低材料的原子结构。这一成功解决了审查科学界已经发生了一个世纪的纳米晶体结构的问题，并有望加速新药的研发，清洁能源材料的发展和文化遗产研究。晶体学是了解几乎所有材料特性的最有效方法。但是，传统方法仅适用于完美的水晶毫米。当面对由小颗粒组成的粉末纳米晶体时，以前的艺术只能获得模糊的原子组织信息，从而破坏了许多基本材料的研究。目前，研究团队使用40,000已知的原子结构训练生成人工智能（AI）模型，以生成可以从“讨厌数据”中恢复原子结构的智能系统。具体而言，该团队创建了一个具有40,000个晶体结构和中断原子位置的数据集，以使它们看起来很好。然后，他们训练了一个深神网络，将几乎随机组织的原子与相应的X射线变化模式相关联。该网络使用这些观察结果来重建晶体。最后，他们允许在称为“ Ritveld Refining”的过程中形成thosecrystal，这是基于多样性模式接近最佳状态的“微调”晶体。尽管该算法的先前版本的性能差，但最终学到了比预期的更好的晶体重建方法。该算法可以从各种形状的纳米级晶体中确定原子结构，包括在先前实验中难以识别的样品。团队说，这种AI模型也学习ED自然允许的原子修复模式。鉴定这种模式的能力表明，范式将发生在蛋白质结构和分子药物结构等领域。小编：《科学技术日报》，北京，4月28日（记者Zhang Jiaxin）根据28“天然材料”杂志，美国哥伦比亚大学工程杂志
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